Ⅰ. 서 론
우리나라의 초지는 대부분 경사가 심한 산지에 위치하고 있어 여름철 집중강우에 의한 표토 유실과 양분용탈이 심한 특징을 가지고 있다. 이로 인하여 소리쟁이와 애기수영 과 같은 다년생 숙근성 잡초가 빈번하게 발생하고 있으며 (Kim et al., 2003) 특히 애기수영이 우점한 초지는 목초의 생산성과 품질 그리고 가축의 기호성을 현저하게 저하시킨 다. 이러한 애기수영의 방제에 관한 연구는 주로 제초제의 개발, 석회시용 및 보파, 생태적 방법을 통한 애기수영의 생육제어 등이 보고되고 있다 (Park et al., 1997; Lee et al., 1999; Lee et al., 2001).
정밀농업기술은 농업생산성을 향상시키고 환경영향을 최소화시키기 위한 기술로서 (Bouma, 1997) 경작지뿐만 아니 라 초지에도 적용되어 (Suzuki et al., 2008) 방목지의 경우 방목강도와 초지관리에 적용되고 있다 (Starks et al., 2006; Zhao et al., 2007). 정밀농업기술의 방목지 적용을 위해 가축생산성과 직접적인 관계에 있는 목초의 위치기반 생육상태 정보가 요구되며 (White and Hodgson, 1999), 소규모방 목지 (1~20 ha)에서는 보다 정밀한 위치기반 정보가 요구되나 (Di Bella et al., 2004; Wallace et al., 2004) 지상조사에 의한 관행적인 조사로는 넓은 면적의 효율적인 위치기반 정보획득이 어렵다.
원격탐사는 주로 넓은 면적의 위치기반 정보획득을 위하여 사용되며 (Schanda, 1978), 넓은 면적의 초지 관측을 위해서는 위성영상이 주로 사용되었으나, 대부분의 위성영상은 항공영상에 비하여 낮은 공간해상도와 촬영주기가 긴 단점을 가지고 있다. 항공영상은 위성영상에 비하여 높은 공간해상도를 가지며, 촬영시기를 선택 할 수 있는 장점을 가지고 있지만 (Lamb and Brown, 2001) 비용이 높은 단점을 가진다. 따라서 저비용으로 고해상도 영상을 획득할 수 있도록 기구 (Kawamura et al., 2011), 소형 비행선 (Inoue et al., 2000), 무인헬기 (Sugiura et al., 2005; Rovira-M´as et al., 2005), 무인항공기 (Lee et al., 2015) 등 다양한 저고도 항공영상 획득 방법이 시도되었다.
무인기를 이용한 초지의 생육분포를 파악하기 위한 연구는 있었으나, 초지에서의 잡초 분포를 파악하기 위한 연구는 아직 시도되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 애기수영의 위치기반 생육분포 현황파악을 위하여 저고도 무인항공기 촬영영상을 이용하여 애기수영의 위치기반 생육분포 현황을 파악하기 위한 방법의 개발을 목적으로 한다.
Ⅱ. 재료 및 방법
1. 조사지
본 시험은 충청남도 서산에 위치한 농협 한우개량사업소 산하 생육장 내의 산지초지 중 일부를 실험초지로 선택하여 실시하였다. 실험초지는 1969년에 조성되었으며 해발고도 145m~190m에 위치한 남향의 1.29 ha 경사지로써 북쪽 과 동쪽에 소나무림을 접하고 있으며 (Fig. 1) 1년에 약 4회 정도 윤환방목이 실시되고 있었다. 실험초지의 동쪽 (0.62 ha)은 톨페스큐, 오차드그라스, 페레니얼라이그라스, 켄터키블루그라스가 각각 18 kg-10 kg-5 kg-2 kg/ha로 서쪽 (0.67 ha)은 10 kg-18 kg-5 kg-2 kg/ha의 비율로 2013년 겨울에 파종되었다.
2. 무인기 관측
실험초지의 항공영상을 얻기 위하여 두 대의 디지털 카메라 (Casio, FS-10)를 무인항공기에 부착하여 촬영하였으며, 카메라는 각각 컬러 (RGB) 영상과 근적외선 (NIR) 영상의 촬영에 사용되었다. RGB은 일반카메라로 획득하였으며, NIR 영상은 일반 카메라의 CCD (Charge-Coupled Device) 앞에 부착되어 있는 근적외선을 차단하고 가시광선만을 투과시키는 필터를 제거하고 가시광선을 차단하고 근적외선을 투과시키는 필터 (Fujifilm, IR 82)를 부착하여 제작한 근적외선 카메라를 이용하여 획득하였다 (Fig. 2). 약 300 g 의 장비 부착이 가능한 약 1 m 길이의 무선조종 항공기를 사용하여 약 50m 상공에서 영상을 획득하였으며 촬영 영상의 영상해상도는 약 30 cm였다. 그리고 항공촬영 전에 영상의 정사보정을 위하여 지상에 지상기준점을 설치하고 30cm 정확도를 가진 DGPS (differentially corrected global positioning system) 장비 (Spectra precision Co. Ltd., West- minster, USA)를 이용하여 각각의 지상기준점 위치를 측정하였다.
3. 식생조사
2014년 5월 17일에 애기수영이 출수하여 붉은색을 띄고 있는 상태에서 식생조사를 실시하였다. 30×30 cm 방형구를 설치하고 총 20개의 시료를 채취하였으며 시료는 애기수영, 목초, 잡초로 분류하고 각각의 시료를 65℃에서 72시간 건조하여 풍건물량을 측정하였다. 애기수영의 건물비율을 다음의 공식에 의하여 계산하였다.
애기수영 건물비율 = 애기수영 건물수량 / (애기수영 건물 수량 + 목초 건물수량 + 잡초 건물수량)
4. 이미지의 처리와 분포도 작성
Quantum GIS 소프트웨어 (http://www.qgis.org/)를 이용하여 두 대의 디지털 카메라에서 획득된 RGB와 NIR 영상을 지상기준점을 이용하여 정사보정하고, 두 영상을 각각 30 cm 해상도로 변환하였다. RGB 영상의 Red (R), Green (G), Blue (B) 밴드의 normalized digital number (DN) 값과 NIR 영상 NIR 밴드의 DN 값을 사용하였다. 모든 밴드를 사용하는 NIR+R+G+B 밴드의 조합, 가시광선 영역만을 사용하는 R+G+B 밴드의 조합, 정규화식생지수(Normalized Differential Vegetation Index; NDVI)에 이용되는 밴드인 NIR+R 밴드 의 조합 그리고 R 밴드 대신 G 밴드를 사용하는 NDVIgreen 에 사용되는 NIR+G 밴드의 조합에 대하여 각각의 애기수영 건물비율 샘플에 대한 다중선형회귀분석을 Matlab 소프 트웨어 (Mathworks Inc., Sherborn, MA, USA)를 이용하여 실시하여 회귀식을 작성하고 작성된 회귀식을 이용하여 무인기 촬영영상으로부터 애기수영 건물비율을 계산한 후에 Quantum GIS 소프트웨어를 이용하여 애기수영 분포도를 작성하였다.
Ⅲ. 결과 및 고찰
각각의 무인항공기 촬영 영상의 밴드 조합에 의한 다중 선형회귀분석 결과 NIR+R+G+B 밴드의 조합이 애기수영 건물비율과 가장 높은 상관관계 (coefficient of determination, R2 = 0.96; root mean square error, RMSE = 9.3)를 보였으며, R+G+B 밴드의 조합이 다음으로 높은 상관관계를 보였으며(R2 = 0.91, RMSE = 13.8) NIR+R 밴드 (R2 = 0.45, RMSE = 33.5)와 NIR+G 밴드 (R2 = 0.27, RMSE = 38.9)는 상대적으로 낮은 상관관계를 보였다 (Fig. 3).
따라서 NIR+R+G+B 밴드의 조합이 가장 높은 상관관계를 보여 애기수영의 분포를 파악하기 위하여 가장 적합한 밴드조합이었다. R+G+B 밴드의 경우 NIR+R+G+B 밴드와 예측정확도가 큰 차이가 나지 않았으며 근적외선 카메라 없이 일반 디지털 카메라로 영상정보의 획득이 가능하기 때문에 현장적용에서 장점을 가질 것으로 판단된다.
NIR+R 밴드와 NIR+G 밴드의 조합의 경우 식생의 생육량을 파악하는데 일반적으로 사용되는 밴드이고 (Yoder and Waring, 1994; Mutanga and Skidmore, 2004) 이전의 연구 에서 NIR+R 밴드의 경우 산지초지의 목초 수량 분포를 파악하는데 효과적인 밴드임이 입증되었으나 (Lee et al., 2015), 애기수영의 분포 파악에서는 효과적이지 않았다. 이는 애기수영의 분포파악이 출수기의 애기수영 색깔이 다른 초종 과 차이가 있는 (붉은색을 띄는) 분광특성에 근거하기 때문에 NIR 밴드 사용이 결과에 큰 영향을 주지 않은 것으로 판단된다.
애기수영 건물비율과의 상관관계가 가장 높은 NIR+R+G+B 밴드의 조합과 애기수영 건물비율과의 회귀식을 이용하여 무인기 항공영상의 NIR+R+G+B 밴드로부터 애기수영 건물비율을 계산하고 애기수영의 분포도를 작성하였다.
초지 식생의 위치기반 데이터는 초지의 정밀농업기술 적용을 위한 기초자료이며 비료투입, 방목관리 등의 초지관리를 보다 효율적으로 할 수 있도록 한다 (Hill et al., 1999). 애기수영은 초지의 생산성 저하 및 초지경관을 저하시켜 애기수영의 효과적인 방제는 초지의 생산성 제고효과 뿐만 아니라 초지경관을 유지하기 위하여 중요하다. 본 연구의 무인기 기반 애기수영 분포도 작성 방법은 저비용으로 신속하게 정밀한 애기수영의 분포 파악이 가능하며 분포도를 바탕으로 투입되어야 하는 제초제의 양과 작업량 등을 결정하기 위한 기초데이터로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 애기수영의 분포를 파악하기 위하여 애기수영이 출수하여 붉은색을 띄는 시기에 촬영한 영상을 이용하여 무인기 이용 애기수영 모니터링의 가능성을 확인하였으며, 애기수영의 방제작업을 주요 목적으로 한다. 방목지에서의 애기수영 방제는 파종 전에 실시하는 것이 일반적이나, 애기수영의 분포는 생장이 가장 왕성한 시기에 측정하는 것이 효과적이다. 따라서 애기수영의 생육이 가장 왕성한 시기(출수 이후)에 모니터링은 실시하는 본 연구의 모니터링 방법은 방제를 목적으로한 현장에 대하여도 현장적용성이 높다고 판단된다.
Ⅳ. 요 약
본 연구는 산지초지에서 애기수영의 분포를 신속하고 정밀하게 파악하기 위안 무인기 촬영 항공영상의 이용가능성을 실험하였다. 항공영상은 일반 디지털카메라로 촬영한 RGB 영상과 자체 제작한 NIR 카메라로 촬영한 NIR 영상을 이용하여 각각 Red, Green, Blue 벤드와 NIR 밴드를 이용하였고, 밴드조합에 따른 애기수영의 건물비율과의 상관 관계를 조사하였다. 다중선형회귀분석 결과 NIR+R+G+B 밴드의 조합이 가장 높은 상관관계 (R2, 0.96)를 보였으며, R+G+B 밴드의 조합이 다음으로 높은 상관관계를 보였고 (R2, 0.91) NIR+R 밴드 (R2, 0.45)와 NIR+G 밴드 (R2, 0.27) 는 상대적으로 낮은 상관관계를 보여 NIR+R+G+B 밴드 조합이 애기수영 분포 파악을 위하여 가장 적합한 것을 확인하였다. R+G+B 밴드 조합의 경우 NIR+R+G+B 밴드의 조합과 비교하여 예측정확도가 큰 차이가 나지 않았으며 근적외선 카메라 없이 일반 디지털 카메라로 영상정보의 획득이 가능하기 때문에 현장적용성 면에서 장점을 가질 것으로 판단된다.
