고정익 드론을 이용한 배 화상병 예찰 연구 = Study on Forecasting Fire Blight in Pears Using Fixed-wing Drone

국문 초록 (Abstract)

화상병은 병원균인 에르위니아 아밀로보라(Erwinia amylovora)에 의해 주로 배, 사과 등의 과수에 발생하는 세균성 병해의 일종이며, 강한 전염성으로 인하여 감염여부가 양성으로 판정되면 즉시 과수원 전체 및 근방 100m이내의 모든 과수를 뿌리까지 매몰해야 한다. 또한 화상병 매몰지는 향후 20년간 과수재배가 불가능하기 때문에 발병시 장기적인 경제적 피해가 발생한다. 국내의 경우 2015년 5월 경기도 안성지역에서 국내 첫 배 화상병이 발생하였고, 따라서 지속적인 과수원 모니터링을 통하여 화상병을 예찰함으로써 확산·전염에 의한 2차 피해를 줄일 수 있는 화상병 예찰 시스템에 관한 연구가 필요하다.
본 연구는 배 화상병 정보를 취득할 수 있는 고정인 무인 드론과 매핑이 가능한 무인 드론 기반 통합 관리 플랫폼·예찰 시스템 개발을 위한 기초 자료를 취득 하고자 수행하였다. 실험포장은 배 화상병 발생지역인 안성과 나주 배 연구소에서 수행하였다. 고정익 무인 드론은 ebeeSQ (중량1.1 kg, 비행속도 40~110km/h, 최대비행시간 55 min)에 RGB, Red-Edge, NIR 파장 영역을 감지할 수 있는 SEQUOIA Multispectral Sensor를 탑재하여 고도 70 m 상공에서 배 과수를 촬영하였고, Pix4D Mapper 프로그램을 이용하여 과수의 생육정보를 취득하였다. 취득한 영상정보는 ENVI software를 이용하여 분석하였다.
그 결과, 화상병이 발생한 과수의 식생직수 NDVI와 반사파장인 NIR 값은 동일 과수원의 건강한 과수와 비교하여 약간 낮은 값을 나타내었으나 큰 차이는 없었다. 또한 Red-Edge 영상분석에서도 화상병 발병 과수와 건강한 과수에서 뚜렷한 차이는 없는 것으로 나타났다. 이것은 SEQUOIA Multispectral Sensor가 고도 70 m 상공에서 촬영할 경우 공간분해능이 6 cm/pixel 로 낮았기 때문으로 판단된다. 따라서 화상병 예찰을 위해서는 공간분해능이 높은 센서의 사용이 불가피한 것으로 판단된다. 향후 공간분해능이 높은 센서로 취득한 영상을 이용하여 화상병 감염여부를 현장에서 판정할 수 있는 알고리즘 개발이 필요하고, 이를 통하여 현재 인력으로 화상병을 예찰하는 관행적인 작업을 좀 더 빠르고 신속하게 예찰이 가능할 것으로 판단된다.