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무인항공기 (UAV) 영상을 이용한 밭가뭄 모니터링 기술 개발
윤동현 ( Dong-hyun Yoon ),남원호 ( Won-ho Nam ),홍은미 ( Eun-mi Hong ),최진용 ( Jin-yong Choi ),정인균 ( In-kyun Jung ),김종인 ( Jong-in Kim ),이호현 ( Ho-hyun Lee ),오민균 ( Min-jyun Oh ) 한국농공학회 2017 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2017 No.-
재해관리 분야에서 원격탐사기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 기존의 가뭄 모니터링 기술은 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradio Meter), Landsat ETM (Enhanced Thematic Mapper), AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 영상 등 저해상도 위성영상을 활용하여 가뭄상황을 판단하는 연구가 진행되었다. 위성영상은 광범위한 지역의 공간정보를 획득할 수 있는 장점에 비해 기상조건의 제약으로 제한된 시기의 자료 활용만이 가능하고, 비교적 영상 획득 주기가 길기 때문에 국내의 소규모 작물 재배 환경에서의 단기적인 가뭄 모니터링 활용에 한계점이 발생하였다. 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 농업분야의 활용은 2004년 ISPRS (International Society of Photogrammetry and Remote Sensing)를 시작으로 전 세계적으로 성장해 왔다. UAV의 일종인 드론 (Drone)을 활용한 항공사진은 위성영상과 비교하여 촬영방법의 용이성으로 구름이 없는 영상 및 원하는 시기의 영상 획득에 유리하다. 또한 소규모 지역의 10cm 내외의 고해상도 정밀 영상을 취득할 수 있고, 다양한 센서를 활용하여 짧은 주기의 공간정보 영상을 취득할 수 있다는 강점을 갖고 있다. 본 연구에서는 고정익 (Fixed-wing) UAV인 eBee (SenseFly)를 활용하여 경기도 안성지역의 월정리와 장계리 일대의 옥수수 밭의 2017년 4월부터 6월까지 시기별 근적외선 (Near-infrared, NIR) 영상 및 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 영상, RGB 영상을 취득하였으며, 동일 시기의 깊이별 토양수분 값을 측정함으로써 두 데이터간의 상관성을 분석하였다. 본 연구를 통해 무인항공기 영상과 실제 토양수분 값의 상관성을 정량화함으로써 향후 무인항공기 영상을 활용하여 밭 지역의 토양수분 및 가뭄상황을 파악할 수 있을 것으로 예상된다.
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