UAV 영상분석 및 현장조사 자료를 연계한 채소주산지 재배현황맵 서비스 시스템 (Vegetation Map Service System Using UAV Imagery and Sample Field Data on Major Cultivation Regions)

서지정보

· 발행기관 : 대한공간정보학회
· 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 27권 / 1호 / 33 ~ 41페이지
· 저자명 : 김계영, 나상일

초록

최근 무인항공기(unmanned aerial vehicles, UAVs) 활용분야가 점차 넓어지면서 농산물 작황 및 재배면적 모니터링 분야에서도 이를 활용한 관련 연구가 점차 증가하고 있는 추세이다. 농업진흥청 국립농업과학원은 배추, 무, 양파, 마늘, 고추 등 5대 채소에 대해서 전국 주산지 단위 별로 무인항공기 영상을 취득하고 있으며, 표본필지에 대한 현장조사 결과와 식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토대로 재배현황맵을 구축하고 있다. 본 연구에서는 재배현황맵 작성을 위한 제작과정, 무인항공기 영상을 이용한 NDVI 계산, 주산지의 작황추정 모형 작성을 위한 처리 알고리즘 등을 중심으로 재배현황맵 서비스 시스템의 주요 기능을 소개하고자 한다. 무인항공기 영상 및 공간정보 기반의 재배현황맵 서비스 시스템이 구축됨에 따라 기존의 인력 및 표본 중심의 조사에 비해서 보다 넓은 지역에 대한 주기적이고 과학적인 관측이 가능한 것으로 판단되며 농업 분야의 연구자들 및 유관기관에 신속하고 효율적으로 농작물 재배현황 정보를 제공할 수 있다. 또한 본 시스템 운영을 통해 신속하게 제공된 정보는 안정적 채소 수급정책 및 합리적인 영농계획 수립에 필요한 기초자료로 적기에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

As the use of UAVs is growing across many civil applications, more and more researches are being carried out to utilize them in monitoring crops and cultivated areas. The National Institute of Agricultural Sciences (NAS) has been acquiring UAV imagery on the five most popular vegetables in Korea, namely cabbage, radish, onion, garlic and pepper, and has been producing vegetation maps based on sample measurements and NDVI. In this study, the process of producing a vegetation map, the computation of NDVI using UAV imagery, and the algorithm used to make a crop prediction model on major cultivation regions will be introduced. The GIS-based vegetation map service system and UAV imagery would allow a more regular and scientific observation on wide cultivation areas, as compared to a conventional man-based field survey, and provide useful information to relevant authorities and researchers in a timely manner. We expect the information provided by the web service system to be used as a basis for establishing a resilient vegetable supply policy and reasonable farming plan.

참고자료

· 없음