드론을 활용한 농경지 관측·영상처리 매뉴얼

세상은 참 빠르게 돌아갑니다. 많은 사람들이 묵묵히 자신의 자리에서 최선을 다합니다. 정부, 공공기관, 민간 기업, 연구소, 협회 및 학회 등 모두가 자신의 일을 해내고 있습니다. 담당하는 사람과 정치 권력이 바뀔 때마다 행정부처의 명칭과 조직 구성이 크게 바뀌기도 합니다. 바뀔 때마다 가져올 혼란을 줄이기 위해, 그리고 분쟁이나 사고를 미연에 방지하기 위해 최소한의 기준을 마련하는 일도 누군가가 보이지 않는 곳에서 하고 있습니다. 그런 소중한 자료들이 보고서, 매뉴얼, 가이드라인, 보도자료, 설계 및 시공 기준, 사례집 등의 형식으로 일반인들에게 배포되거나 발간되고 있습니다. 정보의 홍수 속에서 어렵게 만든 자료들을 찾는 일도 분명 쉽지 않은 일입니다. 누군가 자신의 자리에서 오랜 시간 동안 어렵게 만든 소중한 자료들을 또 누군가 자신의 일을 위해 필요한 자료를 찾아 다니는 수고로움을 함께 하고자 합니다.

 

• 제목 : 드론을 활용한 농경지 관측·영상처리 매뉴얼
• 발행 : 2021. 12
• 형식 : ebook, pdf, 234 page
• 제작 : 농촌진흥청
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• 주요내용

드론을 활용한 농경지관측개요

드론을 활용하여 농경지 관측 정보를 생산하는 과정은 영상 촬영一전처리주주제도 작성 순으로 진행됩니다.

 

드론 영상 촬영 시에는 작물 생육단계, 기상 등 촬영 환경 및 관련 항공법규 등의 규정을 인지하고 사전에 촬영 승인 및 필요시 비행 승인 등의 절차를 마쳐야 합니다. 드론 촬영 시 기체와 탑재 카메라는 관측 목적, 대상 작물, 재배단지 특성 등을 고려하여 선정합니다. 30ha 이상의 들녘단위 농경지를 한 번에 촬영하기 위해서는 고정익 드론이 유용하 나 여러 번에 걸쳐 촬영하더라도 높은 해상도 및 특수 목적의 카메라를 운용하기 위해서는 회전익 기체를 활용하는 것이 좋습니다. 작물을 구분하여 재배면적을 산정하기 위한 용도라면 천연색(RGB) 카메라를 활용해도 되지만 작물 생육상황, 수분 스트레스 등을 분석하기 위해서는 근적 외 영역이 포함되어 있는 다중분광(Multi-spectral) 카메라나 열화상 카메라의 탑재가 추천됩니다.

 

드론 영상 촬영은 대부분 자동화되어 있습니다. 최근에는 영상 촬영의 경우 노트북, 테블릿 스마트폰으로 촬영 영역을 설정하면 드론이 자동으로 촬영을 수행합니다

 

영상 전처리는 낱장으로 촬영된 항공영상을 하나의 영상으로 합성하는 과정입니다 영상 전처리는 드론 비행 시 자세 정보와 촬영된 영상의 좌표 정보를 결합하고, 인근 영상 간의 중복 지점을 찾아 합성하는 과정으로 사전에 합성 영상 산출물에 대한 설정 후에는 상용 프로그램을 통해 자동으로 수행됩니다. 영상 전처리 경우에도 여러 장의 영상을 하 나의 영상으로 합성하는 다양한 상용 프로그램들이 잘 개발되어 있기에 관련 프로그램 학습을 통해 서용법을 어렵지 않게 익힐 수 있습니다. 다만 영상 전처리 과정은 대용량의 항공영상을 처리하는 과정임으로 워크스테이션 등 높은 사양의 컴퓨터 설비가 필요할 수 있습니다.

 

드론 영상을 활용한 주제도 제작은 합성된 영상을 활용하여 작황 정보 및 재배관리를 위해 필요한 정보를 지도 형태로 제작하는 것을 의미합니다. 드론 영상으로 영농 단지 내 작물 구분도를 제작하여 재배면적을 산정하거나 식생의 활력도를 나타내는 식생지수 (Vegetation Index)를 계산하여 생육 상황 분포도를 제작할 수 있습니다. 또한 영상 등 공간정보를 기반으로 수량 및 품질 변화 요인을 분석하여 재배관리 정보를 저장할 수 있습니다. 드론 영상을 활용하여 주제도를 제작하는 과정은 드론 비행 및 영상 전처리 과정과 달리 영상정보를 다루는 전문 프로그램의 사용이 필요합니다.

 

본 매뉴얼은 농경지 촬영부터 주제도 작성까지 드론 영상을 활용하여 작황 정보를 생산하는 일련의 과정을 녹비 작물 질소량을 추정했던 사례로 소개함으로써 농경지 관측을 위한 드론 활용의 문턱을 낮추고자 작성하게 되었습니다.

 

드론 영상으로 녹비작물의 질소량을 추정했던 사례는 국립농업과학원 농업환경정보연 구실에서 농경지 관측을 위해 드론을 도입했던 2015년, 처음으로 영상 정보 주제도로 작성하여 현장에 적용했던 사례입니다. 2014년 가을 파종기에 헤어리베치를 녹비작물로 사용하는 서천군 친환경농업단지에서 잦은 강우로 헤어리베치 발아 및 생육이 저조 하였습니다. 벼 이앙 전에 필요한 질소 양분 보충을 위해서는 우선 필지별로 헤어리베치의 질소량을 추정할 필요가 있었습니다. 이에 드론 영상으로 녹비작물을 재배한 단지를 촬영하여 영상을 전처리하고 합성함과 동시에 녹비작물 재배 지점의 표본시료를 채취하여 질소량을 분석하였습니다. 한 장의 영상으로 합성된 드론 영상을 기반으로 식생의 활력도를 나타내는 식생지수를 산정하고 표본 지점의 질소량 분석 결과를 상호 비교하여 식생지수 기반으로 질소량을 추정하는 회귀식을 구축하고 지점 및 필지별로 녹비작물의 질소량을 추정하여 국립식량과학원과 서천군 농업기술센터에 제공하였습니다.