Prediction of Paddy Rice Yields by the County Levels in South Korea Using Meteorological Data and Vegetation Indices :

조수빈

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자료유형: 학위논문

저자정보: 조수빈 (부경대학교, 부경대학교 대학원)

지도교수: 이양원

발행연도: 2022

저작권: 부경대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수4

초록· 키워드

곡물류 중 기상 요소의 영향을 가장 많이 받는 미곡인 벼가 생장하는 기간 동안의 영향을 미치고 벼 수확량 예측 연구에 많이 사용되는 기상값과 식생지수의 적합한 변수 선정과 최적의 기상자료 확보는 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 2000-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료를 비교평가하고 적합한 기상자료의 기상변수와 식생지수, 가뭄지수 등을 설명변수로 하여 벼 수확량과의 비선형적 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 교차검증과 암맹평가 방식의 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 지상관측자료인 ASOS, 재분석장의 CRU-JRA ver. 2.1, ERA5를 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 7, 8, 9월 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교와 벼 수확량과의 연관성을 분석하고 식생지수와 함께 예측 모델을 생성하여 최적의 기상자료로 CRU-JRA를 선정하였고 MODIS LAI, fPAR 식생지수는 벼 수확량 예측에 있어서 중요한 변수임을 알아내었다. CRU-JRA 기상자료와 DTR, LAI, fPAR, scPDSI를 사용하여 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, 높은 정확도를 보였다(CC = 0.813). 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료와 위성자료의 식생지수 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시하고 기상자료 및 식생지수를 활용한 종합적인 벼 수확량 예측 모델을 생성한 것이 의미가 있다고 하겠다.

1. Introduction 1
2. Data 6
2.1. Meteorological data 6
2.2. Satellite data 9
2.3. Drought index data 10
2.4. A rice paddy mask image and Paddy yield data 12
3. Methods 16
3.1. Calculate the relative humidity of the reanalysis 16
3.2. Create meteorological data by city and county 17
3.3. Create satellite data by city and county 20
3.4. Model learning and prediction experiment 22
4. Results 25
4.1. The correlation between types of meteorological data 25
4.2. The correlation between meteorological variables and paddy yield 28
4.3. A prediction experiment of paddy yield using meteorological data and satellite data 38
4.4. A prediction experiment of paddy yield using meteorological data and satellite data 43
4.5. Blind test 56
5. Discussion 60
6. Summary and Conclusions 62
7. References 64

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