[논문]토양 온도, 수분, EC 모니터링을 위한 다양한 EC 센서 비교 및 농경지 토양에서 이온 함량과 EC의 상관관계 평가

박진희; 성좌경

doi:10.7857/jsge.2021.26.6.157

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Smart agriculture requires sensing systems which are fundamental for precision agriculture. Adequate and appropriate water and nutrient supply not only improves crop productivity but also benefit to environment. However, there is no available soil sensor to continuously monitor nutrient status in so...

Smart agriculture requires sensing systems which are fundamental for precision agriculture. Adequate and appropriate water and nutrient supply not only improves crop productivity but also benefit to environment. However, there is no available soil sensor to continuously monitor nutrient status in soil. Electrical conductivity (EC) of soil is affected by ion contents in soil and can be used to evaluate nutrient contents in soil. Comparison of various commercial EC sensors showed similar water content and EC values at water content less than 20%. Soil EC values measured by sensors decreased with decreasing soil water content and linearly correlated with soil water content. EC values measured by soil sensor were highly correlated with water soluble nutrient contents such as Ca, K, Mg and N in soil indicating that the soil EC sensor can be used for monitoring changes in plant available nutrients in soil.

Keyword

표/그림 (9)

표 Table 1. Information on soil sensors used in this study
그림 Fig. 1. Atmospheric temperature and vapor pressure deficit in greenhouse during experiment.
그림 Fig. 2. Soil temperature monitored using various soil sensors.
그림 Fig. 3. Monitoring of water content while drying of the soil using various soil sensors.
그림 Fig. 4. Monitoring of soil EC while drying the soil using various soil sensors.
표 Table 2. Physicochemical properties of tested soil
그림 Fig. 5. Correlation of water content and electrical conductivity monitored by soil sensors.
그림 Fig. 6. Element concentrations in pore water of the soil and water and ammonium acetate extractable elements in soil.
표 Table 3. Correlation matrix for sensor EC value, measured pH and EC (1:5 water extract), and water extractable nutrient concentrations

AI 본문요약
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문제 정의

EC 센서를 활용한 실시간 토양 양분 진단은 정확한 양분을 진단할 수는 없지만 초기 양분 함량을 분석한 후 시간에 따른 변화를 판단하여 토양의 양분 함량이 감소했을 때 추가적으로 처리할 수 있는 판단 기준이 될 수 있어 연구뿐만 아니라 농경지 최적 관리방안을 지도하는 현장에서 양수분을 관리하는데 있어 효율성을 높일 수 있는 수단이다. 따라서 본 연구는 현재 이용 가능한 EC 센서 중 주로 사용되는 센서들에 대해 토양 EC 센서 값이 토양온도 및 수분함량에 의해 어떻게 영향을 받는지 비교하였으며 비료 처리에 따른 원소 함량과의 상관관계를 분석하여, 농경지 토양 양분 함량 예측의 정확도를 높이기 위한 EC 센서 활용법을 제공하기 위하여 수행되었다.

제안 방법

토양에 물을 첨가하고 건조시키기 전 rhizon sampler(Eijkelkamp Agrisearch Equipment, The Netherlands)를 삽입하고 주사기로 토양의 공극수를 채취하였으며 0.22 μm 주사기필터로 여과하고 질산을 3방울 떨어뜨린 후 ICP-AES를 이용하여 공극수의 원소 함량을 분석하였다.
풍건 후 2mm 이하로 체질한 토양을 상부 지름이 250 mm, 하부 지름이 200mm인 화분에 160mm 높이로 채웠다. 토양의 건조 무게는 6180g이었으며 1200mL의 물을 첨가하고 건조시키면서 토양온도, 수분함량, 전기전도도(EC)를 모니터링하였다. 실험은 충북대학교 온실에서 수행하였으며 실험 기간 동안 대기의 온도와 vapor deficit를 ATMOS 14(Meter Environment, USA)를 이용하여 모니터링하였다.
토양의 건조 무게는 6180g이었으며 1200mL의 물을 첨가하고 건조시키면서 토양온도, 수분함량, 전기전도도(EC)를 모니터링하였다. 실험은 충북대학교 온실에서 수행하였으며 실험 기간 동안 대기의 온도와 vapor deficit를 ATMOS 14(Meter Environment, USA)를 이용하여 모니터링하였다. 토양 EC 센서는 토양 온도와 수분함량을 동시에 측정할 수 있으며 센서는 문헌 조사를 통해 최근 연구에 주로 사용하는 센서 목록을 조사한 후 Teros 12(Meter Environment, USA), 5TE(Decagon, USA), Hydra Probe(Stevens Water, USA)를 모니터링용으로 선택하였으며 Teros 12와 5TE 센서는 ZL6 데이터 로거(Meter Environment, USA)를 이용하여 매 15분마다 측정 값을 얻었고 Hydra Probe는 DT80 데이터 로거(Data Taker, Thermo Fisher Scientific Pty Ltd, Australia)를 이용하여 매 10분마다 데이터를 기록하도록 하였다(Table 1).
실험은 충북대학교 온실에서 수행하였으며 실험 기간 동안 대기의 온도와 vapor deficit를 ATMOS 14(Meter Environment, USA)를 이용하여 모니터링하였다. 토양 EC 센서는 토양 온도와 수분함량을 동시에 측정할 수 있으며 센서는 문헌 조사를 통해 최근 연구에 주로 사용하는 센서 목록을 조사한 후 Teros 12(Meter Environment, USA), 5TE(Decagon, USA), Hydra Probe(Stevens Water, USA)를 모니터링용으로 선택하였으며 Teros 12와 5TE 센서는 ZL6 데이터 로거(Meter Environment, USA)를 이용하여 매 15분마다 측정 값을 얻었고 Hydra Probe는 DT80 데이터 로거(Data Taker, Thermo Fisher Scientific Pty Ltd, Australia)를 이용하여 매 10분마다 데이터를 기록하도록 하였다(Table 1). WT1000N(Mirae Sensor, Republic of Korea) 센서는 실시간 측정이 되지 않아 측정할 때마다 측정 값을 수기로 기록하였다.
농경지 토양의 구역을 나누어 각각 화학비료, 유기질비료, 퇴비를 밑거름으로 처리하고 질소와 칼륨을 웃거름으로 처리하면서 밑거름과 웃거름의 비율을 다르게 하여 6개의 처리구로 처리한 후 토양에 Teros 12 센서를 각 처리 구마다 한 개씩 토양 표면으로부터 10cm 깊이에 삽입하고 토양 bulk EC를 모니터링하였다. 토양의 bulk EC를 모니터링하면서 1달 간격으로 2회 토양 시료를 센서삽입 위치 주변에서 채취하였으며 토양을 풍건하고 2mm 이하로 체질한 후 토양의 pH와 EC를 분석하였다.
농경지 토양의 구역을 나누어 각각 화학비료, 유기질비료, 퇴비를 밑거름으로 처리하고 질소와 칼륨을 웃거름으로 처리하면서 밑거름과 웃거름의 비율을 다르게 하여 6개의 처리구로 처리한 후 토양에 Teros 12 센서를 각 처리 구마다 한 개씩 토양 표면으로부터 10cm 깊이에 삽입하고 토양 bulk EC를 모니터링하였다. 토양의 bulk EC를 모니터링하면서 1달 간격으로 2회 토양 시료를 센서삽입 위치 주변에서 채취하였으며 토양을 풍건하고 2mm 이하로 체질한 후 토양의 pH와 EC를 분석하였다. 토양을 물로 추출한 후 질산태 질소, 암모늄태 질소 함량을 section 2.
토양을 물로 추출한 후 질산태 질소, 암모늄태 질소 함량을 section 2.1에서 설명한 것과 같이 분석하였으며 원소 함량은 ICP-AES를 이용하여 분석하였고 ammonium acetate로 추출 가능한 원소 함량도 분석하였다
토양 센서를 적용하는 환경은 온도와 습도 등이 변화하는 환경이기 때문에 온실의 환경을 모니터링하면서 토양의 센서 값 변화를 관찰하였다. 온실에서 낮의 온도는 초반에는 35℃ 이상까지 올라갔으며 밤에는 20℃ 정도였고 시간이 지나면서 낮의 온도는 25℃ 밤의 온도는 5~10℃ 수준으로 온도변화가 크게 나타났다(Fig.

데이터처리

1에서 설명한 것과 같이 분석하였으며 원소 함량은 ICP-AES를 이용하여 분석하였고 ammonium acetate로 추출 가능한 원소 함량도 분석하였다. 토양 센서 값과 원소 함량과의 상관관계를 비교하기 위해 토양을 채취한 날의 센서 EC 값을 사용하였으며 Xlstat을 이용하여 상관분석을 실시하였다.

성능/효과

토양의 실시간 수분함량과 온도, EC를 모니터링할 수 있는 센서는 센서 종류에 따라 수분함량과 EC가 정확하게 일치하지는 않았으나 5% 이내에서 차이가 있었으며 수분 함량이 감소하면서 그 차이가 줄어들었고 EC 값도 수분함량이 낮을 때 센서별 차이가 크지 않았다. 토양의 EC 센서 값은 토양에 존재하는 수용성 양이온 함량과 강한 양의 상관관계를 보여 같은 토양에서 시간 경과나 비료 처리에 따른 총 양분 함량의 변화를 잘 반영하는 것으로 판단된다.
토양의 실시간 수분함량과 온도, EC를 모니터링할 수 있는 센서는 센서 종류에 따라 수분함량과 EC가 정확하게 일치하지는 않았으나 5% 이내에서 차이가 있었으며 수분 함량이 감소하면서 그 차이가 줄어들었고 EC 값도 수분함량이 낮을 때 센서별 차이가 크지 않았다. 토양의 EC 센서 값은 토양에 존재하는 수용성 양이온 함량과 강한 양의 상관관계를 보여 같은 토양에서 시간 경과나 비료 처리에 따른 총 양분 함량의 변화를 잘 반영하는 것으로 판단된다. 그러나 염 함량이 높은 토양의 경우 식물 양분이 아닌 Na 함량에 의해 영향을 받을 수 있다.

후속연구

그러나 염 함량이 높은 토양의 경우 식물 양분이 아닌 Na 함량에 의해 영향을 받을 수 있다. 따라서 토양의 EC 센싱 값을 절대적인 양분 평가 기준으로 사용할 수는 없으나 작물에 의한 양분의 고갈이나 추가적 인양분 처리의 판단 기준으로 활용할 수 있을 것이다.

참고문헌 (19)

Barnes, E.M., Sudduth, K.A., Hummel, J.W., Lesch, S.M., Corwin, D.L., Yang, C., Daughtry, C.S., and Bausch, W.C., 2003, Remote-and ground-based sensor techniques to map soil properties, Photogramm. Eng. Remote. Sensing, 69(6), 619-630.

상세보기
Campbell, C.S., Campbell, G.S., Cobos, D.R., and Bissey, L.L., 2009, Calibration and evaluation of an improved low-cost soil moisture sensor, http://www.decagon.com. (accessed 04 December. 2021)
Chen, L., Zhangzhong, L., Zheng, W., Yu, J., Wang, Z., Wang, L., and Huang, C., 2019, Data-driven calibration of soil moisture sensor considering impacts of temperature: a case study on FDR sensors, Sensors, 19(20), 4381.

상세보기
Dudala, S., Dubey, S.K., and Goel, S., 2020, Microfluidic soil nutrient detection system: integrating nitrite, pH, and electrical conductivity detection, IEEE Sensors J, 20(8), 4504-4511.

상세보기
Gholizadeh, A., Amin, M.S.M., Anuar, A.R., and Aimrun, W., 2011, Apparent electrical conductivity in correspondence to soil chemical properties and plant nutrients in soil, Commun. Soil Sci. Plant. Anal., 42(12), 1447-1461.

상세보기
Gondchawar, N. and Kawitkar, R.S., 2016, IoT based smart agriculture, Int. J. Adv. Res. Comput. Commun. Eng., 5(6), 838-842.
Jagannathan, S. and Priyatharshini, R., 2015, Smart farming system using sensors for agricultural task automation, 2015 IEEE International Conference on Technological Innovation in ICT for Agriculture and Rural Development (TIAR) pp. 49-53.
Kim, H.N. and Park, J.H., 2021, Research trends using soil sensors for precise nutrient and water management in soil for smart farm, Korean J. Soil Sci. Fert., 54(3), 366-382.
Kim, J.Y., Chung, S.O., Lee, D.H., Cho, Y.Y., Jang, S.H., and Choi, J.M., 2014, Calibration for proper usage of FDR soil moisture sensors, Hortic. 52.
MAFRA, Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, 2021. Renew agriculture and rural areas with digitalization, low-carbon transition and regional New Deal.
Miller, W.P. and Miller, D.M., 1987, A micro-pipette method for soil mechanical analysis, Commun. Soil Sci. Plant. Anal., 18(1), 1-15.

상세보기
Othaman, N.C., Isa, M.M., Ismail, R.C., Ahmad, M.I., and Hui, C.K., 2020, Factors that affect soil electrical conductivity (EC) based system for smart farming application. In AIP Conference Proceedings (Vol. 2203, No. 1, p. 020055). AIP Publishing LLC.
Robinson, D.A., Gardner, C.M.K., and Cooper, J.D., 1999, Measurement of relative permittivity in sandy soils using TDR, capacitance and theta probes: comparison, including the effects of bulk soil electrical conductivity, J. Hydrol., 223(3-4), 198-211.

상세보기
Scheiner, D., 1976, Determination of ammonia and Kjeldahl nitrogen by indophenol method, Water Res., 10(1), 31-36.

상세보기
Schnetger, B. and Lehners, C., 2014, Determination of nitrate plus nitrite in small volume marine water samples using vanadium (III) chloride as a reduction agent, Mar. Chem., 160, 91-98.

상세보기
Sigua, G.C., Stone, K.C., Bauer, P.J., Szogi, A.A., and Shumaker, P.D., 2017, Impacts of irrigation scheduling on pore water nitrate and phosphate in coastal plain region of the United States, Agric. Water Manag., 186, 75-85.

상세보기
Walkley, A. and Black, I.A., 1934, An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method, Soil Sci., 37(1), 29-38.

상세보기
Zhang, M.K., 2008, Effects of soil properties on phosphorus subsurface migration in sandy soils, Pedosphere, 18(5), 599-610.

상세보기
Zhang, R. and Wienhold, B.J., 2002, The effect of soil moisture on mineral nitrogen, soil electrical conductivity, and pH, Nutr. Cycl. Agroecosystems, 63(2), 251-254.

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