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자재정보

드론으로 농업 마케팅 기초자료 수집·활용

농작물 수량·생육지수·잡초식별·토양분석으로 생산·수급 효율화

기간채소의 안정적 수급정책 및
영농계획 수립 가능


농업용 드론은 위성영상, 유인항공기 등과 비교하여 가격이 저렴하고, 운용이 용이하여 그 적용성이 빠르게 증가하고 있으며, 빅데이터 등 4차 산업혁명 요소기술의 발전으로 주요 농작물의 과학적 작황예측을 통한 수급정책의 정교화 기반이 마련되고 있는 실정이다.


재배면적 및 단위면적당 수량의 변동 폭은 주요 채소류별로 서로 다른 양상을 보이며 수급불안의 주요인으로 작용하고 있다. 이에 따라 배추·마늘·양파 등 기간채소의 안정적 수급정책수립 및 합리적 영농계획수립 지원을 위한 과학적 작황평가의 필요성이 증대되고 있다.
특히 우리나라 농가의 경우 주산지를 중심으로 재배품목이 분포하고 있어 재배적지 변동의 영향을 크게 받기 때문에 광범위한 변화를 측정하기 위해서는 위성 및 항공영상의 활용이 필요한 부분이다.


기온 2℃ 상승하면 배추 재배면적 69% 감소
한편으로 지구 온난화에 따른 이상기상 발생 빈도 및 강도의 증가는 기후 취약산업인 농업의 최대 위협요인으로 대두되고 있다. 예를 들면 기온이 2℃상승하면 배추 안전재배지대 축소로 재배면적이 21,000ha에서 6,000ha로 69.3%가 감소한다.
기상변화·이상기상에 따른 태풍·병해충 등 자연재해가 광역화·다양화됨에 따라 작물 안정생산을 위한 지역공동체 중심의 공동 대응 추진을 추진하고 있는 실정이다. 농식품부는 2014년 기준 158개소 32,000ha의 들녘경영체를 육성했으며, 올해 500개소 100,000ha를 목표로 하고 있다. 또한 농진청 및 지자체는 2015년 기준 580개의 기초단계경영체를 올해 2,900개소로 확대할 계획이다.
관측정보의 현장 확산 측면에서는 연중 정보전달 체계의 구축이 중요하며 농업재해·작황 평가는 현재 목측(目測)·청취 위주의 평가로, 들녘단위의 과학적·객관적인 농경지 관측기술 개발과 농작업 의사결정 지원체계 구축이 필요한 실정이다.


선진국 실시간 자료 수집·분석 수준 도달
미국, 유럽 등 선진국은 드론으로 촬영된 영상자료를 이용하여 3차원 농경지 맵핑(mapping)을 비롯하여 농작물 수량, 생육지수, 잡초식별, 토양상태(온도, 수분량, 비료량) 등을 분석할 수 있는 S/W을 구축하고, 경작지 또는 농작물에 직접 부착 가능한 센서를 통하여 실시간으로 자료를 수집하고 분석할 수 있는 수준에 도달해 있다.
미국의 경우 농가의 40% 이상이 과학영농을 실시, 드론으로부터 수집한 자료를 바탕으로 비료·농약 살포, 농수공급에 대한 정밀 농작업 실시 및 전문 컨설팅회사의 정밀농업서비스  등을 이용하고 있다.
유럽의 경우 포도 생산 계획과 모니터링, 항공방제용 살포 지도, 품질관리를 위한 GIS구축. 드론과 무인농기계를 접목한 협력형 정밀농업 시스템 구현을 추진 중에 있다.
중국의 경우에도 지난 1999년부터 정밀농업 계획을 수립하여 비료살포기와 수확량 모니터링 시스템을 독자개발 했으며, 일본도 벼농사 중심의 정밀농업 센서와 작업장치 개발, 벼 재배 농가의 토양분석 및 비료 살포량 지도를 작성했다.




국내 농업용 드론 91.4%가 방제용...
예측용 0.7% 초기 단계

반면에 국내의 농업재해·작황 평가는 목측(目測)·청취조사, 현장 생육조사가 활용되고 있으며, ICT융합기술을 적용한 농경지 관측 기술은 아직 초기 단계다. 지난해 2월말 기준 전국 도농업기술원 및 시·군농업기술센터 조사결과에 따르면 농업용 무인기는 드론 706대, 무인헬기 245대 등 총 951대가 보급 됐다. 보급 중인 드론의 91.4%가 방제용으로 활용되고 있다. 이어 교육용 4.8%, 시비·파종용 2.8%, 예측용 0.7%가 활용되고 있다. 지역별로는 전남이 40.9%로 가장 많이 보급됐다. 이어 전북 23.4%, 충남 12.2%, 경남 7.5% 순으로 보급됐다.


농촌진흥청 국립농업과학원에서는 농업용 드론을 활용한 농경지 관측 및 현장적용 기술 개발을 위해 2021년까지 채소 영농단계별 정보제공을 위한 드론 활용체계 구축을 목표로 연구를 시작했다.
최종 목표는 채소 농경지 필지단위 3차원 공간정보 구축기술, 채소 객체추출을 위한 영상처리기술, 채소 생육변이 평가기술 및 채소 생산성 평가기술 등 드론 기반의 단위기술을 개발하고 이를 토대로 영농단계에 따른 필지단위 재배관리지도를 작성하는 것이다. 드론을 활용한 기존의 필지단위의 작물 분류에서 더 나아가 초분광 영상을 이용한 작목 추출을 통해 생육변이와 생산량 평가의 정밀도를 크게 개선할 수 있기 때문에 농민들에게 필요한 영농 정보를 제공하는 것이 가능할 것으로 내다보고 있다. 또한 채소의 작물별/영농단계별 작목 추출 기술은 기존의 필지 단위의 채소 생육이상 및 생산성 평가 기술을 작목 단위로 구체화시킬 수 있기 때문에 농민들에게 좀 더 현실적인 영농정보를 제공할 뿐만 아니라 기간 채소의 안정적 수급 정책 수립 및 과학적인 영농계획 수립이 가능할 것으로 기대하고 있다.


농업용 드론은 이미 전세계적으로도 유망기술 분야에 선정되고 있다. 지난 2014년 MIT 테크놀리지 리뷰 선정에서 향후 10년 내 세상을 바꿀 신기술 10선인 ‘2014년 10대 혁신기술’에 1순위로 농업용 드론이 선정된 바 있다. 또한, 세계경제포럼 선정 ‘2015년 세계 10대 유망기술’에 드론이 포함되었으며, 자율비행을 통한 농작물 모니터링 등 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대했다.


미국, 60% 이상 정밀농업 기술 활용
미국은 지난 2015년 실시된 AFBF(American Farm Bureau Federation)의 농민 2,654명 인터뷰 결과, 약 60% 이상이 정밀농업 기술을 활용하고 있으며, 정밀농업 기술로 인해 평균 15%의 투입비 감소와 13% 이상의 생산량 증가가 있었던 것으로 나타났다.
세계 드론 시장규모는 2013년 기준 66억 달러에서 2022년 114억 달러로 성장할 것으로 전망하고 있다. 미국 프리시전호크(Precisionhawk), 스위스 센스플라이(SenseFly), 프랑스 딜레어테크(Delair-tech), 독일 마이크로드론(Microdrones) 등은 드론을 활용한 농업용 영상 촬영 및 분석 시스템을 개발 및 판매 중에 있다. 미국 로보틱스는 적외선 센서를 이용해 필요한 지역에만 농약을 뿌리는 드론을 개발했다. 반면에 국내는 앞서서 언급했듯이 현재까지 대부분 방제임무만 수행하고 있는 추세이며, 농업관측 분야에 대한 활용은 시작단계에 있는 실정이다.


미국의 비즈니스 컨설팅 회사인 프로스트 앤 설리번(Frost & Sullivan)사는 우리나라의 드론 기술수준에 대해 미국, 영국, 이스라엘, 일본 등과 함께 드론 시스템을 개발할 수 있는 Tier 1등급으로 분류했다. 국내 드론 기술 경쟁력에 대해 국방과학기술 기획을 수행하는 전문기관인 국방기술품질원은 세계 7위권의 드론 기술 경쟁력을 보유하고 있다고 평가한 바 있다.
농촌진흥청 국립농업과학원에서는 고랭지배추 주산지를 대상으로 드론을 이용하여 주기적으로 촬영한 영상과 현장 표본조사 자료를 바탕으로 RGB(Red Green Blue; 적녹청) 영상지도, 식생지수 분포지도, 작물 분포지도, 정식·수확시기 분포지도, 생육인자 분포지도 및 생육 이상 분포지도 등을 작성하여 농촌경제연구원 농업관측센터, 농협 및 한국농수산식품유통공사 등 관계기관에 제공 중에 있다


재배면적 산정은 농업관측의 기본이자 중요 단계
작물별 재배면적 변화에 대한 정보는 작물 수급 조절, 가격 예측, 농가 소득 보전을 위한 정책 수립의 판단 자료로 중요하게 사용될 수 있다. 따라서 재배면적의 산정은 농업관측에 있어 가장 기본적이고 중요한 단계이다.



[그림1]은 감자, 양배추 및 배추 재배필지를 대상으로 드론을 이용하여 동일시기에 촬영된 영상의 일부이다. 감자의 경우 배추와 비교하여 비교적 이른 시기에 정식이 이루어지고 정식패턴에서 일정 간격의 선형을 확인할 수 있다. 양배추의 경우에는 정식은 감자와 유사한 시기에 이루어지지만 배추와 같이 필지 전반에 고르게 정식되는 패턴을 보이며, 감자 및 배추와 비교하여 가장 어두운 색상으로 나타난다. 따라서 재배단지 내 필지별 식생지수의 시계열 변화를 이용하여 1차적으로 배추를 추출하고, 2차적으로 육안판독을 통해 감자와 양배추 추출이 가능하게 된다.


배추의 생육단계는 파종기, 육묘기, 정식기, 생육기, 수확기로 나눌 수 있는데 파종 후 20~25일에 본밭에 정식하고, 정식 후 60~65일의 생육기를 거쳐 수확기에 도달하기 때문에 각 필지의 정식시기를 알면 해당 필지의 수확시기 예측이 가능하다. 또한 필지별 작황을 비교할 때 동일시기의 식생지수를 비교보다는 정식이 이루어진 이후 날짜(Day After Planting; DAP)의 식생지수를 비교하는 것이 정확한 작황을 평가하는 기준이 된다. 따라서 정식시기 분포 지도는 작황 평가에서 반드시 고려되어야 할 요인이며, 기상자료와 같이 활용하면 생육이상 발생시 이상 원인을 규명하는 목적으로도 활용이 가능하다.


드론 영상을 융합한 계층분류기법 제안
이와 같이 드론을 활용한 들녘단위(50~300ha) 재배면적 산정에는 작물분류보다는 작물추출 방법이 효과적이다. 그러나 작물분류와 비교하여 판독자의 주관적인 판단이 결과에 반영될 여지가 있고 드론의 촬영 범위를 고려해보면 시군단위 이상의 작물구분도 작성에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 지난 2017년 농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화생태과 나상일 연구사 등은 위성영상과 드론 영상을 융합한 계층분류기법을 제안하기도 했다.


나상일 연구사는 “현재 높은 공간해상도의 재방문 주기도 빠른 외국 상업용 위성들이 증가하고 있다”며 “그러나 높은 가격과 몬순기후의 영향을 많이 받는 국내 지리적 특성상 상업용 위성에 비해 저렴한 가격으로 영상촬영이 가능한 드론의 강점이 있다”고 말했다. 이어 “드론은 비교적 사용 시간과 공간에 제약이 적고 고해상도 항공 영상을 촬영할 수 있는 만큼 앞으로 그 활용은 더욱 증가할 것”이라고 전망했다.
계층분류 기법은 분류관심 항목과 다른 항목과의 혼재를 줄이기 위하여 관심계층을 우선적으로 구분하고, 각 계층의 세분류를 수행하는 방법이다. 특징은 시군단위 위성영상을 대상으로 기존의 화소단위 분류가 아닌 스마트팜 맵 기반의 필지단위 분류를 수행하고 작물 세분류를 위한 훈련자료 작성에 들녘단위 드론 영상을 사용하는데 있다. 광역 촬영이 가능한 위성영상의 장점과 촬영 범위는 작지만 공간해상도가 높아 육안판독이 가능한 드론의 장점을 모두 고려한 방법으로 해당 시군센터에서 조사한 재배면적 자료와 비교한 결과 모든 작물의 재배면적 산정 오차가 ±5% 이내로 나타났다.



나 연구사는 “현재 관측용 드론의 기술수준은 배터리 용량의 제약과 바람의 영향을 크게 받아 광역 촬영이 불가능한 한계가 존재한다”며 “드론 플랫폼 및 모터 등의 경량화와 배터리 기술의 발전을 통해 비행시간을 확보하려는 노력이 필요하다”고 말했다. 이어 ”기상요인과 같은 기초 자료의 고공간화에 관련된 추가적인 연구의 지속도 필요하다“고 덧붙였다.


드론 운영 관련 사항에 대한 신중한 검토 필요
농업관측에 드론을 적용하기 위해서는 촬영시기 및 해상도, 관측주기의 선정 등 드론의 운영과 관련된 사항들에 대한 신중한 검토가 필요하다. 우선 특정 지역을 대상으로 작물의 종류를 구분하거나 생체량과 엽록소 함량 등 생·물리적 특성 정보를 추출하는데 드론 촬영 시기는 매우 중요하다. 특히 작물의 생육특성 파악을 위한 드론 촬영의 최적기를 선정하기 위해서는 각 작물의 생육주기에 대한 정확한 정보가 무엇보다 필요하다.

식생지수를 이용하여 작물 분류를 할 경우 생육 초기의 영상자료를 사용하는 것이 유리하고, 작물 생체량 변화 모니터링 등 작황 관측 목적인 경우는 작물이 최대생육을 유지하는 시기의 영상자료를 사용하는 것이 유리하다. 따라서 농업관측에 드론을 적용하기 위해서는 다년간의 현장조사와 함께 작물별 식생지수가 최대치(Peak) 에 도달하는 시기를 파악하는 것이 선행되어야 한다.


나 연구사는 “재배면적, 생육인자, 생육이상 등의 농업관측 결과를 개별적으로 활용하기 보다는 다양한 관측 결과를 동시에 활용하는 것이 보다 정확한 농업관측을 위한 방법”이라며, “이를 위해서는 안정적인 정보제공을 위한 공간정보 기반의 시스템 구축 연구가 추가적으로 필요하다”고 당부했다. 





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