드론을 활용한 농업 생산 조사가 충분한 신뢰성을 입증할 수 있는지 검토함과 동시에 드론 활용에 대한 다양한 기준과 활용 가능성을 제시하고자 한다.
드론 이미지로 작물을 식별할 수 있는지 여부와 작물을 식별하기 위해 필요한 드론 이미지의 품질을 테스트하려고 합니다.
우리는 드론을 사용하여 괜찮은 품질의 이미지를 얻을 수 있는 방법을 제안하고 싶습니다.
농업 생산 통계 및 정보
농지 조사
국가통계국은 5년마다 농업지역 인구조사를 실시하고 약 79만 명의 농업인구와 조사지구를 선정하여 농업지역 조사의 인구 및 표본거점으로 활용한다(통계청, 2021a). 약 2ha의 조사지구를 그룹화하는 데에는 국가통계국, 국립농업기술원의 농지도12)를 기반으로 한 조사지구 관리체계를 전수하여 활용하고 있다(통계국, 2020). 측량은 측량자가 표본 측량 지역으로 직접 가서 측정하고 관찰하여 측량표에 기록하는 방식으로 진행된다.
작물 생산 조사
조사방법은 표본조사와 행정조사로 구분되며, 각각의 대상작물은 다음과 같다.
작물당 총생산량은 경작면적조사에서 추정한 조림면적에 작물생산량조사에서 추정한 10a당 생산량을 곱하여 추정한다.
판매
농림수산영양교육문화정보원(이하 국립농림수산원)에서는 2013년 판매지점계획 마련에 관한 연구를 진행하였고, 2014년부터는 2016년에는 모든 자치단체의 배분 설정이 완료되었습니다.
이번 분양은 국토지리정보원에서 제공하는 항공사진 데이터를 기반으로 하며, 실제 위치, 구분, 면적, 이용현황(논, 밭, 과수, 식물)에 대한 공간정보로 제작된 전자지도이다.
농지가 되었습니다.
공간정보를 제공합니다.
농업 관찰
농업관찰사업은 한국농촌경제연구원 농업관찰센터에서 실시하는 사업으로 농산물 수급 및 농가 소득 안정에 관한 정보 제공을 목적으로 한다.
2020년부터는 전화조사의 비표본오차16)를 보완하기 위해 마늘, 양파, 건고추, 배추, 무 등 5개 항목에 대한 실태조사를 실시하고 있다.
5개 품목에 대한 면적 측정, 4개 품목(마늘, 양파, 배추, 무)에 대한 생산량 측정, 마늘, 양파, 건고추에 대한 생육면적 측정을 수행하였다.
함축
농업생산에 관한 각종 통계 및 정보는 기관별로 제공되고 있으며, 목적에 따라 수집방법, 수집기간, 공시기간 및 정보구성이 상이하다.
대부분의 정보는 국가 차원의 정보 제공을 목적으로 하며 지자체 차원의 정보 제공은 제한적이다.
지방자치단체가 활용할 수 있는 통계는 제한적이며 통계수집방법도 지방자치단체가 참고하기에는 적합하지 않다.
시·군 지방자치단체에서 다음과 같은 참고정보를 제공하는 경우가 있다.
나. 농경지 조사를 실시하나 그 수가 매우 제한적임. 또한 각 통계조사 절차는 전국 단위로 설계되어 지자체에서 이 통계조사 절차를 참고하여 별도의 조사를 실시하는 것은 적합하지 않다.
다양한 기관에서 기존 농산물 생산정보의 한계를 극복하기 위해 드론 활용을 시도하고 있다.
항공사진을 이용한 농업생산량 측량방법
원격탐사에 사용되는 항공기에는 위성, 유인항공기, 드론 등이 있으며 각각 장단점이 있다.
농업 생산 조사에 드론을 사용하는 것은 작물 식별에 필요한 해상도를 충족해야 하기 때문에 의미가 있습니다.
현재 각 기관에서 농업 측량을 위한 항공사진을 활용하는 방법은 다음과 같이 요약할 수 있다.
매물로는 농지현황 파악을 위해 표준화된 방법을 사용하지만, 현장에서는 현재 작물별 면적을 파악하기 위한 드론 측량에 정사영상 기반 측량과 매매 기반 측량의 두 가지 측량 방식이 사용되고 있다.
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식물 식별을 위한 이미지 품질 기준
영상 품질 기준의 필요성
이미지에서 작물을 식별할 수 있으려면 이미지가 특정 품질이어야 합니다.
고화질의 영상을 얻기 위해서는 저고도에서 촬영해야 하며, 저고도에서 촬영하면 한 영상에 담긴 경작지의 면적이 좁아진다.
기술적으로는 영상을 촬영하는 드론의 고도가 높을수록 지상 구조물과 드론이 충돌할 가능성이 적어 드론 촬영에 어려움이 적다.
드론을 활용한 농산물 생산조사 방안
드론 영상을 기반으로 작물별 면적을 산정하는 측량 시스템은 다음과 같이 설계할 수 있다.
먼저 조사 대상 지역을 선정하여 작물별 면적을 파악한다.
조사대상지역은 행정구역, 주산단지 등 조사목적을 고려하여 선정한다.
조사 대상 지역을 선정하면 전체 대상 지역의 구획 정보(면적, 구획수)를 매출액으로 집계하고 대상 지역 내 농지 구획 수와 논과 밭의 구성 비율을 확인한다.
판매는 커뮤니티, 커뮤니티, 디스트릭트 단위로 판매 라인과 면적에 대한 정보를 제공하므로 커뮤니티와 커뮤니티에 대한 구체적인 계획을 세울 수 있습니다.
식물을 그림으로 식별하려면 0.5cm GSD 평면 이미지가 적합합니다.
작물이나 계절에 따라 약간의 차이가 있지만 응답자의 98% 이상이 0.5cm GSD 수준의 이미지로 식물을 식별할 수 있다고 나타냅니다.
마늘, 양파, 대파의 경우 간혹 오분류가 발생하는 경우가 있으나 이는 이미지의 품질 문제가 아니라 모양으로 인해 작물을 명확히 구분하기 어려운 현상으로 판단됩니다.
이들 작물은 유사하며 발아 시기는 성장 초기 단계에 있습니다.
모든 구획을 정확하게 측정하기 위해서는 작물이 심어진 개별 구획 전체의 형태를 캡처할 수 있는 이미지가 필요합니다.
육안으로 볼 수 있는 이미지 정보 외에도 이미지에 대한 추가 정보가 포함된 이미지 파일에는 메타데이터가 있습니다.
영상에는 나오지 않지만 영상 자체를 설명하는 정보이며 영상이 언제 어디서 촬영됐는지, 영상을 촬영한 장비가 녹화된 미리 정의된 영상의 특정 영역에 있는지에 대한 정보다.
파일.