농촌진흥청(청장 허태웅)은 드론 영상을 분석해 넓은 지역에서 재배되는 작물의 재배면적을 파악하는 기술을 개발하고 특허출원했다.
드론 영상 분석은 드론으로 면 단위의 넓은 지역(4,000ha)을 촬영한 뒤 영상에서 농경지 전자지도(스마트팜 맵)*를 이용해 농경지만 추출하고, 식생지수(NDVI)**와 인공지능(머신러닝)***을 통한 분석으로 총 재배 면적을 파악하는 기술이다.
* 농경지 전자지도(스파트팜맵) : 항공사진 등 활용 실제 농경지 상태를 전자지도로 표현
** 식생지수(NDVI): 식생의 활력도를 나타내는 지수
*** 인공지능(머신러닝, SVM) 분석: 컴퓨터를 학습시켜 스스로 분석하는 기술
농산물 재배면적을 파악하면 안정적인 식량 수급 정책과 합리적인 영농계획을 세울 수 있다.
지금까지는 많은 인력과 비용, 시간을 들여 현장으로 직접 찾아가 관찰, 조사하거나 항공 영상이나 위성 영상을 활용해 농산물 재배면적을 파악했다.
이에 비해 드론 영상 분석은 원하는 시기와 장소에 구애받지 않고 영상을 촬영할 수 있고, 영상 분석을 통해 해상도 높은 자료를 낮은 비용으로 얻을 수 있는 장점이 있다.
특히 옥수수(풋옥수수)는 다른 작물과 달리 출하시기에 따라 값 차이가 2～3배 나기 때문에, 재배면적 예측 자료를 활용하면 수확기 및 출하기를 선정하는 데 도움이 된다.
농촌진흥청이 충북대학교, ㈜공간정보와 함께 드론 영상 분석으로 풋옥수수 주산지인 충청북도 괴산군 감물면의 옥수수 재배면적을 추정한 결과 약 90%의 정확도를 얻었다.
드론은 1시간당 300헥타르(ha)를 촬영할 수 있다. 이번에 조사한 감물면*의 경우는 이틀에 걸쳐 총 16시간, 20회 촬영했고 영상 분석에는 총 24시간이 걸렸다.
* 감물면 전체면적: 4,280ha, 촬영한 농경지 면적: 2,680ha
재배면적으로 옥수수 수량을 예측했을 때 씨뿌림(파종) 뒤 65～75일(개화기)에 조사한 결과의 정확도가 90.6%로 가장 높았다.
농촌진흥청 생산기술개발과 정태욱 과장은 “드론을 활용하면 짧은 시간에 작물의 재배면적을 파악할 수 있으며 그 결과를 국가통계 보조 자료로 활용할 수 있다.”라며, “앞으로 분석 정확도를 높이고 옥수수 이외 다른 작물의 재배면적 분석과 수확량 예측을 위한 연구도 추진하겠다.”라고 말했다.
김경호
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