무인기에 탑재된 다중분광 센서를 활용한 수수 수확량 추정 = Estimation of sorghum yield using a multi-spectral sensor mounted on UAV

국문 초록 (Abstract)

수수는 비옥도가 낮고 척박한 토양과 기후 조건에서도 적응성이 높아 논밭전환 시 안정적 생산에 유리한 작물로 알려져 있다. 또한 주요 식량 및 채소작물에 원격탐사기술로 무인기 기반 영상기술을 접목하여 수량 정보를 수확 전에 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되는 반면에 재배면적이 적은 수수 대상으로는 연구가 미비한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 무인기 기반 다중분광 영상을 이용한 기초 수수 수량성 예측 가능성을 확인하였다.
경상북도 안동시 남후면 고상리 3개 수수 필지에서 2021년 9월 10일에 무인기 (Matrice 300 RTK, DJI Technology Inc, China)를 이용하여 다중분광 영상을 취득하였고, 그 직후 60주를 샘플링하여 수량성 (종실수, 종실중, 천립중)을 실측하였다. 공간해상도 2.16 cm/pixel로 여러 장의 다중분광 영상을 취득한 후 매핑소프트웨어 (Pix4D mapper pro, Pix4D S.A, Switerland)를 이용해 정사영상을 제작하였다. 분광 영상처리 소프트웨어 (ENVI 5.6, Exelis Visauall information Solution Inc, USA)로 추출된 수수 캐노피 영역의 반사율로 산출된 23가지 식생지수와 실측한 각 수량성 데이터를 부분최소제곱법회귀분석하였고, 선형성을 나타내는 R²와 오차를 나타내는 root mean squared error (RMSE)와 relative error (RE)로 성능 평가하였다.
부분제곱최소회귀분석 결과 종실수는 R²=0.119, RMSE=503ea, RE=19%로 예측 가능성을 보이지 않았다. 종실중 R²=0.317, RMSE=8.30g, RE=16%와 천립중 R²=0.432, RMSE=2.68g, RE=14%의 성능을 보여 마찬가지로 예측 가능성이 높다고 판단하기 어려웠다. 현재 초기 실험으로 충분한 예측성능을 보이는 회귀모델을 개발할 수 없었으나, 추후 방대한 시계열 영상데이터 및 환경데이터를 수집하고 다양한 분석법의 접근으로 농업원격탐사 연구가 미비한 수수 작물에 유의미한 연구자료들을 만들어나갈 계획이다.