작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

최근 마이크로 UAV가 대중화 되면서 영상 촬영 기능을 이용하여 지역 정보를 수집하고 분석하려는 다양한 영상처리 방안들이 등장하고 있다. 이러한 영상 처리에는 단순한 파노라믹 영상 제작에서부터 지도 제작을 위한 영상 모자익, 포인트 클라우드 생성을 통한 3D 모델링에 이르기까지 초보적 수준에서 전문적인 분야의 활용 방법들이 일반인들에게 공개 혹은 오픈소스 소프트웨어 형태로 나타나고 있다. 본 연구에서는 상업용으로 보급되고 있는 마이크로 UAV를 이용하여 영상을 촬영하고, 오픈소스 소프트웨어들을 이용하여 영상 처리를 하는 방안들을 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 참여형 GIS로서 UAV를 이용하여 공간 정보를 구축하려는 시도에 도움을 줄 것으로 기대한다.

It is important that structure's exact damage analysis and decision-making for recovery when natural disasters cause damage on SOC structure. There are many related studies using geo-spatial data like satellite and aerial images. Recently the interest has increasing about utilizing UAV(Unmanned aerial vehicle). But there are little studies related it. Therefore, we present the extraction method of the shape changes of structure damage using UAV images.

최근 들어 전 세계적 기상이변에 의한 자연재해의 피해가 급증하고 있으며, 재난·재해의 대형화, 집중화, 세계화로 인한 위험을 조기에 발견하고, 피해를 최소화하기 위해 IT 기술을 활용한 재난관리의 필요성이 증대되고 있다. 또한, 각종 재해를 분석하는데 있어서 기존의 2차원 종이지도를 이용하는 형태에서 벗어나 수치지도, 항공영상, 위성영상 등의 다양한 데이터를 융합하여 이용하는 추세이며, 실세계에서 발생하는 재해형태를 정밀하게 해석하기 위해 3차원 지형정보 이용에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 태풍, 호우, 지진 등의 자연재해 발생 시 댐, 보, 교량, 제방, 옹벽, 절토사면 등 수변구조물의 효과적인 피해정보의 추출과 분석에 적합한 3차원 정밀 Reference 데이터 구축을 위해 항공라이다, 항공영상(UAV 포함), 지상라이다 측량 등의 다양한 센서 데이터를 융합하여 자료처리를 수행하고 정확도를 평가함으로써 수변구조물의 피해분석에 효율적인 데이터 구축 기법을 제시하였다. 또한, UAV 등을 이용하여 취득된 다중 항공영상에 최신의 영상매칭 기법을 적용하여 3차원 공간정보를 추출한 후 기 구축된 3차원 Reference 데이터와 비교함으로써 수변구조물의 정량적인 피해분석 가능성과 한계를 분석하였다.