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한국토양비료학회 한국토양비료학회지 한국토양비료학회지 제50권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
391 - 400 (10page)

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Italian ryegrass (IRG) is one of the fastest growing grasses available to farmers. It offers rapid establishment and starts growing early in the following spring and has fast regrowth after defoliation. So, IRG can be utilized as the dominant/single species of grass used in a farming system, or to play a role as a large producing pasture and sacrificial paddock. The objective of this study was to develop the use of unmanned aerial vehicle (UAV) for the evaluation of feed value of IRG. For this study, UAV imagery was taken on the Nonsan regions two times during the IRG growing season. We analyzed the relationships between NDVIUAV and feed value parameters such as fresh matter yield, dry matter yield, acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF), total digestible nutrient (TDN) and crude protein at the season of harvest. Correlation analysis between NDVI<SUB>UAV</SUB> and feed value parameters of IRG revealed that NDVI<SUB>UAV</SUB> correlated well with crude protein (r = 0.745), and fresh matter yield (r = 0.655). According to the relationship, the variation of NDVI<SUB>UAV</SUB> was significant to interpret feed value parameters of IRG. Eight different regression models such as Linear, Logarithmic, Inverse, Quadratic, Cubic, Power, S, and Exponential model were used to estimate IRG feed value parameters. The S and exponential model provided more accurate results to predict fresh matter yield and crude protein than other models based on coefficient of determination, p- and F-value. The spatial distribution map of feed values in IRG plot was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when NDVI<SUB>UAV</SUB> was applied to regression equation. These lead to the result that the characteristics of variations in feed value of IRG according to NDVI<SUB>UAV</SUB> were well reflected in the model.
#IRG #UAV #NDVI #Feed value #Spatial distribution map

목차

ABSTRACT
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusions
References

참고문헌 (20)

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[기타자료] - AOAC / 1995 / Association of Official Analytical Chemists / Official Methods of Analysis google schola [학술지(정기간행물)] - Bendig, J. / 2014 / Estimating biomass of barley using crop surface models (CSMs) derived from UAV-based RGB imaging / Remote Sens 6 (11) : 10395 ~ 10412 google schola [학술지(정기간행물)] - Candiago, S. / 2015 / Evaluating multispectral images and vegetation indices for precision farming applications from UAV images / Remote Sens 7 : 4026 ~ 4047 google schola [기타자료] - Goering, H.K. / 1970 / Forage Fiber Analysis. Agric. Handbook 379 / US Department of Agriculture google schola [단행본] - Holland, C. / 1990 / The pioneer forage manual-A nutritional guide / Pioneer Hi-Bred International, Inc. google schola

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