Recently, remote sensing technology as a nondestructive method has been utilized to detectthe quantity and quality of crops using unmanned aerial system. To predict vegetation growth(leaf dry mass and nitrogen content) of soybean, two vegetation index(NDVI and Green NDVI)were calculated from images acquired by multi-spectral camera mounted on a UAV and eachprediction models between vegetation growth and index were evaluated. As a result, there wasno significant difference between vegetation growth and index when each vegetation stage foreach yellow and black bean were compared to each other. However, there was significantdifference between vegetation growth and index when all vegetation stage for each yellow andblack bean were compared to each other. Moreover, there was significant difference betweenvegetation growth and NDVI(r= 0.799 for leaf dry mass, r= 0.796 for nitrogen content), andGreen NDVI(r= 0.860 for leaf dry mass, r= 0.845 for nitrogen content) for all vegetation stageswith all soybeans. The accuracy and precision of Green NDVI model(R2= 0.740 for leaf drymass, R2= 0.714 for nitrogen content) were better than those of NDVI model regardless ofvarieties and vegetation growth. Therefore, Green NDVI has considerable potential to detect thequantity and quality of soybeans.

시설 오이재배에서 조절가능한 환경요인들, 즉 광도, CO2 농도, 온도 그리고 엽중 질소 농도의 변화에 따른 양액재배 오이 엽의 총광합성 속도를 측정하였다. 광보상점은 10~20μmol.m-2 .s-1 정도로 낮았고 광포화점은 1000μmol.m-2 .s-1 이상이었으며, 오이의 총광합성 속도는 온도가 상승할수록 증가속도는 감소하지만 지속적인 증가를 보였으나 24~32℃ 사이에서 광합성 속도는 큰 차이를 보이지 않아 이 범위가 오이 생육에 대한 적정온도인 것으로 나타났다. CO2 보상점은 20-40μmol.mol-1 사이에 위치하였고 CO2포화점은 1200μmol.mol-1이상으로 나타났으며 엽중은 질소함량의 증가에 따른 잎의 총광합성 속도의 변화는 sigmoid형의 증가추세를 보였다. 요인들간의 상호작용 효과에서는 모든 경우 상승적으로 나타나, 한 요인의 수준이 증가함에 따라 타 요인의 수준의 증가에 따른 총광합성 속도도 상승적을 증가하였다. 각환경요인의 변화와 요인들간의 상호작용에 따른 총광합성 속도의 변화에 대한 수리적 모형을 개발하였다. 이들 모형은 시설 내 환경변이에 따른 오이의 생육 내지는 수량에서의 차이를 밝히는데 이용될 수 있으며 오이의 식물생장 모형이나 더 나아가 경영합리화를 위한 오이 생산 전문가 시스템의 개발에 필요한 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.

결구상추의 엽중 nitrate 함량을 줄이고자 수확 7일전 Yamazaki 상추 배양액에 포함되어있는 질소의 양을 조절하였다. Yamazaki 상추 배양액내의 질소를 1배(6.Sme/l), 3/4배(4.gme/l), 2/4배(3.3me/l), 1/4배 (1.6me/l)로 처리해 주었다. 배양액 pH는 전반적으로 7.2~8.4로 높은 수준을 유지하였다. 질소의 양이 많을수록 pH와 EC는 상승하였다. 엽중 nitrate 함량은 1/4배 처리구에서 가장 낮았으며, 다른 처리구 사이에는 유의성이 없었다. 처리에 관계없이 결구되지 않은 겉잎이 결구된 잎보다 nitrate 함량이 낮았다. 결구부의 무게, 폭 및 지상부중은 1/4배 처리구에서 가장 낮은 경향을 보였다.

본 시험은 논에서의 콩 재배 확대 및 기상여건상 상습적인 과습 장해에 대비하여 내습성 콩 품종의 조기육성 및 습해 경감기술 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였던 바, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 엽 질소농도는 2003년과 204년 모두 대조구에 비해 과습구가 유의적으로 감소하였는데, 그 감소정도는 장엽콩이 가장 컸고 풍산나물콩과 무한콩이 적었다. 이는 과습처리후 풍산나물콩과 무한콩의 뿌리와 근류의 회복력이 빨라 질소흡수가 상대적으로 많아졌기 때문인 것으로 판단됨. 2. 대조구 SPAD 값에 대한 과습구 SPAD 값의 백분율로 나타낸 잎의 녹색도는 V5 와 R2 stage 과습처리 시 모두 과습처리 종료 21일 후에는 풍산나물콩과 무한콩의 녹색도가 66~74%로 회복력이 높았으나, 장엽콩, 명주나 물콩 및 Peking은 40% 이하로 회복되지 못했다. 3. 엽병의 ureide 함량은 2003년과 2004년 모두 처리시기에 상관없이 대조구에 비해 47~64% 정도 감소하였는데, 그 감소정도는 풍산나물콩과 무한콩이 적었고 장엽콩, 명주나물콩 및 Peking이 컸다. 이는 ureide 함량은 근류의 활성에 직접적인 영향을 받으므로 과습처리 후 근류의 회복력과 깊은 상관이 있는 것으로 사료됨. 4. ureide 함량과 SPAD 값과의 관계는 ureide 함량 3mmol/g 까지는 SPAD 값과 직선적인 관계가 있으나 ureide 함량 3 mmol/g 이상에서는 SPAD 값의 차이가 구분되지 않을 것으로 추정된다. 엽질소농도와 SPAD값 간에는 높은 정의 상관이 있었다. 5. 포장시험에서의 수량관련 형질 및 수량은 품종에 상관없이 V5 stage보다는 R2 stage의 과습처리에서 수량감소가 더 컸으며, 품종별로는 과습처리 시 풍산나물콩과 무한콩이 수량감소가 적어 습해에 강하였다. 6. 과습처리 시기와 수량관련 형질과 생리적 형질들과의 관계를 분석한 결과, V5 stage 과습처리시에는 개체당 협수와 수량은 엽질소농도, SPAD값 및 엽병의 ureide함량과 정의 상관이 있었다. R2 stage 과습처리 시 같은 경향을 보였으며 특히 SPAD 값은 수량과 고도로 유의한 상관을 보였다. 7. 결론적으로 습해처리 시 엽질소농도, 엽병의 ureide 및 엽색도의 변화는 내습성 콩 품종을 선발하는데 객관적인 지표가 될 수 있는 것으로 판단됨.

재배시기를 달리하고 질소시용량을 달리하여 수도품종별로 잎, 줄기의 질소함량과 현미의 단백질함량변이를 출수후 10 일 간격으로 조사하고 수중을 시기별로 조사하여 미립내의 단백질축적에 품종간 차이가 있는가를 검토하였다. 1. 성숙이 진전됨에 따라서 잎, 줄기의 질소함량은 감소하였으나 그 정도는 품종에 따라서 달랐다. IR계통에서는 급격히 감소하였으나 진흥에서는 감소정도가 완만하였다. 2. 질소시용량을 증가함에 따라서 잎, 줄기의 질소함량은 증가하였으며 그 정도는 품종에 따라서 달랐다. IR계통에서는 거의 직선적으로 증가하였으나 진흥에서는 그 증가정도가 완만하였다. 3. 성숙이 진전됨에 따라서 현미의 단백질함량은 감소하였는데 그 정도는 품종에 따라서 현저히 달랐다. IR계통들은 거의 변화하지 않았으나 진흥에서는 급격히 감소하여 결국 낮은 단백질함량을 나타내었다. 4. 질소수준이 높아짐에 따라서 IR계통들은 현미단백질함량이 직선적으로 급격히 증가하였으나 진흥에서는 증가정도가 완만하였다. 5. 시기별 수중의 변이와 출수기 이후의 잎과 줄기의 질소함량의 변이를 종합하여 볼 때 경엽의 양분을 이삭으로 이동시키는데 품종간 차이가 있는 것으로 판단되었다.