• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.107-119
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• 2019

최근 ICT 기술과 융합 기술의 발달에 힘입어 농업 분야에서도 많은 변화와 혁신이 추구되고 있다. 과거 전통적인 농작물 생산 중심의 농업 분야에서 다양하고 첨단의 기술과 접목되어 6차 산업이라는 새로운 산업 형태를 만들고 있으며 이러한 변화의 핵심은 농업 분야에서도 ICT 기술과 공간정보의 융합이 있기에 가능하다. 센서를 이용한 농작물 작황 분석과 이를 공간정보 기반에서 분석 및 예측하기 위한 다양한 접근이 시도되고 있다. 특히 최근에는 드론을 이용한 농작물 재배 및 스마트 팜을 위한 다양한 연구가 추진되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 드론을 이용한 직접적인 농작물 재배 등의 물리적 활용과 공간정보 구축에 국한되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 농작물 재배에 가장 영향을 미치는 가뭄에 대한 과학적이고 객관적인 지표를 산출하기 위한 드론을 활용한 농업 가뭄 모니터링 체계 구축을 목표로 하였다. 이를 위해 가뭄 우심지역에 대하여 토양수분 센서를 설치하여 실제 토양의 수분을 확인하고 기준값으로 설정하여 드론에서 구축한 온도 및 정규식생지수를 비교분석하였다. 드론 열화상 센서에서는 대상 지역의 토양 온도를 산출하였으며, 드론 초분광센서를 이용하여 대상 농작물의 정규식생지수를 산출하여 실제 대상 지역의 농작물의 작황상태 및 토양온도와의 상관관계를 분석하였으며, 이를 검증하기 위해 대상지역에 설치된 토양수분측정 센서를 이용하여 실제 토양수분을 산출하여 드론 성과와 비교 분석하였다. 이와 같은 접근은 비접촉 방식으로 작물의 종류, 작물의 생육정도, 단위면적 당 작황상태에 관한 데이터를 생산하여 효율적인 가뭄피해 분석에 활용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1489-1503
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• 2022

드론(drone)과 센서(senor) 적용기술은 농업분야 작물의 성장 정보에 대한 디지털화를 가능하게 하면서 정밀농업 발전을 한층 가속화하고 있다. 이 기술은 자연재해 발생시 농작물 피해량 산정을 가능하게 하고, 현장 방문조사로 진행되고 있는 농작물재해보험 평가방법의 과학화에 기여할 수 있다. 본 연구는 콩을 대상으로 드론 기반 RGB영상을 취득하여 추출된 식생지수로 도복피해율을 산정하는 방법을 개발하고자 하였다. Support Vector Classifier (SVC) 분류 모델은 Crop Surface Model (CSM) 기반의 도복피해율에 식생지수를 추가하여 식생지수 적용성을 검토하였다. 식생지수 중 Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), Green Red Vegetation Index (GRVI) 기반 콩의 도복피해율 분류 정확도는 각각 0.709, 0.705로 높은 분류정확도를 나타내었다. 연구 결과, 드론 기반 RGB 영상은 도복피해율 산정에 매우 유용한 도구로 활용 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 이상기후로 인한 광역 지역 자연재해에 대한 도복피해 산정 시 Sentinel-2, RapidEye 위성과 더불어 2025년 발사 예정인 농림업중형위성 영상과 연계해 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제21권2호
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• pp.53-64
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• 2024

Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R²) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.637-647
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• 2019

작물의 스트레스를 탐지하는 것은 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 광화학 반사 지수 (PRI)는 LUE의 원격 감지 지표로서 개발되었으며, 많은 연구자들에 의해 식생의 스트레스 탐지에 효과적으로 사용할 수 있음이 입증되었다. 그러나 원격탐사 영상에 기반한 PRI를 이용한 연구는 매우 드물다. 낮은 분광해상도로 인하여 드론 및 위성영상 기반의 PRI 모니터링이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 다중분광 센서 기반의 PRI를 산정하기 위하여 인접한 밴드를 이용한 융합 방법을 제안하였다. 제안한 기법을 초분광 및 다중분광 영상에 적용한 결과 산출된 PRI는 79%의 설명력을 나타내었으며, 지상고정형 센서의 관측값과도 유사한 변동 특성을 나타내었다. 따라서 밴드 융합에 의한 PRI는 작물 스트레스 평가에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.491-498
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• 2018

드론(dron)은 무인항공기(UVA : Unmanned Aerial Vehicle)로 조종사가 탑승하지 않고 원격으로 조정하거나 사전에 프로그램으로 입력된 경로를 스스로 비행하는 비행물체를 의미한다. 처음 군사적 목적으로 개발된 드론은 현재 다양한 용도로 사용할 수 있도록 개발되어 농업 산업을 비롯하여 여가활용, 물류 서비스, 인명 구조 분야에 이르기 까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이러한 분야 중 드론에 카메라를 장착하여 개발된 촬영용 드론은 현재 영화나 방송분야를 넘어 다양한 영상콘텐츠 제작 분야에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문은 촬영을 목적으로 하는 드론의 특징에 대하여 살펴보고 드론의 비행이나 드론을 활용한 촬영기법에 대하여 다룬다. 특히 영상콘텐츠 제작 분야에서 사용되는 촬영용 드론의 운용에 대하여 살펴본 후 기존의 영상촬영에서 사용되는 다양한 카메라 워킹을 드론을 사용하여 촬영하는 방법에 대하여 제안하고 논의하는데 그 목적을 둔다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.531-536
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• 2024

최근 농업분야의 스마트 농기계로 분류되고 있는 방제드론은 농촌지역의 고령화 시대를 맞이하여 작업 시간 단축과 방제효과를 높이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하여 스마트 방제 및 자동방제 시스템 구축을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 관리관제 및 자동방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 방제드론 전용노즐의 특성을 분석하였다. 다양한 드론 모델의 종류, 방제사, 바람, 비행속도, 비행고도, 날씨 조건, UAV 농약 종류 등 다양한 변수를 고려하기 위해서는 노즐의 특성파악과 범용성을 고려하여 약제살포 기준 제시가 가능한 관련 연구가 필요하다. 따라서 다양한 변수 고려가 가능하도록 자체 설계노즐을 기반으로 유동해석(CFD) 시뮬레이션을 실시하고 감수지 실험을 통하여 액적분포의 이론값과 실험값을 비교 분석하였다. 추후 드론운용에 따른 다양한 변수를 고려하여 정확한 비산을 산출하고 관리관제 및 자동방제 시스템에 활용하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1231-1244
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• 2022

이상기상으로 인해 노지 작물이 스트레스 상황에 노출되는 빈도가 증가하고 있다. 우리나라에서도 대표적인 벼 재배지역에서 대규모의 병해가 발생하는 사례가 나타났으며, 특정 시기에 대규모 필지에서 발생하는 피해를 현장방문으로 조사하는 것은 한계가 있다. 위성 기반의 원격탐사 기법은 시군 영역을 대상으로 작물을 모니터링하기에 유용하나 작물의 생육이상에 따른 민감도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 벼 병해 발생 지역에서 서로 다른 공간해상도를 가지는 위성 기반의 정규화식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 드론 영상을 이용하여 평가하였다. 10 m와 30 m의 공간해상도를 가지는 Sentinel-2, Landsat-8 위성 영상을 평가하였으며, 드론 영상은 약 8-10 cm의 공간해상도를 가졌다. 위성 영상에 맞춰 리샘플링(resampling)된 드론 NDVI는 Sentinel-2 NDVI 와 0.867-0.940의 상관관계를 가졌으며, Landsat-8 NDVI와는 0.813-0.934의 상관관계를 가졌다. 센서의 차이, 관측 시점의 차이 등으로 인한 편향(bias) 영향을 최소화하였을 때, Sentinel-2 NDVI는 Landsat-8 NDVI에 비해 드론 NDVI와 0.2-2.8% 더 적은 정규화된 평균 제곱근 오차를 가졌다. 또한, Sentinel-2 NDVI는 드론 NDVI와 병해 피해 정도와 관계없이 일정한 오차를 가졌으나 Landsat-8 NDVI는 병해 피해 정도에 따라 드론 NDVI와 오차 특성이 다르게 나타났다. 농경지 경계에서 오차가 크다는 것을 고려했을 때 공간해상도가 높은 영상을 활용하는 것이 작물 모니터링에 효과적이라고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.257-268
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• 2024

Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.27-32
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• 2024

최근 4차 산업시대를 맞이하여 농업 분야에서 관련 핵심기술의 활용으로 스마트 농업 시대가 진행되고 있다. 대표적인 예로 병해충 방제를 위한 드론의 활용이 증가하고 농업 분야에서의 활용이 증가하고 있으며 기존 방제방식은 고령화를 대체하여 변화하고 있으나 농업 방제용 드론의 증가로 방제 관리의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 방제 작업자의 작업지시의 비표준화, 방제면적 할당 및 방제 정착 등으로 인해 다양한 민원이 발생하고 있다. 본 연구에서는 드론 방제관리자의 입장에서 발생하는 다양한 업무를 전산화하여 관리할 수 있도록 전산화하여 민원을 해결하고자 한다. 이를 통해 방제면적을 대면적으로 관리하고 방제 관리시스템 발전을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.129-129
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• 2022

The production area of Italian ryegrass feed is gradually increasing and labor-saving technologies are being developed. If sowing and fertilization are carried out agricultural drones, working hours and labor are reduced. The purpose of this study is to suggest an appropriate seedling amount for feed production by drone spreading of Italian ryegrass in spring. In addition, we would like to review the productivity of the drone seeding machine that is being developed by Rural Development Administration(RDA) of Korea. Italian ryegrass was sown by a drone in February at the NICS located in Gyehwa-hwa, Jeollabuk-do, South Korea. In Experiment 1, 50kg/ha, 60, 70, and 80 seeding rates were sown with a horizontal spreader drone. In Experiment 2, uniform spreaders type drone and horizontal spreader type were sown with the same seeding amount and compared. The drone was sown using the AF-52 aircraft. The higher the seeding amount, the higher the emergence rate. As the seeding amount increased, the plant length increased, but the number of tillers per individual decreased. The dry matter weight of the feed was the highest at 1,326kg/10a at the seeding rate of 70kg/ha, and decreased by 20.5% at the seeding rate of 80kg/ha. The coverage ratio was the highest at 96 at the seeding rate of 70kg/ha, which was the most advantageous for spring sowing. In the comparative experiment according to the spreader type, the uniform spreader had a high emergence rate per unit area. When the uniform spreader was used, the dry matter weight of the feed was 17% higher than that of the horizontal one, and the coverage was about 5% higher.