이충근
(National Institute of Agricultural engineering, RDA)
,
우메다미키오
(Kyoto University)
,
정인규
(National Institute of Agricultural engineering, RDA)
,
성제훈
(National Institute of Agricultural engineering, RDA)
,
김상철
(National Institute of Agricultural engineering, RDA)
,
박우풍
(National Institute of Agricultural engineering, RDA)
,
이용범
(National Institute of Agricultural engineering, RDA)
논 포장에 있어서 벼 수량의 연차별 공간변이를 살펴보기 위해 포장면적, 조사 년도, 조사방법 및 재배품종 등이 각각 다른 안성포장, 수원포장, 쿄토포장에서 수집된 수량정보를 이용하여 기술통계와 함께 공간통계학적 개념을 도입하여 해석한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. (1) 포장면적, 조사 년도, 조사방법 그리고 품종에 따라 한 필지의 포장 내 수량분포는 100-946 kg/10a의 큰 변이를 보였고, 최대수량과 최소수량의 차이는 272-653 kg/10a를 보였으며, 변이계수는 5.9-22.4%의 큰 공간변이를 보였다. (2) 수량빈도 분포로부터 보면 약 90 % 이상의 수량이 10 a당 350-850kg의 수량범위를 나타내었다. 이 결과에 따르면 4조식 콤바인의 평균 작업속도를 0.8 m/s로 가정하고 평균수량이 350-850kg/10a이라고 한다면, 수확량 모니터링 시스템 개발에 있어서 초당 곡립유량은 0.34-0.82kg으로 산정 되므로 곡물유량센서를 개발함에 있어서 이 수량범위를 작동범위에 포함시켜야 할 것으로 판단되었다. (3) 수량정보의 공간의존성 해석결과에 의하면 수량의 공간구조를 나타내는 Q값은 0.20-0.97이며, 그 의존거리를 표시하는 범위는 6.9-53.3m로 나타났다. 따라서, 이 시험결과에 의하면 수량정보의 이론적인 샘플링 간격은 6.9 m 이내가 적정하다고 판단되었다. (4) 논 포장에 있어서 유사한 포장관리를 함에도 불구하고 수량의 연차별 차이가 발생하는 또 다른 주원인은 연차별 기상조건과 병$.$해충 발생 정도로 생각되며, 정밀농업을 논 포장에 적용함에 있어서 포장정보 외의 이러한 외적인 정보들도 데이터베이스화할 필요성이 있었다.
논 포장에 있어서 벼 수량의 연차별 공간변이를 살펴보기 위해 포장면적, 조사 년도, 조사방법 및 재배품종 등이 각각 다른 안성포장, 수원포장, 쿄토포장에서 수집된 수량정보를 이용하여 기술통계와 함께 공간통계학적 개념을 도입하여 해석한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. (1) 포장면적, 조사 년도, 조사방법 그리고 품종에 따라 한 필지의 포장 내 수량분포는 100-946 kg/10a의 큰 변이를 보였고, 최대수량과 최소수량의 차이는 272-653 kg/10a를 보였으며, 변이계수는 5.9-22.4%의 큰 공간변이를 보였다. (2) 수량빈도 분포로부터 보면 약 90 % 이상의 수량이 10 a당 350-850kg의 수량범위를 나타내었다. 이 결과에 따르면 4조식 콤바인의 평균 작업속도를 0.8 m/s로 가정하고 평균수량이 350-850kg/10a이라고 한다면, 수확량 모니터링 시스템 개발에 있어서 초당 곡립유량은 0.34-0.82kg으로 산정 되므로 곡물유량센서를 개발함에 있어서 이 수량범위를 작동범위에 포함시켜야 할 것으로 판단되었다. (3) 수량정보의 공간의존성 해석결과에 의하면 수량의 공간구조를 나타내는 Q값은 0.20-0.97이며, 그 의존거리를 표시하는 범위는 6.9-53.3m로 나타났다. 따라서, 이 시험결과에 의하면 수량정보의 이론적인 샘플링 간격은 6.9 m 이내가 적정하다고 판단되었다. (4) 논 포장에 있어서 유사한 포장관리를 함에도 불구하고 수량의 연차별 차이가 발생하는 또 다른 주원인은 연차별 기상조건과 병$.$해충 발생 정도로 생각되며, 정밀농업을 논 포장에 적용함에 있어서 포장정보 외의 이러한 외적인 정보들도 데이터베이스화할 필요성이 있었다.
Using geo-statistical method, yield data of different fields were analyzed to examine their field variability according to examining year, analysis method. Semivariogram and Kriged maps of geo-statistical analysis were used to examine their spatial dependence within a filed. The results obtained wer...
Using geo-statistical method, yield data of different fields were analyzed to examine their field variability according to examining year, analysis method. Semivariogram and Kriged maps of geo-statistical analysis were used to examine their spatial dependence within a filed. The results obtained were as follows. 1) Descriptive statistical results of the yield showed that the yield and the difference of yield ranged from 100 to 946kg/10a and from 272 to 653kg/10a, respectively within a field. The coefficient of variation also ranged from 5.9 to 22.4 %. 2) More than 90% of yield data were placed between 350 to 850kg/10a. e results indicated that the gram mass flow sensor should have the measuring range from 0.34 to 0.82kg/s considering the yields when 4 rows head-feeding combine with 0.8 m/s of working speed was utilized. 3) A high spatial dependence was found within paddy field. The Q values ranged from 0.20 to 0.97, and the range of spatial dependence was from 6.9 to 53.3m. From this result, the rational sampling interval for yield investigation was estimated 6.9m. 4) Yields within a field between observation years showed considerable variability even if the field was evenly cultivated and managed. To apply precision agriculture in a paddy field, the field test should be continued to build a solid data-base including meteorological data, blight damage and insect damage.
Using geo-statistical method, yield data of different fields were analyzed to examine their field variability according to examining year, analysis method. Semivariogram and Kriged maps of geo-statistical analysis were used to examine their spatial dependence within a filed. The results obtained were as follows. 1) Descriptive statistical results of the yield showed that the yield and the difference of yield ranged from 100 to 946kg/10a and from 272 to 653kg/10a, respectively within a field. The coefficient of variation also ranged from 5.9 to 22.4 %. 2) More than 90% of yield data were placed between 350 to 850kg/10a. e results indicated that the gram mass flow sensor should have the measuring range from 0.34 to 0.82kg/s considering the yields when 4 rows head-feeding combine with 0.8 m/s of working speed was utilized. 3) A high spatial dependence was found within paddy field. The Q values ranged from 0.20 to 0.97, and the range of spatial dependence was from 6.9 to 53.3m. From this result, the rational sampling interval for yield investigation was estimated 6.9m. 4) Yields within a field between observation years showed considerable variability even if the field was evenly cultivated and managed. To apply precision agriculture in a paddy field, the field test should be continued to build a solid data-base including meteorological data, blight damage and insect damage.
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문제 정의
본 논문의 목적은 이러한 문제점에 착안하여 논 포장 에 있어서 벼 수량의 필지내 공간변이를 분석하고 자탈 형 콤바인 부착용 수확량 모니터링 시스템에 필요한 기초 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 기술통계와 함께 포장내 공간의존성을 해석하는 공간통계학(Geostatistics) 방법을 적용해 세미베리어그램(Semivariogram)에 의한 공간의존성의 평가와 그것에 기초한 크리깅(Kriging) 방법에 의한 지도화를 수행하였다.
제안 방법
본 연구에 있어서 1999년도와 2000년도 수량조사는 그림 3과 같이 1 필지를 10x5 m 크기로 총 100곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 1999년도 조사시기는 10월 29일~11월 3일이며, 2000년도에는 10월 27일~31일에 콤바인을 이용하여 조사지점별로 수확작업을 수행하여 벼 수량을 계측하였다. 벼의 수분은 전기저항식 수분계 (시즈오카제작소 GTR-800E)를 이용하여 측정을 하였으며, 최종적으로 10 a당 수량으로 환산하였다.
논 포장에 있어서 벼 수량의 연차별 공간변이를 살펴 보기 위해 포장면적, 조사년도, 조사방법 및 재배품종 등이 각각 다른 안성포장, 수원포장, 쿄토포장에서 수집된 수량정보를 이용하여 기술통계와 함께 공간통계학적 개 념을 도입하여 해석한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다.
1999년도 조사시기는 10월 29일~11월 3일이며, 2000년도에는 10월 27일~31일에 콤바인을 이용하여 조사지점별로 수확작업을 수행하여 벼 수량을 계측하였다. 벼의 수분은 전기저항식 수분계 (시즈오카제작소 GTR-800E)를 이용하여 측정을 하였으며, 최종적으로 10 a당 수량으로 환산하였다.
조사 시기는 10월 21~23일이며, 수량조사를 위한 표본추출 은 구획수가 많은 관계로 각 구획별 중심부에서 21주를 예취하여 탈곡기를 이용하여 탈곡하여 벼 수량을 측정하였다. 벼의 수분은 전기저항식 수분계(GMK-303, G-Won Mac. Co)를 이용하여 측정을 하였으며, 최종적으로 10 a 당 수량(함수율 14%기준)으로 환산하였다. 2002년도 수 량조사는 그림 1과 같이 1 필지를 5 X 10 m 크기로 총 200곳으로 분할하여 조사를 수행하였다.
조사 시기는 1999년도 10월 12일에 실시하였으며, 각 구획의 중심부에서 2조 X 10 이를 인력으로 예취하고 벼 수량을 계측하였다. 벼의 수분은 전기저항식 수분계(GMU303, G-Won Mac. Co)를 이용하여 측정하였으며, 최종적으로 10 a당 수량으로 환산하였다. 2000년, 2001년 그리고 2002년도에는 1 필지를 5 X 5 m 크기로 총 120곳으로 분할하여 조사를 수행하였다.
본 논문의 목적은 이러한 문제점에 착안하여 논 포장 에 있어서 벼 수량의 필지내 공간변이를 분석하고 자탈 형 콤바인 부착용 수확량 모니터링 시스템에 필요한 기초 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 기술통계와 함께 포장내 공간의존성을 해석하는 공간통계학(Geostatistics) 방법을 적용해 세미베리어그램(Semivariogram)에 의한 공간의존성의 평가와 그것에 기초한 크리깅(Kriging) 방법에 의한 지도화를 수행하였다.
포장에서 얻어진 볏짚은 계 속적으로 포장에 환원시키고 있으며, 벼의 수량은 현미 를 기준으로 평균 10 a당 550 kg을 얻고 있다. 수확작업 의 종료시점부터 다음 해의 이앙시기까지의 포장관리는 깊이갈이를 하며, 이앙 2주전에 기비를 시용하고 관개수 를 관개한 후에 로타리 경운을 수행한 후 이앙작업을 실시하였다.
일반적으로 벼의 수량은 현미를 기준으로 평균 10 a당 550 kg을 수확했다. 수확작업의 종료 시점부터 다음 해의 이앙시기까지의 포장관리는 수확후 쟁기를 이용하여 깊이갈이를 하였으며, 이앙 2주전에 기 비를 시용하고 관개수를 관개한 후에 로타리 경운을 수 행한 다음 이앙작업을 실시하였다.
포장에서 얻어진 볏짚은 계속적으로 포장에 환 원시키고 있으며, 벼 수량은 현미를 기준으로 평균 10 a 당 600 kg의 수량을 올리고 있다. 수확작업의 종료시점 부터 다음 해의 이앙시기까지의 포장관리는 수확 후 디 스크 쟁기와 로터리 경운을 통해서 가을갈이를 하였으며, 이앙 2주전에 로터리 경운과 동시에 기비를 시용하였으며, 이앙 1주일 전에 관개수를 관개하고 3일전에 써 레질을 한 후 이앙작업을 실시하였다.
포장면적은 1 ha(100 X 100 m)로 1997년에 4개 필지의 포장을 1개 필지로 경지정리한 것이다. 시비관리는 화학비료를 10a 당 질소 15 kg, 인산 5 kg 그리고 칼리 5 kg을 시용하였으며, 퇴비(우분과 볏짚)를 3 ton/lOa, 규산을 3년에 1회 340kg/ 10a을 시용하였다. 포장에서 얻어지는 볏짚은 격 년으로 한해는 소의 조사료로 회수하고, 또 한해는 포장 으로 환원시켰다.
이 시험포장은 연차별로 토양의 이화학적 특성, 포장 면 고저차, 생육량 및 수량 등을 조사하였다. 포장면적은 1 ha(100 X 100 m)로 1997년에 4개 필지의 포장을 1개 필지로 경지정리한 것이다.
2001년도 수량조사는 그림 1과 같이 1 필지를 5 X 5 m 크기로 총 400곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 조사 시기는 10월 21~23일이며, 수량조사를 위한 표본추출 은 구획수가 많은 관계로 각 구획별 중심부에서 21주를 예취하여 탈곡기를 이용하여 탈곡하여 벼 수량을 측정하였다. 벼의 수분은 전기저항식 수분계(GMK-303, G-Won Mac.
1999년도 수량조사는 그림 2와 같이 1 필지를 5 X 10 m 크기로 총 60곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 조사 시기는 1999년도 10월 12일에 실시하였으며, 각 구획의 중심부에서 2조 X 10 이를 인력으로 예취하고 벼 수량을 계측하였다. 벼의 수분은 전기저항식 수분계(GMU303, G-Won Mac.
조사시기는 2000년도에는 10월 2일, 2001년도에는 10월 8일 그리고 2002년도에는 10월 14일에 실시하였다. 조사방법은 2000년도와 2001년 도에는 각 조사지점의 중심부에서 21주를 인력으로 예 취하여 벼 수량을 계측하였으며, 2002년도에는 4조식 콤 바인을 이용하여 1.2 m X 5 m를 수확하여 벼 수량을 계 측하였다. 수량조사에 있어서 연차별 조사방법을 변화시 킨 것은 조사시기에 있어서 인력문제와 조사 효율성 문 제 등을 고려하였기 때문이며, 또한, 조사면적 변화에 따른 수량의 공간변이 차이 등을 살펴보기 위함이었다.
2002년도 수 량조사는 그림 1과 같이 1 필지를 5 X 10 m 크기로 총 200곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 조사시기는 10 월 23~24일에 실시하였으며, 수량조사의 효율성을 증진 시키기 위해 4조식 콤바인을 이용하여 4조xlO 이를 수확 한 후 구획별로 배출하여 2001년과 동일한 방법으로 데이터 처리를 하였다.
대상 데이터
1999년도 수량조사는 그림 2와 같이 1 필지를 5 X 10 m 크기로 총 60곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 조사 시기는 1999년도 10월 12일에 실시하였으며, 각 구획의 중심부에서 2조 X 10 이를 인력으로 예취하고 벼 수량을 계측하였다.
Co)를 이용하여 측정하였으며, 최종적으로 10 a당 수량으로 환산하였다. 2000년, 2001년 그리고 2002년도에는 1 필지를 5 X 5 m 크기로 총 120곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 조사시기는 2000년도에는 10월 2일, 2001년도에는 10월 8일 그리고 2002년도에는 10월 14일에 실시하였다.
2001년도 수량조사는 그림 1과 같이 1 필지를 5 X 5 m 크기로 총 400곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 조사 시기는 10월 21~23일이며, 수량조사를 위한 표본추출 은 구획수가 많은 관계로 각 구획별 중심부에서 21주를 예취하여 탈곡기를 이용하여 탈곡하여 벼 수량을 측정하였다.
Co)를 이용하여 측정을 하였으며, 최종적으로 10 a 당 수량(함수율 14%기준)으로 환산하였다. 2002년도 수 량조사는 그림 1과 같이 1 필지를 5 X 10 m 크기로 총 200곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 조사시기는 10 월 23~24일에 실시하였으며, 수량조사의 효율성을 증진 시키기 위해 4조식 콤바인을 이용하여 4조xlO 이를 수확 한 후 구획별로 배출하여 2001년과 동일한 방법으로 데이터 처리를 하였다.
본 연구에 있어서 1999년도와 2000년도 수량조사는 그림 3과 같이 1 필지를 10x5 m 크기로 총 100곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 1999년도 조사시기는 10월 29일~11월 3일이며, 2000년도에는 10월 27일~31일에 콤바인을 이용하여 조사지점별로 수확작업을 수행하여 벼 수량을 계측하였다.
본 연구에서 시험한 실험포장은 3곳으로서 경기도 안 성시 포장은 1 ha의 일반 농가포장으로서, 재배된 품종 은 20이년도에는 대진벼였으며, 2002년도에는 추청벼였 다(이하 안성포장). 경기도 수원시 포장은 0.
3 ha로 경지정리하여 지금까지 논으로 사용하고 있다. 시비관리는 화학비료를 10 a당 질소 15 kg, 인산 5 kg 및 칼리 5 kg을 시용하였다. 포장에서 얻어진 볏짚은 계 속적으로 포장에 환원시키고 있으며, 벼의 수량은 현미 를 기준으로 평균 10 a당 550 kg을 얻고 있다.
2000년, 2001년 그리고 2002년도에는 1 필지를 5 X 5 m 크기로 총 120곳으로 분할하여 조사를 수행하였다. 조사시기는 2000년도에는 10월 2일, 2001년도에는 10월 8일 그리고 2002년도에는 10월 14일에 실시하였다. 조사방법은 2000년도와 2001년 도에는 각 조사지점의 중심부에서 21주를 인력으로 예 취하여 벼 수량을 계측하였으며, 2002년도에는 4조식 콤 바인을 이용하여 1.
데이터처리
수량정보의 기술 통계값인 평균값, 변이계수 그리고 빈도분포 등은 통계해석 프로그램 SYSTAT8.0을 이용하여 구하였다. 공간변이 해석에는 공간통계학 해석용 소 프트웨어인 GS* Version 3.
이론/모형
0을 이용하여 구하였다. 공간변이 해석에는 공간통계학 해석용 소 프트웨어인 GS* Version 3.1 for Window(Gamma Design Software)를 이용했다(Stewart, 1985 ; Robertson, 1998).
성능/효과
(1) 포장면적, 조사년도, 조사방법 그리고 품종에 따라 한 필지의 포장내 수량분포는 100~946 kg/10a의 큰 변 이를 보였고, 최대수량과 최소수량의 차이는 272~653 kg/10a를 보였으며, 변이계수는 5.9-22.4 %의 큰 공간 변이를 보였다.
(2) 수량빈도 분포로부터 보면 약 90 % 이상의 수량 이 10 a당 350-850 kg의 수량범위를 나타내었다. 이 결 과에 따르면 4조식 콤바인의 평균 작업속도를 0.
(3) 수량정보의 공간의존성 해석결과에 의하면 수량의 공간구조를 나타내는 Q값은 0.20~0.97이며, 그 의존거 리를 표시하는 범위는 6.9-53.3 이로 나타났다. 따라서, 이 시험결과에 의하면 수량정보의 이론적인 샘플링 간격 은 6.
표 2는 포장별 연차별 수량의 빈도분포를 나타낸 것이 며, 그림 4, 5 그리고 6은 포장별 수량의 빈도분포를 나타낸 것이다. 각 포장별 수량분포를 살펴보면, 안성포장은 91 % 이상이 10a당 400 -850 kg의 수량변이를 보였으며, 수원포장은 90 % 이상이 10 a당 350~850 kg을 보였다. 그리고 쿄토포장은 95 % 이상이 10 a당 600 - 800 kg의수량분포를 나타내어 연차별로 약간의 차이는 있었다.
그림 7, 8 및 9의 좌측은 수량정보에 관한 세미베리어 그램을 표시하고 있으며, 공간의존성의 지표값을 표 3에 표시하였다. 세미베리어그램의 형태와 함께 공간구조의 정도를 표시하는 Q값과 의존거리를 표시하는 래인지에 있어서 포장별로 큰 차이를 보였다. 즉, 공간구조의 발달 정도를 표시하는 Q값이 안성포장에서는 0.
(2) 수량빈도 분포로부터 보면 약 90 % 이상의 수량 이 10 a당 350-850 kg의 수량범위를 나타내었다. 이 결 과에 따르면 4조식 콤바인의 평균 작업속도를 0.8 m/s로 가정하고 평균수량이 350-850 kg/10a이라고 한다면, 수 확량 모니터링 시스템 개발에 있어서 초당 곡립유량은 0.34-0.82 kg으로 산정되므로 곡물유량센서를 개발함에 있어서 이 수량범위를 작동범위에 포함시켜야 할 것으로 판단되었다.
이 결과에 따르면 4조식 콤바인의 평균작업속도를 0.8 m/s, 평균수량을 350 — 850 kg/10a으로 가정할 때, 초당 곡립유량은 0.34-0.82 kg으로 산정되므로 수확 량 모니터링 시스템의 곡물유량센서를 개발함에 있어서 이 수량범위를 작동범위에 포함시켜야 할 것으로 판단되었다.
포장별, 연도 별 수량의 평균값을 살펴보면 454 -734 kg /10a 정도로 일반적인 수량분포라고 할 수 있었다. 평균수량의 연차별 변화를 살펴보면, 안성포장의 경우 연차별로 약 100 kg 의 차이를 보였으며, 수원포장은 연차별로 240 kg의 큰 차이를 보였다. 안성포장에서의 연차별 수량변이는 재배 품종의 영향을 약간은 반영한 것이라 생각되었다.
후속연구
따라서, 정밀농업을 적용하기 위해서는 연차별 기상 정보의 수집과 병 . 해충 발생과 관련된 정보를 수집하고 수량조사도 일회성이 아니라 연차별로 계속해서 조사하고 데이터 베이스화할 필요가 있다고 판단되었다.
참고문헌 (9)
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Stewart, B. A. 1985. Advances in Soil Science, Vol(3): 8-34
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