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드론 방제 살포 효율 개선을 위한 하향풍 및 액적 퇴적 분포 분석

Analysis of Drone Downwash and Droplet Deposition for Improved Aerial Spraying Efficiency in Agriculture

  • Lee, Se-Yeon (Department of Rural and Bio-systems Engineering & Education and Research Unit for Climate-Smart Reclaimed-Tideland Agriculture (BK21 four), Chonnam National University) ;
  • Park, Jinseon (AgriBio Institute of Climate Change Management, Chonnam National University) ;
  • Lee, Chae-Rin (Department of Rural and Bio-systems Engineering & Education and Research Unit for Climate-Smart Reclaimed-Tideland Agriculture (BK21 four), Chonnam National University) ;
  • Choi, Lak-Yeong (Department of Rural and Bio-systems Engineering & Education and Research Unit for Climate-Smart Reclaimed-Tideland Agriculture (BK21 four), Chonnam National University) ;
  • Daniel Kehinde Favour (Department of Rural and Bio-systems Engineering & Education and Research Unit for Climate-Smart Reclaimed-Tideland Agriculture (BK21 four), Chonnam National University) ;
  • Park, Ji-Yeon (Department of Rural and Bio-systems Engineering & Education and Research Unit for Climate-Smart Reclaimed-Tideland Agriculture (BK21 four), Chonnam National University) ;
  • Hong, Se-Woon (Department of Rural and Bio-systems Engineering & Education and Research Unit for Climate-Smart Reclaimed-Tideland Agriculture (BK21 four), Chonnam National University)
  • 투고 : 2024.07.15
  • 심사 : 2024.09.02
  • 발행 : 2024.09.30

초록

With the advancement of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) technology, aerial spraying has been rapidly increasing in the agricultural field. Drones offer many advantages compared to traditional applicators, but they pose challenges such as spray drift risk and spray uniformity. To address these issues, it is essential to understand the characteristics of complex airflow generated by drones and its consequences for the spray performance. This study aims to identify the air velocity distribution of drone downwash and the resulting spray deposition distribution on the ground, ultimately proposing optimized spraying widths and criteria. Experiments were conducted using two agricultural drones with different propeller arrangements under various flight and measurement conditions. The results showed that during hovering, the downward airflow affected the area within a distance of the radius of the blade (R) from the center of the drone. When the drone was flying, the downward airflow was effective up to a distance of 2R. Droplet deposition was concentrated at the center of the drone during hovering. However, during flying, the droplet deposition was more evenly distributed up to the distance of R. The drone downwash and droplet deposition were significantly different during flying compared to the hovering state. At an effective spray width of 3R, the coefficient of variation (CV) was generally less than 16%, indicating a significant improvement in spray uniformity. These findings help optimize effective spraying techniques in drone-based applications.

키워드

Ⅰ. 서론

농업 인구의 감소가 심화되면서 농작업의 기계화 및 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 특히, 노동 집약적인 방제작업에서 인력 부족의 한계가 더욱 두드러지며, 전통적인 방식으로는 넓은 농지를 효과적으로 관리하기 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 농업용 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicle; UAV)는 노동력을 대체하고 정밀 농업을 실현할 수 있는 중요한 기술로 주목받고 있다. 농업용 무인항공기 중 드론을 이용한 약액 살포는 기존의 관행 살포 방식에 비해 비용을 1/4 수준으로 절감할 수 있고 (Jin et al., 2008), 작은 크기와 편리성, 활주로 없이도 운영할 수 있다는 장점(Talaviya et al., 2020)이 있지만, 높은 고도에서 농약을 살포하여 주위 환경에 피해를 줄 우려가 있다. 살포된 약액은 대상 지역에서 최대 50 m까지 비산될 수 있으며 (Xinyu et al., 2014), 이는 사람, 환경, 및 수생태계에 부정적인 영향을 미칠 수 있다 (Wang et al., 2020). 또한, 2019년 본격 시행된 농약 허용기준강화제도 (Positive List System; PLS)에 따라 경제적 손실과 사회적 갈등을 초래할 가능성도 있다.

따라서 드론을 이용하여 약액을 효과적으로 살포하기 위해서는 드론의 기술적인 요인들을 충분히 이해하고 제어하는 것이 필요하다. 이러한 요인 중 드론 살포 특성을 규정하는 중요한 부분은 하향풍 (Downwash)이다. 하향풍은 무인항공기의 로터 (Rotor)가 회전하면서 블레이드 (Blade)가 공기 흐름을 가속시켜 아래쪽으로 밀어내는 강한 기류이다. 이는 분사된 액적의 분해 및 이동에 직접적인 영향을 미치고, 약액의 입자들이 목표 지점에 얼마나 넓고 균일하게 분포되는지를 결정짓는 핵심 요소로 작용한다 (Chen et al., 2022). 약액이 대상 작물에 고르게 분포되지 않을 경우, 해충 및 질병 관리의 비효율성, 작물 손상, 농업 생산 비용 증가, 저항성 해충 발생 등의 문제가 발생할 수 있다.

따라서 항공 살포된 약액이 목표 지점에 정확하고 균일하게 도달하기 위해 여러 살포 매개변수에 따른 하향풍의 공기역학적 특성을 평가하는 것이 필수적이다. Zhan et al. (2022)는 비행고도 및 약액의 탑재량이 드론 아래의 하향풍 풍속과 액적 분포에 미치는 영향을 분석하였다. 강한 하향 기류는 작물 내 침전 및 침투에 도움이 되었고, 약액 탑재량 감소로 인해 드론의 하향풍 강도는 약해진다고 보고하였다. Zhang et al. (2020)은 드론의 비행속도가 약액 살포의 균일성에 미치는 영향을 연구하였으며, 고속 비행 시 하향풍이 강해져 액적 분포가 넓어지는 경향을 보였다. 이는 드론의 이동 속도가 약액입자의 비산 범위와 밀접하게 관련이 있음을 시사하였다. Wang et al. (2020)의 연구에서는 드론 노즐의 배치가 하향풍과의 상호작용을 통해 약액의 분포에 중요한 역할을 한다고 보고하였다. 이처럼 하향풍은 다양한 매개변수와 함께 작용하여 살포된 약액의 분포를 변화시킨다.

따라서 약액의 살포 효율성 증가를 위해서는 드론 하향풍에 의한 살포 패턴 및 액적 분포 변화를 명확히 규명해야 한다. 과대한 살포폭은 약액의 불균일한 살포를 유도하고, 과소한 살포폭은 농약의 낭비를 초래한다. Azimi et al. (1985)는 노즐 간 스프레이 특성을 비교하여 최적의 노즐 배치를 찾아 살포폭을 제시하였고, Tang et al. (2020)Wen et al. (2019)는 전산유체역학 시뮬레이션을 활용하여 약액 살포 패턴을 예측하고 최적화하였으며, Dhakad et al. (2023)Yallappa et al.(2023)는 측정용 패터네이터 (Patternator)를 개발하여 실제 드론의 분무 분포 패턴을 관찰하기도 하였다. 이와 같이 드론의 유효 살포폭을 산정하기 위한 연구가 끊임없이 수행되고 있지만, 기존 연구들에서는 드론의 단일 블레이드로 현상을 모의하거나 드론이 제자리 비행 (Hovering)을 할 때 고정된 위치에서 하향풍의 영향을 분석하여 드론의 전진 비행에 따른 영향을 반영하지 못한 한계를 보였다. 드론은 약 2∼3 m s-1의 전진 속도를 유지하고 있기 때문에 드론이 전진 비행하면서 형성되는 하향풍에 의해 액적이 살포되는 실제 현상에 대한 실측 연구가 필요하다.

따라서 본 연구에서는 드론을 사용하여 약액을 살포하는 과정에서 하향풍이 액적 분포에 미치는 영향을 체계적으로 분석하고자 하였다. 로터의 종류 및 개수가 서로 다른 두 개의 드론을 대상으로 비행 조건에 따른 하향풍 풍속을 측정하고, 액적 분포를 정량적으로 분석하였다. 특히, 드론의 제자리 비행 및 전진 비행 상태에서 하향풍에 미치는 영향을 평가하여 효과적인 유효 살포폭 기준을 마련하고자 하였다. 이를 통해 드론을 이용한 약액 살포의 효율성을 극대화하고, 농업 현장에서의 실질적인 적용 방안을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 재료 및 방법

1. 대상 농업용 드론

본 연구에서는 Fig. 1과 같이 농업용 드론으로 최적화된 E616P 헥사콥터 (EFT Electronic Technology Co. Ltd., China)와 SG-10P 옥토콥터 (Hankook Samgong Co., Ltd, South Korea) 드론을 사용하였다. 드론에서 하나 이상의 블레이드(개별 날개)가 중앙 허브에 연결되어 회전하는 장치를 로터라고 하며, E616P 드론은 로터가 6개인 헥사콥터이고, SG-10P 드론은 로터가 8개인 옥토콥터이다. 농업용 드론의 로터 개수는 약액을 적재하는 탱크를 포함한 최대 이륙 중량에 따라 결정되며, 로터의 종류와 개수에 따라 드론의 양력 등 비행 특성이 변화한다. SG-10P 옥토콥터는 320 KV (1V당 분당 회전수, RPM/Volt) 모터를 사용하였고, 최대 추력은 5.5 kg이다. 반면, E616P 헥사콥터는 100 KV 모터를 사용하였고, 최대 추력은 15.3 kg이다. SG-10P 옥토콥터의 높은 KV 값과 더 많은 로터는 하향풍을 집중시키고 민첩한 비행을 가능하게 하지만, E616P 헥사콥터는 낮은 KV 값과 큰 추력으로 인해 넓고 강력한 하향풍을 발생시켜 무거운 작업을 안정적으로 수행할 수 있다. 이와 같이 서로 다른 하향풍의 형성은 액적 분포에 직접적인 영향을 미치고, 작물에 도달하는 약액의 범위와 대상 필드 외로 비산되는 약액 양을 결정하는 요인 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 로터 개수가 다른 두 종류의 드론을 사용하였다. E616P 헥사콥터는 로터를 펼쳤을 때 크기가 2,408 × 2,408 × 546 mm이고, 탱크의 최대 용량이 16 L이다. SG-10P 옥토콥터는 로터를 펼쳤을 때 크기가 2,075 × 2,075 × 700 mm이고, 탱크의 최대 용량이 최대 13 L이다. 두 드론 모두 4개의 노즐을 장착할 수 있으며, 각 드론의 상세 사양은 Table 1에 나타내었다.

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Fig. 1 Drones used for experiments (a) E616P (Hexacoptor) (b) SG-10P (Octocopter) (c) Size and rotation direction of E616P drone (d) Size and rotation direction of SG-10P drone

Table 1 Main specifications of two drones

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2. 드론 하향풍 풍속 및 액적 분포 실험

가. 실험 조건

드론의 하향풍 풍속 및 액적 분포 측정 실험은 전남대학교 운동장에서 수행하였다. 하향풍 매개변수 조건은 국립농업과학원 (National Institute of Agricultural Sciences; NIAS)의 무인항공살포기의 안전사용 매뉴얼 규정을 준수하여 결정하였다. 무인 멀티콥터의 살포 기준 조건은 풍속 3 m s-1 이하, 비행고도 3 m 이하, 비행속도 15 km hr-1 (4.17 m s-1) 이하로 규정되어 있다 (NIAS, 2020). 순수하게 드론에서 발생하는 하향풍 현상을 이해하고, 실제로 드론이 전진 비행할 때 발생하는 하향풍 영향을 모의하기 위해 드론이 제자리 비행 상태로 고정되어 있을 때와 드론이 3 m s-1 속도로 전진 비행하는 경우 모두 하향풍 풍속과 액적 분포를 측정하였다. 본 실험에서 두 드론의 비행속도는 3.0∼3.6 m s-1 범위에서 비행하도록 운영하였다. Tang et al (2020)에 따르면 1.5 m 고도에서 드론을 전진 비행했을 때 하향풍의 유동이 가로로 확장되지만, 적용 높이를 2.5 m 고도 이상 증가시켰을 때 하향풍에 의한 와류구조가 생성되어 전혀 다른 하향 기류를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 특성을 고려하여 비행고도를 하향풍 흐름 구조가 다른 1.5 m와 3 m로 결정하였다. 이때 사용한 노즐은 XR11002 (Teejet, Technologies, Springfield, IL, USA)이다. 미국농공학회 (American Society of Agricultural and Biological Engineers; ASABE)에 의하면 이 노즐은 분무된 액적의 크기가 Fine (미세한 입자 크기)과 Medium (중간입자 크기)에 해당하는 입경을 생성하고, 체적중위직경(Volume Median Diameter; VMD)이 106∼340 µm인 액적을 형성하는 것으로 알려져 있다 (ASABE, 2009). 약액을 포함한 드론의 무게에 따라 로터의 회전과 하향풍의 특성이 달라질 수 있으므로, 실험 중에는 드론으로 약액을 살포하는 무게를 반영하기 위해 5 L의 물을 적재하여 실험을 수행하였다. 실험 설계 시 일정한 기온 및 습도와 무풍조건인 풍속이 0.5 m s-1 이하일 때 실험을 수행하고자 하였다. 현장 실험 중 기온은 21.9 ± 1.3℃, 상대습도는 75 .5 ± 4.3%였고, 평균 풍속은 0.52 ± 0.02 m s-1이었다.

나. 드론 하향풍 풍속 측정

드론의 하향풍 기류가 액적 분포 특성에 미치는 영향을 비교하기 위하여 드론 하향풍의 풍속 분포를 측정하였다. 로터가 회전할 때, 블레이드 길이를 따라 단일 블레이드에서 하향풍의 와도 분포는 모터의 회전 방향 ((+)CCW, (-)CW)에 따라 달라지며, 이로 인해 난류 강도가 변화한다 (Shouji et al., 2021). 따라서 드론이 제자리 비행한 상태에서는 로터의 모터 중심과 두 개의 로터 사이의 서로 다른 반경 위치에서 하향풍의 풍속을 측정하였다. E616P 헥사콥터와 SG-10P 옥토콥터의 풍속 측정 반경 위치는 수평 측정 지점의 사분면 중 제4사분면 대상으로 하여 각각 E1, E2, E3, E4 라인 (Fig. 2 (a)), S1, S2, S3, S4 라인 (Fig. 2 (b)) 이었다. 드론의 중심부터 블레이드의 가장 끝부분인 블레이드 팁 (Blade Tip)까지 거리를 반지름 (R)이라고 하고, 하향풍 풍속은 드론의 중심으로부터 2R 거리 (2,408 mm (E616P 헥사콥터), 2,075 mm (SG-10P 옥토콥터))까지 측정하였다. 측정 간격은 E616P 헥사콥터가 301 mm, SG-10P 옥토콥터가 259.4 mm 이었다.

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Fig. 2 Horizontal measurement layouts for drone downwash velocity (a) E616P drone during hovering (b) SG-10P drone during hovering (c) E616P drone during forward flight (d) E616P drone during forward flight

드론이 전진 비행하는 상태에서는 드론 비행 방향의 오른쪽 면을 측정 대상으로 하여 풍속을 측정하였다 (Fig. 2 (c), (d)). 드론이 두 지점을 왕복 비행하면서 측정하였기 때문에 실제로는 드론 전진 비행의 오른쪽과 왼쪽의 양쪽 방향 풍속이 모두 고려되었다. E616P 헥사콥터와 SG-10P 옥토콥터는 일정한 속도로 15 m 거리를 전진 비행하여 가운데 7.5 m 지점에서 풍속을 측정하였다. 측정 높이는 제자리 비행 상태와 전진 비행 상태 모두에서 공기 흐름이 지면에 충돌 후 지면을 따라 방사형으로 퍼지는 Wall jet 효과가 영향을 미칠 수 있는 높이인 0.5 m, 1.0 m로 하였다 (Fig. 3).

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Fig. 3 Vertical measurement layout of drone downwash velocity (Flying height : 1.5, 3.0 m / Measurement height : 0.5, 1.0 m)

하향풍 풍속 측정은 Fig. 4와 같이 Testo 405i (Testo SE & CO., Titisee-Neustadt, Germany) 열선 풍속계 8개와 AMI 310 (KIMO, France) 열선 풍속계 1개를 사용하여 총 9개 지점(Drone center, 1/4R, 1/2R, 3/4R, R, 5/4R, 3/2R, 7/4R, 2R)에서 수행하였다. 서로 다른 열선 풍속계는 시간과 풍속 범위를 일치시키기 위해 검보정을 실시한 후 실험을 진행하였다. 실험은 9개의 측정 지점을 포함하는 1개의 측정 라인씩 순서대로 수행하였다. 드론의 제자리 비행은 20초씩 3회 반복 측정하였고, 전진 비행은 20 m 거리를 왕복하여 3회 반복 측정하였다.

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Fig. 4 Field experiments for measuring the downward airflow velocities

본 연구에서 드론이 평균 3.0 m s-1 속도로 전진 비행할 때 후방 로터의 속도가 빨라져 후류가 발생하였다. (Wen et al., 2019). 이로 인해 측정 지점에서 순간 최대 풍속은 드론이 지나간 후 2초 뒤에 기록되었다. 약액 퇴적은 하향풍이 강할 때 더욱 효과적으로 이루어지므로, 드론이 전진 비행하는 동안 발생한 하향풍에 의한 공기 흐름은 측정 지점에서 2초 후에 기록된 순간 최대 풍속으로 분석하였다. 또한, Gu et al. (2012)가 제안한 유동압 (Airflow pressure)을 추가로 비교 및 분석하였다 (식 (1)).

\(\begin{align}P=\rho \bar{V} T\end{align}\)       (1)

여기서, P는 유동압 (kg m-2), ρ는 표준 대기 조건의 공기밀도 1.225 kg m-3, \(\begin{align}\overline {V}\end{align}\)는 유효기간 동안 평균 풍속 (m s-1), T는 드론 하향풍에 의해 풍속이 증가하는 유효기간 (s) 이다.

다. 드론의 액적 퇴적 분포 측정

Fig. 5와 같이 드론으로 약액 살포 후 하향풍에 의해 지면에 퇴적되는 액적의 분포를 측정하고, 드론의 노즐 배치와 액적 퇴적 특성을 비교 및 분석하였다. 하향풍이 지면을 따라 옆으로 퍼지는 흐름이 종료되는 시점을 명확하게 파악하기 위해 드론의 중심으로부터 3R 거리 (3,612 mm (E616P 헥사콥터), 3,112.5 mm (SG-10P 옥토콥터)) 까지 액적 퇴적량을 측정하였다 (Fig. 6). 이를 하향풍 풍속과 비교 및 분석하기 위해 액적 퇴적 측정 라인은 풍속 측정 라인과 동일하게 설정하였다.

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Fig. 5 Measurements of the droplet deposition distribution by downward airflow of drones (a) Hovering (b) Forward flight

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Fig. 6 Top view of deposition distribution measurement point: (a) E616P drone during hovering (b) SG-10P drone during hovering (c) E616P drone during forward flight (d) E616P drone during forward flight

E616P 헥사콥터는 노즐이 전면과 측면 모터에 각각 2개가 부착되어 있으며, SG-10P 옥토콥터는 측면 모터에 4개가 부착되어 있다. SG-10P 옥토콥터는 S1과 S5 라인의 하향풍 풍속 분포는 유사할 것으로 예측되어 S5 라인에서는 풍속을 측정하지는 않았지만, 노즐이 없는 쪽 (전면, 후면)과 노즐이 있는 쪽 (측면)의 액적 퇴적 분포가 다를 것으로 예상되어 액적 퇴적량은 S5 라인에서 추가로 측정하였다. 측정 위치에 100 mL 유리병을 놓고, 충분한 퇴적량을 확보하기 위해 추적 물질 (Xylitol, NOW Foods)을 혼합한 용액을 1분 30초 동안 4.5 ± 0.8 L 살포하였다.

드론이 전진 비행 상태는 풍속 측정과 동일한 방식으로 15 m 거리를 왕복하여 전진 비행하였으며, 드론 전진 비행의 시작 지점부터 7.5 m 거리에서 드론의 중심부터 3R 위치까지 13개의 100 mL 유리병을 두 줄로 놓고 드론을 5번 반복 전진 비행하면서 추적 물질 용액을 살포하였다

유리병에 퇴적된 추적 물질의 양은 Park et al. (2022)가 제안한 총유기탄소 (Total Organic Carbon; TOC) 분석법으로 정량 분석을 수행하였다. 분무 실험 후, 유리병에 침전된 추적물질을 3차 증류수 (탈이온수) 100 mL로 희석하고, 150 rpm으로 10분 동안 교반 후 40 mL를 샘플링하였다. 희석된 추적물질의 TOC 농도는 TOC 분석기 (Multi N/C® 3100, Analytik Jena, Jena, Germany)를 사용하여 NPOC (Non-Purgeable Organic Carbon) 방법으로 분석하였다. 탱크 농도를 고려하여 TOC 양은 아래의 식 (2)와 같이 산출되었다.

\(\begin{align}D=\frac{\left(C_{\text {deposition }}-C_{\text {blank }}\right) \times V_{\text {sample }}}{C_{\tan k}} \times \frac{1}{A_{\text {spray }}}\end{align}\)       (2)

여기서, D는 유리병에 시간당 퇴적된 살포액의 양 (µL)이다. Cdeposition와 Cblank는 각각 유리병에 퇴적된 분무액과 공시료 유리병에 대한 TOC 농도 (mg L-1)이며, Ctank는 분무액의 TOC 농도 (mg L-1), Aspray는 분무량 (L)이다. 살포된 액적이 얼마나 넓은 범위까지 도달했는지 측정하기 위해 액적의 퇴적량을 측정한 위치와 동일한 위치에 감수지 (Water Sensitive Paper; WSP)를 설치하여 살포된 액적의 도포율 (Spray coverage rate)를 추가로 분석하였다. 감수지는 스캔 후, Park et al. (2020)가 개발한 WSPscanner를 사용하였다. 액적 도포율은 감수지의 전체 면적 중에서 액적이 도포된 면적의 비율(%)로 계산하였고, 드론이 비행 중에 분사한 농약이 표면에 얼마나 고르게 분포했는지를 분석하였다.

본 연구에서 실험의 드론 종류 및 비행고도에 따른 액적 퇴적의 균일성은 식 (3)의 변동 계수 (Coefficient of variation; CV)를 통해 평가되었다 (Smith, 1992). CV 값은 작을수록 액적 퇴적이 더 균일하다는 것을 의미한다.

\(\begin{align}C V(\%)=\frac{S D}{\bar{X}} \times 100\end{align}\)       (3)

여기서, \(\begin{align}\overline {X}\end{align}\)는 액적의 평균 퇴적량이고, SD는 표본의 표준편차이다.

2. 드론의 유효 살포폭

본 연구에서는 약액의 효율적인 살포와 비용 절감을 위해 정확한 전진 비행 간격을 결정할 수 있도록 유효 살포폭을 결정하고자 하였다 (Fig. 7). 드론이 비행하면서 액적이 지면에 도달하여 효과적으로 살포되는 영역을 유효 살포폭(Effective spray width)이라고 한다. 드론 중심에서부터 거리가 멀어질수록 하향 기류의 영향이 약해지고, 액적이 대상 살포 지역에 분포되는 양이 줄어들기 때문에, Fig. 7과 같이 유효 살포폭을 기준으로 중첩 방법을 사용하여 비행 간격 (Swath width)을 결정하면 일정한 살포를 기대할 수 있다. 이때, 비행 간격은 드론의 비행 경로 간의 수평 거리이다. 드론은 전진 방향으로 측면 방향 중 한쪽을 R이라고 하였고, 전진 방향으로 좌우 양쪽이 균일하다고 가정하여 양방향을 D라고 하였다. 드론이 전진 비행할 때 퇴적되는 액적의 양을 합산하여 중첩구간 (Overlapped section)을 산정하였고, 비행 조건에 따른 중첩 구간에서의 액적 퇴적량을 비교하여 중첩 및 살포의 균일성을 분석하였다. 또한, 변동 계수를 통해 살포의 균일성을 판단하였다.

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Fig. 7 Schematic diagram of swath width determined by effective spray width and overlap section

Ⅲ. 결과 및 고찰

1. 드론 하향풍 풍속 분포

가. 드론의 제자리 비행

비행고도 및 측정 높이에 따른 하향풍 풍속 분포 결과는 Fig. 8과 Fig. 9와 같다. 드론이 제자리 비행하여 고정된 상태에서 E616P 헥사콥터와 SG-10P 옥토콥터 드론 모두 비행고도 및 측정 높이에 따른 하향풍 분포 경향은 비슷하게 나타났다. 두 드론 모두 3.0 m 고도에서 제자리 비행했을 때, Wen et al. (2019)이 시뮬레이션한 바와 같이 강한 하향풍이 공기를 드론의 중심으로 모으는 흐름 패턴을 형성하였다. 하지만 그 흐름은 하향하면서 점차 붕괴되어, 0.5 m 측정 고도에서는 방사형으로 확산되었다. 1.5 m 고도에서 제자리 비행했을 때는 드론의 중심보다는 블레이드의 가운데 부분에서 풍속이 높게 나타났다. 1.0 m 측정 높이에서 헥사콥터의 평균 풍속은 1/4R 위치에서 9.50 m s-1, 옥토콥터의 평균 풍속은 1/2R 위치에서 9.12 m s-1으로 고풍속이 나타났다. 0.5 m 높이에서 측정된 평균 풍속은 헥사콥터, 옥토콥터 모두 블레이드의 중심인 1/2R 위치에서 각각 6.13 m s-1, 7.16 m s-1으로 가장 높게 나타났고 거리가 멀어질수록 풍속이 점차 감소하였다. 이는 드론이 지면과 가까이에서 머물면 블레이드의 아래로 형성되는 강한 하향 와류로 인해 블레이드 아래에서 풍속이 가장 강해지기 때문이다. 풍속 분포는 측정 반경에 따라 두드러지는 차이를 보이지 않았으며, 비행고도에 상관없이 1.0 m 측정 높이에서는 블레이드 팁 (R)에서 1.20 m s-1 이하의 저풍속이 나타나, 드론의 하향풍이 지면으로부터 1 m 높이에서는 R 위치 이내로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 0.5 m 높이의 R 위치에서는 평균 풍속이 2.24 m s-1 이하로 나타났다. 이는 고풍속은 아니지만, 지면에 충돌된 공기 흐름이 방사형으로 퍼지기 때문에 (Sato et al. 2020), 1.0 m 측정 높이보다 더 높게 나타났다. 이 흐름은 점차 감소하여 2R 위치에서 평균 풍속이 0.46 m s-1 이내로 나타났다.

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Fig. 8 Downward velocities of E616P hexacopter at hovering

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Fig. 9 Downward velocities of SG-10P octocopter at hovering

나. 드론의 전진 비행

드론이 3.0 m s-1로 전진 비행했을 때 드론 중심에서부터 거리에 따른 순간 최대 풍속 및 유동압은 각각 Fig. 10 및 Fig. 11과 같다. 드론이 전진 비행할 때는 제자리 비행할 때보다 R 위치 이내에서 평균 풍속이 21.0%∼56.2% 감소하였으며, 특히 1/2R 위치에서 풍속 감소가 두드러지게 나타났다. 두 드론 모두 1.5 m 고도에서 제자리 비행할 때 1/2R 위치 이내에서 최대 풍속이 나타났지만, 전진 비행 시에는 3/4R 위치까지 하향풍의 풍속이 약 5.0 m s-1 정도 높은 풍속이 유지되었다. 이를 통해 드론은 전진 비행할 때 제자리 비행할 때보다 하향풍이 더 먼 거리까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 유동압에서도 나타났다 (Fig. 11). 유동압은 드론의 중심에서보다 3/4R 위치에서 평균 11.8 kg m-2까지 점점 증가하다가, 그 이후에는 점차 감소하였다. 이는 하향풍 공기가 3/4R 위치에서 최대의 공기 제트를 형성하며, 3/4R 위치에서 대부분의 공기가 집중된다는 것을 의미한다. 하지만, 3.0 m 고도에서 전진 비행했을 때 이러한 추세가 뚜렷하게 보이지 않았다. 3.0 m 고도는 측정 높이가 높기 때문에 약 3 m s-1보다 낮은 저풍속이 나타났으며, 이 저풍속은 공기의 유지 압력이 낮고 외부 영향에 더 민감하게 반응할 수 있기 때문이다. 또한, 드론 종류에 상관없이 드론이 전진 비행할 때 제자리 비행할 때보다 하향풍이 2R 거리까지 더 넓은 범위로 영향을 미쳤지만, 2R 위치에서 풍속이 0.8 m s-1 이내로 감소하여 그 영향이 작은 것으로 나타났다.

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Fig. 10 Mean peak air velocity according to distance from the center of the drone when flying (MH : Measurement Height)

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Fig. 11 Mean peak airflow pressure according to distance from the center of the drone when flying (MH : Measurement Height)

2. 드론 하향풍에 의한 액적 분포

가. 드론의 제자리 비행

로터 수가 다른 두 개의 드론을 사용하여 서로 다른 비행고도에서 제자리 비행 상태일 때 살포량 대비 액적의 퇴적 분포를 비교 및 분석하였다 (Fig. 12). E616P 헥사콥터는 노즐이 드론의 6개의 모터 중 전방에 2개, 측면에 2개가 배치되어 있고 (Fig. 1 (c)), 본 실험에서는 드론의 모터 측면과 후면 부분에서 실험이 수행되었고, 드론이 제자리 비행 상태일 때는 후류가 발생하지 않아 후면에 액적 퇴적량이 현저하게 적었다. 액적은 비행 경로에 수직인 양방향으로 분산되어 노즐에 가까운 E1 라인에서 가장 많이 퇴적되었고, 노즐에서 멀어질수록 감소하는 경향을 보였다. E616P 헥사콥터가 1.5 m 고도에서 제자리 비행했을 때, 강한 하향 기류의 영향으로 블레이드 아랫부분인 3/4R (E3 라인) 및 R (E2 라인) 위치에서 액적 퇴적량이 많게 나타났다. 또한, 드론의 중심에서 평균 액적 퇴적량이 0.34 mL 10 L-1로 가장 많았고, 블레이드의 끝 (R)에서 0.14 mL 10 L-1, 2R 위치에서 0.01 mL 10 L-1로 드론의 중심보다 각각 60.1%, 96.7% 감소했다. 반면, 3.0 m 고도에서 는 하향풍이 가운데로 집중되어 드론의 중심에서 약액 퇴적량이 0.83 mL 10 L-1으로 1.5 m 고도에서보다 많이 퇴적되었고, R 및 2R 위치에서 약액의 평균 퇴적량이 각각 0.11 mL 10 L-1, 0.01 mL 10 L-1로, 드론 중심의 평균 퇴적량보다 각각 86.2%, 98.4% 감소하였다.

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Fig. 12 Distribution of droplets deposited by downward airflow of drone

SG-10P 옥토콥터는 노즐이 좌우 총 4개의 측면 모터에 배치되어 있고 (Fig. 1 (d)), 측정 반경에서는 S1 라인의 3/4R 위치의 전방에 1개, S2 라인의 3/4R 위치에 1개가 있다 (Fig. 4 (b)). 따라서 SG-10P 옥토콥터가 제자리 비행하고 비행고도가 1.5 m, 3.0 m 일 때, 노즐에 가까운 S1, S2, S3 라인에서 액적 퇴적량이 각각 전체 퇴적량의 78.4% 및 75.0%를 차지하였다. 또한, 1.5 m 고도로 제자리 비행할 때 SG-10P 옥토콥터는 E616P 헥사콥터와 유사하게 드론의 중심에서 (0.63 mL 10 L-1)보다 S1 라인의 1/4R 위치 (0.70 mL 10 L-1), S2 라인의 1/2R 위치 (0.71 mL 10 L-1)에서 더 많은 양의 액적이 퇴적되었다. 하지만 노즐에서 멀리 떨어진 S4, S5 라인에서는 E616P 헥사콥터와 다르게 액적 퇴적량이 평균값보다 현저하게 적었다. SG-10P 옥토콥터가 1.5 m 고도에서 제자리 비행했을 때 액적의 평균 퇴적량은 R 위치에서 드론의 중심에서보다 63.1% 감소하였고, 2R 위치에서 97.9% 감소하였다. 3.0 m 고도에서 제자리 비행했을 때는 액적의 평균 퇴적량이 R, 2R 위치에서 각각 82.6%, 98.0% 감소하였다. 드론이 제자리 비행상태일 때 살포량 대비 액적의 퇴적량은 드론의 종류, 로터의 개수, 비행고도와 같은 드론의 하향풍에 영향을 미치는 변수에 상관없이 R 이내의 거리에서 약 2R 이내의 거리에서 약 98.3% 이상이 퇴적되었고, 이를 넘어서는 약액의 퇴적은 모두 표류하는 것으로 나타났다.

액적 퇴적량 측정과 동시에 감수지를 이용해 살포된 액적의 도포율을 측정하였다. 액적 퇴적량을 TOC 측정법으로 분석할 때 오차를 줄이기 위해 드론을 제자리 비행한 상태에서 1분 30초 동안 충분한 양의 추적 물질을 살포하였다. 따라서 Fig. 13과 같이 E616P 헥사콥터와 SG-10P 옥토콥터 모두 액적이 드론 중심으로부터 1/4 R 거리까지 감수지에 100%로 도포되었다. 또한, SG-10P 옥토콥터가 1.5 m와 3.0 m 고도에서 제자리 비행할 때, S1 라인의 3R 위치에서 액적 도포율이 각각 84.6%, 44.4%로 나타나 1분 30초 동안의 제자리 비행상태에서 드론의 양방향으로 3R 거리를 넘어서도 액적이 도포될 수 있음을 시사하였다. 단, 그 외의 다른 라인 (S2, S3, S4, S5)들에서 액적 도포율은 블레이드 팁 (R)에서부터 9/4R 위치까지 급격하게 감소하였고, 3R 위치에서 액적 도포율이 34.6% 이내로 낮게 나타났다. E616P 헥사콥터는 비행고도에 상관없이 블레이드 팁 (R)에서부터 3R 위치까지 거리가 멀어질수록 액적 도포율이 감소하였고, 3R 위치에서 액적 도포율이 8.4% 이내로 감소하여 TOC 분석에 의한 정량적인 퇴적량과 유사한 분포를 보였다.

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Fig. 13 Coverage rate of droplet deposition by downward airflow of drone

나. 드론의 전진 비행 상태

드론을 사용한 방제 작업에서 약액이 지면에 얼마나 퇴적되었는지를 모의하기 위해 E616P 헥사콥터와 SG-10P 옥토콥터 드론의 전진 비행 시 액적 퇴적 분포를 분석하였다 (Fig. 14). E616P 헥사콥터가 전진 비행할 때, 두 개의 노즐이 1/4R과 3/4R의 가까운 위치에 배치되어 있어 하향풍에 의한 액적 분포는 드론의 중심보다 1/2R 위치에서 가장 많이 퇴적되었다. 반면, SG-10P 옥토콥터는 두 개의 노즐이 3/4R 거리에 가까이 위치하여, 액적이 R 위치까지 비교적 고르게 분포되었다.

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Fig. 14 Distribution of droplets deposited by downward while the drone is flying

E616P 헥사콥터와 SG-10P 옥토콥터가 3.0 m 고도에서 전진 비행 시, 블레이드 팁 (R) 이내에서 액적 퇴적에 대한 변동 계수는 각각 15.0%, 12.5%로, 두 드론 모두 살포 균일성은 유사하였다. 하지만, 1.5 m 고도에서 전진 비행할 때 E616P 헥사콥터의 변동 계수는 22.5%로 높게 나타났고, SG-10P 옥토콥터의 변동 계수는 4.2%로 낮게 나타났다. SG-10P 옥토콥터가 E616P 헥사콥터보다 액적이 더 균일하게 살포되었고, 이는 노즐의 배치가 큰 영향을 미쳤다. E616P 헥사콥터와 SG-10P 옥토콥터는 3.0 m 고도에서 전진 비행했을 때 1.5 m에서보다 액적이 로터 바깥으로 각각 2.8배, 1.2배 더 많이 퇴적되었다. 비행고도가 낮을수록 기류가 집중되어 액적의 퇴적에 영향을 주었지만, 비행고도가 높을수록 하향 기류가 더 분산되어 균일성은 향상되었다. 하향 기류는 작물 내 액적의 퇴적 및 침투에 도움이 될 수 있으며, 액적 분포 균일성을 향상시키고 약액의 비산을 줄일 수 있다.

3. 효과적인 유효 살포폭 결정

효과적인 드론 방제 작업을 위한 농업용 드론의 보편적인 전진 비행 간격을 결정하기 위해 다양한 중첩 범위를 적용해 보았다. Fig. 15는 드론의 유효 살포폭이 한쪽 방향으로 2R, 즉 양방향으로 2D라 가정하였다. 이때, 드론의 비행 간격은 2D로 전진 비행하게 되며, 드론의 중심으로부터 2R을 벗어나 살포되는 액적은 이후 살포되는 영역에 중첩된다. SG-10P 옥토콥터를 사용하여 3.0 m 고도에서 살포했을 때, 중첩했지만 전체 퇴적되량이 작게 나타났다. 반면, 동일한 고도에서 E616P 헥사콥터를 사용한 경우, 살포량 대비 퇴적되는 액적의 양이 비교적 많았고 거리가 멀어질수록 퇴적량이 완만하게 감소하여 전체 살포 영역의 변동 계수가 15.1%로 낮게 나타났다. 두 드론 모두 1.5 m 비행고도에서는 드론의 중심에서 퇴적량이 많았지만, R 거리 이후로 퇴적되는 액적의 양이 급격하게 감소하여 중첩 살포 부분의 액적 분포의 증가가 미미했다. 결과적으로 SG-10P 옥토콥터와 E616P 헥사콥터의 변동 계수는 각각 36.4%, 61.2%로 높게 나타났다. 따라서 드론의 비행 간격이 2D일 때, 비행고도가 높으면 퇴적되는 액적의 양이 적었지만 균일한 살포가 가능했고, 낮은 고도에서는 퇴적되는 액적의 양이 많았지만 살포 균일도가 낮았다.

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Fig. 15 Uniformity of spray distribution between two driving paths at effective 4R spray swath width. Dark color: First flight path (Path 1), Light color : Second flight path (Path 2).​​​​​​​

살포를 더 균일하게 하기 위해서는 유효 살포폭을 줄이는 것이 필요하다. Fig. 16은 유효 살포폭을 한쪽 방향으로 3/2R, 즉 양방향으로 3/2D로 설정한 결과이다. E616P 헥사콥터는 3.0 m 고도에서, SG-10P 옥토콥터는 1.5 m와 3.0 m 고도에서 살포했을 때 변동 계수가 각각 16.6%, 12.2%, 12.5%로 낮았다. 드론의 좌우에서 발생하는 하향풍 난류가 좌우 대칭에 영향을 줄 수 있지만 (Tang et al., 2020), 대체로 비행 간격을 3/2D 길이로 했을 때 살포 균일성이 크게 향상되었다.

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Fig. 16 Uniformity of spray distribution between two driving paths at effective 3R spray swath width. Dark color: First flight path (Path 1), Light color : Second flight path (Path 2)​​​​​​​

그러나 E616P 헥사콥터가 1.5 m 고도에서 살포했을 때는 변동 계수가 39.8%로 살포 균일성이 낮게 나타나는 예외도 있었다. E616P 헥사콥터는 전진 비행할 때 하향풍에 의해 드론의 중심에서 액적이 집중되었고, 액적이 드론의 폭을 넘어서는 영역에 영향을 미치지 않았다. 따라서 이러한 경우에는 비행 간격을 2D로 좁혀야 하며, 이때 유효 살포폭은 드론의 폭 (D)만큼으로 결정된다. 낮은 고도에서 방제 시 하향 기류가 드론의 중심으로 모이기 때문에 비행 간격을 줄이는 것이 필요하다. 높은 고도 방제는 약액의 비산 우려가 있지만, 비교적 살포 균일성이 좋으므로 넓은 간격으로 살포하여 약액 비용을 절감할 수 있을 것이다.

Ⅳ. 결론

본 연구는 농업용 드론 방제에서 약액의 살포 효율성을 향상시키기 위해 로터 개수가 다른 두 드론의 하향풍 풍속과 액적 퇴적 분포를 비교 및 분석하였다. 드론의 비행 조건에 따라 제자리 비행 및 전진 비행할 때 차이를 고려하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.

1. 드론이 제자리 비행할 때 비행고도와 측정 높이에 따른 하향풍 풍속 분포의 양상이 달랐지만, E616P 헥사콥터와 SG-10P 옥토콥터의 경향이 유사하여 로터 개수에 따른 차이는 없었다. 하향풍은 드론의 중심에서부터 R 거리 이내로 영향을 미쳤으며, 3.0 m의 높은 고도에서는 드론 중심에서, 1.5 m의 낮은 고도에서는 드론의 중심보다 블레이드 중간 부분에서 풍속이 가장 높았다.

2. 드론이 전진 비행할 때는 하향풍의 영향 범위는 드론의 중심으로부터 2R 거리까지 확장되어 제자리 비행할 때보다 넓은 영역으로 영향을 미쳤지만, 풍속이 제자리 비행할 때보다 최대 56.2%까지 낮게 나타났다. 두 드론 모두 1.5 m 고도로 비행 시, 중심으로부터 3/4R 위치에서 하향풍의 풍속과 유동압이 최대로 나타났지만, 3.0 m 고도에서는 저풍속으로 인해 이러한 현상이 덜 뚜렷하게 나타났다.

3. 두 드론이 제자리 비행할 때, 액적 퇴적량은 노즐과 가까운 드론의 측면 라인에서 많았고, 드론의 후면 라인에서는 비교적 적었다. 드론은 종류, 로터의 개수, 비행고도에 상관없이 제자리 비행에서는 평균적으로 드론의 중심에서 액적 퇴적량이 가장 많았으며, 2R 이내의 거리에서 살포량 대비 약 98.3% 이상의 대부분의 액적이 퇴적되었다.

4. 두 드론이 전진 비행할 때 제자리 비행할 때보다 드론의 중심에서부터 R 거리까지 액적이 더 균등하게 분포되었고, SG-10P 옥토콥터가 E616P 헥사콥터보다 더 균일하게 액적을 분포시켰다. 특히, 드론의 비행고도가 1.5 m로 낮은 경우에는 노즐의 배치가 영향을 미쳤고, 공기 흐름이 중심으로 집중되어 액적의 퇴적에 영향을 주었다. 하지만, 3.0 m 고도로 전진 비행할 때는 지면에서 하향 기류가 분산되어 두 드론 모두 액적 분포의 균일성이 향상되었다.

5. 유포 살포폭은 전진 비행 시 액적 퇴적량 중첩하여 결정할 수 있었다. 드론은 비행고도가 높을수록 액적 퇴적량이 적었지만 비교적 균일한 살포가 가능하였고, 비행고도가 낮을수록 액적 퇴적량은 많았지만 살포 균일도는 떨어졌다. 대부분의 조건에서 유효 살포폭은 3/2D로 나타났고, 비행 간격을 3R 길이로 설정했을 때 변동 계수가 16.6% 이하로 살포 균일성이 크게 향상되었다.

결론적으로, 드론의 비행고도에 따른 중첩 영역을 적절히 조절함으로써 균일한 살포를 달성할 수 있었다. 비록 야외 실험에 사용된 장비의 제한으로 인해 하향풍의 난류를 측정하지 못한 점이 한계로 남았지만, 본 연구의 결과는 농업용 드론의 운용 효율성을 높이고, 균일한 살포를 위한 최적의 비행간격 및 적정 완충 구역 설정에 기여할 것으로 기대된다. 이러한 연구는 약액의 효율적인 사용을 가능하게 하며, 농약의 비산량 감소 및 환경 보호에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

감사의 글

본 연구는 농촌진흥청 연구사업 (세부과제번호: PJ01706501)의 지원에 의해 이루어진 것임.

참고문헌

  1. American Society of Agricultural and Biological Engineers (ASABE), 2009. ASABE S 572.1 droplet size classification. ASABE, St. Joseph, MI, USA.
  2. Azimi, A. H., T. G. Carpenter, and D. L. Reichard, 1985. Nozzle spray distribution for pesticide application. Transactions of the ASAE 28(5): 1410-1414.
  3. Chen, P., J. P. Douzals, Y. Lan, E. Cotteux, X. Delpuech, G. Pouxviel, and Y. Zhan, 2022. Characteristics of unmanned aerial spraying systems and related spray drift: A review. Frontiers in Plant Science 13(870956).
  4. Dhakad, S., R. C. Salunkhe, K. L. Dabhi, and P. Gupta, 2023. Agricultural drone spraying efficiency enhancement via patternater-based effective swath width determination. The Pharma Innovation Journal 12(10): 952-961.
  5. Gu, J., H. Zhu, and W. Ding, 2012. Unimpeded air velocity profiles of an air-assisted five-port sprayer. Transactions of the ASABE 55(5): 1659-1666.
  6. Jin, Y. D., H. D. Lee, H. S. Shim, S. G. Lee, and O. K. Kwon, 2008. Selection and bioactivity of tank mix combinations of pesticides for aerial application. The Korean Journal of Pesticide Science 12(4): 403-413. (in Korean).
  7. National Institute of Agricultural Sciences (NIAS), 2020. Manual of unmanned aerial vehicle (UAVs) for spraying pesticide (revised edition). NIAS, Rural Development Administration (RDA), Wanju, Korea. (in Korean).
  8. Park, J., S. Y. Lee, L. Y. Choi, S. W. Hong, H. Noh, and S. H. Yu, 2022. Airborne-spray-drift collection efficiency of nylon screens: Measurement and CFD analysis. Agronomy 12(2865).
  9. Park, J., S. W. Hong, and I. B. Lee, 2020. Evaluation of efficiency of livestock vehicle disinfection systems using water-sensitive paper. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 62(4): 87-97. (in Korean).
  10. Sato, R., K. Tanaka, H. Ishida, S. Koguchi, J. P. R. Ramirez, and H. Matsukura, 2020. Detection of gas drifting near the ground by drone hovering over: Using airflow generated by two connected quadcopters. Sensors 20(5): 1397.
  11. Shouji, C., R. A. Dafsari, S. H. Yu, Y. Choi, and J. Lee, 2021. Mean and turbulent flow characteristics of downwash air flow generated by a single rotor blade in agricultural drones. Computers and Electronics in Agriculture 190(106471).
  12. Smith, D. B., 1992. Uniformity and recovery of broadcast sprays using fan nozzles. Transactions of the ASAE 35(1): 39-44.
  13. Tang, Q., R. Zhang, L. Chen, G. Xu, W. Deng, M. Xu, G. Xu, L. Li, and A. Hewitt, 2020. Numerical simulation of the downwash flow field and droplet movement from an unmanned helicopter for crop spraying. Computers and Electronics in Agriculture 173(105468).
  14. Talaviya, T., D. Shah, N. Patel, H. Yagnik, and M. Shah, 2020. Implementation of artificial intelligence in agriculture for optimisation of irrigation and application of pesticides and herbicides. Artificial Intelligence in Agriculture 4: 58-73.
  15. Wang, G., Y. Han, X. Li, J. Andaloro, P. Chen, W. Hoffmann, X. Han, S. Chen, and Y. Lan, 2020. Field evaluation of spray drift and environmental impact using an agricultural unmanned aerial vehicle (UAVs) sprayer. Science of the Total Environment 737: 139793.
  16. Wen, S., J. Han, Z. Ning, Y. Lan, X. Yin, J. Zhang, and Y. Ge, 2019. Numerical analysis and validation of spray distributions disturbed by quad-rotor drone wake at different flight speeds. Computers and Electronics in Agriculture 166(105036).
  17. Xinyu, X., T. Kang, Q. Weicai, L. Yubin, Z. Huihui, 2014. Drift and deposition of ultra-low altitude and low volume application in paddy field. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 7(4): 23-28.
  18. Yallappa, D., R. Kavitha, A. Surendrakumar, B. Suthakar, A. P. M. Kumar, B. Kannan, and M. K. Kalarani, 2023. Influence of the downwash airflow in hexacopter drone on the spray distribution pattern of boom sprayer. Journal of Applied and Natural Science 15(1): 391-400.
  19. Zhan, Y., P. Chen, W. Xu, S. Chen, Y. Han, Y. Lan, and G. Wang, 2022. Influence of the downwash airflow distribution characteristics of a plant protection UAVs on spray deposit distribution. Biosystems Engineering 216: 32-45.
  20. Zhang, X. Q., X. P. Song, Y. J. Liang, Z. Q. Qin, B. Q. Zhang, J. J. Wei, Y. R. Li, and J. M. Wu, 2020. Effects of spray parameters of drone on the droplet deposition in sugarcane canopy. Sugar Tech 22: 583-588.