가시광선 영역의 스펙트럼과 근적외선 영역의 스펙트럼을 포함하는 다중스펙트럼 기반 정밀 감지 기술은 농작물 품질, 스트레스 및 식물 병 진단 등의 비침습적 분석 및 감지에 성공적으로 적용되고 있고 원격 감지를 위한 센서 기술로 인정받고 있다. 다중스펙트럼 기반 원격 감지는 다양한 작물에서 다양한 병을 감지, 모니터링 및 정량화하는 데 사용되어 왔다. 본 연구의 목적은 양파노균병 감염의 지표로 엽록소 함량 관련된 다중스펙트럼 기반 식생 지수(Vegetation Index) 지표의 사용을 평가하는 것이다. 양파노균병은 주로 2~3월에 발생하고 양파 생산에 가장 큰 손실을 야기하는 양파병 중 하나다. 2021년 3월 중순경 공간적으로 분리된 경상남도 함양과 전라남도 무안 지역에서 노균병이 심하게 걸린 양파 노지 포장을 시험구로 사용하였다. 다중스펙트럼 카메라가 장착된 드론을 사용하여 다중스펙트럼 이미지를 얻었고 농작물 식생 지수 분석에 주로 사용되는 NDVI, NDRE 및 GNDVI 값을 분석하였다. 지상 20 m에서 얻은 다중스펙트럼의 NDVI, NDRE 및 GNDVI 수치의 히스토그램은 0 에 집중되어 있었는데 이는 주로 흙과 암석에서 나타나는 수치에 해당한다. 이는 양파 재배 특성상 물 빠짐을 좋게 하기 위해 조성한 고랑들이 식생 지수 수치를 왜곡한 것을 판단되었다. 양파가 없는 고랑으로 인한 식생 지수 왜곡을 배제하기 위해 지상 2 m에서 다중스펙트럼 이미지를 얻었고 이들의 식생 지수를 분석한 결과, NDVI 수치가 건전 양파와 노균병 감염 양파 간 차이를 뚜렷하게 구분할 수 있었다. GNDV 및 NDRE 값은 완전히 성장한 식물에서 높은 엽록소 민감도를 통해 식물 발달을 분석하기 위한 NDVI에 대한 경쟁적 식생 지수인데, 2~3월경 양파의 불완전한 생육으로 인해 캐노피가 부족하여 GNDVI와 NDRE의 민감도가 떨어진 것으로 추정된다. 노균병에 걸린 양파의 NDVI 수치는 0 값에 집중되어 있는 반면, 건전한 양파는 0.5 값에 걸쳐 있었는데, 이러한 결과는 생육환경이 전혀 다르고 지역적으로 분리된 함양과 무안 지역에서 재배되고 자연적으로 발생한 양파에서도 동일한 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과를 종합하며, NDVI는 양파노균병 발생 감지에 적용할 수 있는 것으로 평가되고 뿐만 아니라 전문가 진단에 따른 변동성과 반복성의 변화를 극복할 수 있는 대안이 될 수 있을 것으로 평가된다.

Background : It is necessary to develop a diagnostic tool for the precision agriculture according to the change of agriculture environment. In particular, medicinal crops are often cultivated in poor areas such as mountains and valleys, and are susceptible to abnormal climates. Therefore, there is a need for a method that can diagnose the growth easily and with time. We conducted a study to investigate the possibility of remote sensing for 10 species of medicinal crops using unmanned aerial vehicles and multispectral images. Methods and Results : This study was conducted in 0 - 4 times continuously cultivated field with 10 species of medicinal crops (Angelica gigas, A. koreana, A. tenuissiman, A. dahurica, A. acutiloba, A. polymorpha, Ledebouriella seseloides, Lithospermum erythrorhizon, Rhemannia glutinosa). Growth characteristics such as plant height, number of leaves, leaf length, leaf width, stem diamanter and number of stems were investigated between July 10 and July 16. The reflectance map of red (660 ㎚) and NIR (790 ㎚) was obtained using a UAV equipped with a multi-spectral sensor and NDVI [Normalized Difference Vegetation Index] was obtained with a Pix4D mapper. As the number of times of continuos cultivation increased, the growth and NDVI tend to decreased. 6 species of Angelica genus were positively correlated with growth characteristics such as plant height, leaf length, leaf width, and stem diameter and NDVI. Otherwise, there was no significant relationship between growth characteristics and NDVI in Ledebouriella seseloides, Lithospermum erythrorhizon, and Rhemannia glutinosa. This is because the difference in the growth according to time of continuos cultivation was not significant and the canopy structure tended to overlap with the upper and lower leaves. Conclusion : NDVI is widely used as a useful tool for evaluating the canopy productivity and is highly correlated with the above-ground growth characteristics of 6 species of Angelica spp. It is necessary to develop the growth index suitable for the each species and to enhance the validity of growth index by examining the correlation under various cultivation conditions.

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) has played an important role in assessing green plant biomass through remote sensing on global scale since the early 1970s. The concept of NDVI is based on the fact that green plants show higher reflection in near-infrared region than in visible region of the electromagnetic spectrum. However, it is well known that the relocation of chloroplasts in plant leaf cells may dramatically change the optical properties of plant leaves. In this study I traced the changes in the reflectance and transmittance properties of Tobacco leaves at the wavelengths of 660 and 800 nm after a sudden increase in light intensity. The results showed that NDVI of leaves gradually decreased from 72.7% to 69.9% when exposed to a sudden increase in light intensity from 30 to 1,200 μmol/m2 · s. This means that the error resulting from the physiological status of the plant should be accounted for a more precise understanding of ground truth corresponding to the data from the remotely acquired images.

A split-plot designed experiment including four rice varieties and 10 nitrogen levels was conducted in 2003 at the Experimental Farm of Seoul National University, Suwon, Korea. Before heading, hyperspectral canopy reflectance (300-1100nm with 1.55nm step) and nine crop variables such as shoot fresh weight (SFW), leaf area index, leaf dry weight, shoot dry weight, leaf N concentration, shoot N concentration, leaf N density, shoot N density and N nutrition index were measured at 54 and 72 days after transplanting. Grain yield, total number of spikelets, number of filled spikelets and 1000-grain weight were measured at harvest. 14,635 narrow-band NDVIs as combinations of reflectances at wavelength ~lambdal~;and~;~lambda2 were correlated to the nine crop variables. One NDVI with the highest correlation coefficient with a given crop variable was selected as the NDVI of the best fit for this crop variable. As expected, models to predict crop variables before heading using the NDVI of the best fit had higher r2 (>10~%) than those using common broad- band NDVI red or NDVI green. The models with the narrow-band NDVI of the best fit overcame broad- band NDVI saturation at high LAI values as frequently reported. Models using NDVIs of the best fit at booting showed higher predictive capacity for yield and yield component than models using crop variables.

가뭄은 주요 자연 재해 중의 하나이다. 가뭄 파악을 위하여 주로 강우량과 같은 기상자료를 주요 입력 자료로 활용하여 분석하고 있으나 이러한 기상 자료는 한정된 기상 관측소로부터 얻어진 점자료에 해당된다. 따라서, 기상자료를 이용한 분석에서는 시간적 혹은 공간적으로 원하는 자료의 제공이 원활하게 이루어지지 않을 수 있다. 원격탐사 자료는 가뭄분석을 위하여 기상자료에서 포착할 수 없는 이러한 문제점을 보완하기 위한 자료로 활용될 수 있다. 따라서, 본 연구