Ⅰ. 서론
조사료 자급률 향상을 목적으로 한 생산기반 확대로 조사료 재 배면적과 생산량은 증가추세를 보이나(KREI, 2014), 조사료의 품질관리 문제와 농가 인구의 감소 및 노령화 등의 문제는 조사 료 자급률 향상의 문제점으로 나타나고 있으며, 기후변화에 따른 기상이변이 조사료 생산에 미치는 영향이 증가함에 따라 이에 대 한 기술적인 대응방안의 마련 또한 요구되고 있다.
최근 활발히 연구되고 있는 정밀농업기술은 원격탐사기술, 지 리정보시스템, 위성항법시스템 등의 기술을 농업에 적용한 기술 로써(NIPA, 2017), 이를 조사료 생산기반 확대에 활용하기 위하 여 원격탐사 기술을 적용하여 초지와 사료작물의 생산량을 예측 하는 연구들이 진행됐다. 초기에는 위성영상과 항공영상이 활용 되었으며, 위성영상은 넓은 면적을 주기적으로 촬영할 수 있는 장 점이 있으나 원하는 시기에 촬영할 수 없는 단점을 가지고 있고, 항공 영상의 경우 원하는 시기에 영상정보를 획득할 수 있으나 촬영 비용이 많이 든다는 단점이 있었다(Gitelson et al., 1996;Ahmed et al., 2019). 이에 반하여 무인기는 항공영상에 비해 낮 은 비용으로 원하는 시기에 고해상도의 영상정보를 획득할 수 있 어 주기적인 작물생육 모니터링이 쉬운 장점이 있다(Bendig et al., 2014).
농업분야에서 무인기를 이용하여 농작물의 생산성을 조사하기 위한 연구로 무인기를 이용한 벼의 생육 관측(Lee et al., 2017b), 양파의 NDVI와 기상요인의 상관관계추정(Na et al., 2017), 고랭 지 배추의 정식시기 추정(Lee et al., 2017a), 벼의 가뭄 피해 발 생지역 분석(Park et al., 2017) 등의 다양한 연구가 진행됐으며, 초지의 경우, 무인기를 이용한 초지 생육상태 모니터링(Lee et al., 2015), 맥류의 작황 추정을 위한 최적 식생지수를 선정(Na et al., 2016;Torres-Sanchez et al., 2014) 등 다양한 연구가 있었다.
초지ㆍ조사료 생산 현장에서 무인기는 파종, 시비, 생육 모니터 링 등 다양한 방법으로 이용되고 있으며 특히 다중분광 카메라를 이용하여 작물의 식생지수를 측정하여 작물의 생육상태를 파악하 는 연구가 활발히 진행 중이다(Lee et al., 2016a;Lee et al., 2016b). 무인기로 작물의 생육상태를 예측하기 위해서는 작물의 수량조사와 식생지수 측정을 비슷한 시기에 시행하고 수량과 식 생지수의 상관관계로 검량식을 작성하여야 한다(Xiang et al., 2011). 그리고 정확한 검량식의 작성을 위해서는 수량조사와 식 생지수의 측정을 생육단계별로 실시하는 것이 필요하다. 그러나 무인기를 사용하여 작물의 식생지수를 측정하는 경우 날씨의 영 향과 무인기 운영 횟수 증가에 따라 증가하는 조사비용의 문제로 빈번한 조사가 어려운 단점을 가지고 있다.
식생지수 중에서 가장 일반적으로 쓰이는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 식생의 건물수량 예측에 사용할 경우 생육 초기에는 예측정확도가 높으나 생육 후기로 갈수록 예 측정확도가 낮아지는 특성을 보인다. 따라서 검량식의 작성을 위 한 시료수집의 적정 시기와 검량식의 적용이 적합한 생육단계를 판단하는 것이 필요하다. 그러나 생육 전 단계의 NDVI를 무인기 관측이나 인력에 의한 지상 조사만으로 측정하기는 쉽지 않다.
본 연구에서는 작물의 생육 초기부터 후기까지의 NDVI를 정 밀하게 측정하기 위하여 고정식 다중분광 자동 측정장치를 개발 하여 동계사료작물인 호밀, 총체보리(청보리), 이탈리안 라이그라 스(IRG)를 대상으로 지상에서 생육 전 기간의 NDVI 변화를 측 정하였다. 그리고 NDVI가 생육에 따라 증가하는 기간과 최대치 에 도달한 후에 더 이상 증가하지 않는 기간을 구분하고 기간에 따라 드론 영상을 이용한 검량식 예측정확도를 확인하였다. 그리 고 이를 통하여 검량식 작성 및 적용을 할 수 있는 시기를 추정하 여 더욱 정밀한 검량식이 작성되고 현장에서 활용될 수 있도록 하였다.
Ⅱ. 재료 및 방법
1. 연구대상 지역
연구대상 지역은 전라남도 함평군 함평읍 진양리 일대로 매년 5월부터 9월까지 벼농사를 하고 10월에 동계 사료작물을 파종하 여 다음 해 5월에 수확하는 실경작지이다. 본 연구에서는 벼 수확 후 2019년 10월 30일에 호밀, 총체보리, IRG를 드론을 이용하여 파종하였고 고정식 분광측정 장치를 호밀, 총체보리, IRG 파종지 에 각각 설치한 후에 다음 해인 2020년도에 고정식 분광측정과 드론을 이용한 분광측정을 하였다(Fig. 1).
2. 고정식 분광 측정 장치의 개발과 지상 분광측정
고정식 다중분광 측정장치는 근적외선(NIR) 카메라로 근적외 선 밴드의 영상을 촬영하고 가시광선영역(Red, Green, Blue)을 촬영하는 일반 디지털카메라로 Red 밴드의 영상을 촬영할 수 있 도록 하였으며 싱글 보드 컴퓨터인 라즈베리파이를 이용하여 카 메라의 촬영과 영상 저장을 제어하도록 하였다. 전원은 태양전지 를 이용하여 배터리를 충전하고 외부전원공급 없이 배터리에서 장치운영에 필요한 전원을 공급하였으며 촬영된 영상 데이터는 LTE 모듈을 이용하여 실시간으로 서버에 전송하여 저장되도록 하였다(Fig. 2). 그리고 카메라의 현장 설치시 흰색과 검정색의 반사판을 카메라와 지면의 중간에 설치하고 반사판이 영상의 일 부에 찍히게 위치를 조정하여 촬영하고 영상 분석 단계에서 색상 보정에 사용하였다.
고정식 다중분광 측정장치는 호밀, 총체보리, IRG 파종지에 각 각 설치하고 2019년 3월 7일부터 5월 9일까지 매일 3회(오전 10 시, 오전 12시, 오후 2시) 영상을 촬영하여 촬영 이미지를 서버에 실시간으로 전송하였다. 촬영된 이미지는 흰색과 검은색의 반사 판의 값을 기준으로 색상을 보정하고 RGB 이미지의 Red 밴드와 NIR 이미지의 NIR 밴드를 이용하여 NDVI 이미지를 생성한 후 에 반사판이 찍힌 부분을 제외한 영상 중심의 일정 면적의 NDVI 평균값을 계산하였다.
3. 건물수량 조사
건물수량 조사는 2020년 3월부터 4월까지 총 6회(2020년 3월 6일, 3월 20일, 4월 2일, 4월 10일, 4월 16일, 4월 27일)를 실시 하였으며 각 필지의 대표성을 고려하여 1회 조사 시 초종별로 10 개 지점을 무작위로 선정하여 조사하였다. 총 180개 지점을 대상 으로 조사를 수행하였고 30 ㎝ × 30 ㎝ 방형구를 이용하여 시료 를 채취하고 80°C에서 48시간 건조한 후 무게를 측정하였다. 그 리고 무인기 영상에서 조사지점의 위치를 확인하기 위하여 시료 채취 지점의 위치를 GPS로 측정하였다.
4. 무인기를 이용한 다중분광 영상의 취득
무인기기반 분광영상 데이터 수집은 건물수량 조사 일과 같은 날짜에 영상 촬영용 드론을 이용하여 총 6회 실시하였다. 분광 데 이터는 다중분광카메라(Rededge, Micasense, USA)를 사용하여 가시광선 영역과 Rededge, Near Infrared 밴드의 분광영상을 획 득하였으며 보정패널(Calibration panel, Micasense, USA)을 이 용하여 반사율을 보정하고 영상 합성 프로그램(Pix4Dmapper, Pix4D, Swiss)을 이용하여 정사보정을 실시한 후에 밴드별 Index Map을 생성하였다. 그리고 Qgis 소프트웨어(http://qgis.org/)에서 Red 밴드와 NIR 밴드를 이용하여 NDVI 지도를 생성하고 건물 수량 조사지점의 NDVI 값을 추출하였다.
5. 검량식 작성을 위한 생육시기별 식생지수와 건물수량의 상 관관계 분석
고정식 분광 자동 측정 장치를 이용하여 호밀, 총체보리, IRG 의 생육 초기부터 후기까지의 연속된 NDVI를 측정한 후에 NDVI가 가장 높게 측정된 날을 기준으로 NDVI 증가기간과 NDVI 감소기간으로 기간을 나누었다. 그리고 각각의 기간에 지 상에서 조사한 건물수량 값과 드론영상에서 건물수량 조사를 한 지점의 NDVI 값에 대하여 회귀분석을 하여 검량식을 작성하고 각각의 기간에 대한 검량식의 예측정확도를 비교하였다.
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 호밀, 총체보리, IRG의 NDVI와 건물수량의 변화
Fig. 3은 호밀, 총체보리, IRG의 NDVI와 건물수량의 변화를 조사한 결과이다. 호밀의 NDVI는 생육초기부터 증가하다가 4월 8일에 최댓값이 되고 이후 감소하였고 건물수량은 생육초기부터 증가하여 4월 16일에 최댓값이 되고 이후 감소하였다. 총체보리 의 NDVI는 생육초기부터 증가하다가 4월 9일에 최댓값이 되고 이후 감소하였고, 건물수량은 조사기간 동안 계속 증가하였다. IRG의 NDVI는 생육 초기부터 증가하다가 4월 5일에 최댓값이 되고 이후 감소하였고, 건물수량은 조사기간 동안 계속 증가하였 다. 따라서 호밀, 총체보리, IRG에 대하여 각각 4월 8일, 4월 9일, 4월 5일을 기준으로 NDVI 증가기간과 NDVI 감소기간으로 기 간을 나누었다.
Table 1은 NDVI가 최댓값이 되는 날을 기준으로 NDVI 증가 기간과 NDVI 감소기간으로 구분하여 호밀, 총체보리, IRG의 NDVI 최솟값, 최댓값, 평균값을 계산한 결과이며, 초종별 분광 특성은 생육 단계에 따른 NDVI 변화를 분석한 이전 연구들과 비 슷한 경향을 보였다.
NDVI 증가기간에 호밀의 평균 NDVI는 0.86으로 보리의 0.81보다 다소 높은 경향을 보였다. 증가기간 초기 NDVI는 호밀 이 0.76 보리가 0.69로 호밀이 높았으나 증가기간 후기에는 호밀 이 0.94 보리가 0.95로 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. NDVI 증가기간인 생육초기에 호밀의 건물수량은 1차 조사에서 59.2 g/m2 2차 조사에서 101.5 g/m2로 완만하게 증가하다가 생육중기 인 3차 조사에서 371.1 g/m2 4차 조사에서 638.9 g/m2로 생육중 기로 갈수록 급격하게 수량이 증가하였다. 이에 반하여 보리의 경 우 생육초기부터 중기까지의 조사인 1차부터 4차까지 36.7 g/m2, 77.8 g/m2, 237.8 g/m2, 298.9 g/m2로 완만하게 증가하였다.
이는 작물의 생육특성에 기인한 것으로 호밀은 생육초기에는 보리와 성장속도가 비슷하지만 생육중기에 접어들면서 성장속도 가 급격하게 증가하고 생육초기에는 낮은 반사율을 보이다가 생 육중기 이후에 반사율이 급격하게 증가하는 특성을 가지며, 보리 는 호밀에 비해 서서히 성장하고 생육초기에 밀보다 높은 반사율 을 나타내지만 생육중기로 갈수록 반사율이 서서히 증가하는 특 성을 가지기 때문이다(Na et al., 2016).
IRG의 경우 NDVI 증가기간 동안의 NDVI는 생육초기에 0.82, 생육중기에 0.97로 호밀과 총체보리보다 높았으며, 이는 일 반적으로 IRG가 호밀과 보리와 비교하여 초기 생육이 왕성하고 잎이 빠르게 성장하는 생육특성이 분광특성에 영향을 준 것으로 판단된다. IRG의 건조중량은 생육초기부터 중기까지의 조사인 1 차부터 4차까지 59.9 g/m2, 113.9 g/m2, 275.6 g/m2, 337.2 g/m2 로 완만하게 증가하였으며 총체보리와 비슷한 증가 경향을 보였다.
NDVI 감소기간 동안 호밀, 총체보리, IRG의 NDVI는 모두 서서히 감소하였고, 건물수량의 경우 호밀은 생육후기 5차와 6차 조사에서 690.0 g/m2에서 663.2 g/m2으로 조금 감소하는 경향을 보였다. 총체보리의 건물수량은 생육후기 5차와 6차 조사에서 각 각 384.4 g/m2에서 683.2 g/m2으로 증가하였으며 IRG 또한 538.9 g/m2에서 748.9 g/m2으로 증가하는 경향을 보였다.
본 연구에서 고정식 지상분광 측정 장치를 이용하여 측정한 호 밀, 보리, IRG의 분광특성은 드론을 이용하여 호밀, 총체보리, IRG의 분광특성을 분석한 이전 연구와 유사한 결과를 보여주었 다(Shin et al., 2020). 그리고 분광특성의 변화를 조사할 때 고정 식 지상분광 측정장치를 이용하여 매일 자동으로 측정하는 조사 방법은 일정 주기를 가지고 조사하여야 하는 드론을 이용한 조사 방법과 비교하여 더욱 세밀하게 조사할 수 있어서 더욱 정확한 결과를 얻는 것이 가능하다(Fan et al., 2016).
2. NDVI 증가기간과 감소기간의 검량식 비교
Fig 4는 조사지를 무인기로 촬영한 다중분광영상으로 생성한 2020년 3월 6일, 3월 20일, 4월 2일, 4월 10일, 4월 16일, 4월 27일의 NDVI영상이다. 호밀, 총체보리, IRG를 대상으로 고정식 분광 자동 측정 장치로 측정한 NDVI 값이 최대치가 되는 4월 8 일, 4월 9일, 4월 5일을 기준으로 NDVI 증가기간과 NDVI 감소 기간으로 기간을 나누었으며, 호밀, 총체보리, IRG 모두 1차에서 3차까지의 조사가 NDVI 증가기간에 실시되었고, 4차에서 6차까 지의 조사가 NDVI 감소기간에 실시되었다. 따라서 1차부터 3차 까지의 조사결과로 호밀, 총체보리, IRG의 초종별 검량식을 작성 하고 4차에서 6차까지의 조사 결과로 초종별 검량식을 작성한 후 에 초종별로 NDVI 증가기간과 NDVI 감소기간에 작성한 검량식 의 예측정확도를 비교하였다(Fig. 5)
NDVI 증가기간에 호밀, 총체보리, IRG에 대한 NDVI와 건물 수량의 회귀분석결과는 결정계수(R2)가 각각 0.84, 0.84, 0.78로 높은 상관관계를 보였으나 NDVI 감소기간에는 각각 0.00, 0.02, 0.27로 매우 낮게 나타났다. 이는 생육초기와 생육중기인 NDVI 증가기간에는 NDVI와 건물수량이 함께 증가하나 생육중기 NDVI가 최고치인 기간이 지나면 NDVI가 지속적으로 감소하나 건물수량은 계속 증가하는 경향을 보이기 때문이다.
NDVI 증가기간과 감소시간을 모두 포함한 전체기간에 호밀, 총체보리, IRG에 대한 NDVI와 건물수량의 회귀분석결과는 NDVI 증가기간 보다는 낮으나 각각 0.78, 0.78, 0.63으로 비교적 낮지 않은 상관관계를 보였다. 그러나 이는 NDVI를 이용한 회귀 분석시 일반적으로 선택하는 지수형태의 회귀분석의 추세선에 NDVI 감소 기간의 데이터가 어느 정도 일치하게 분포하기 때문 이다. 따라서 NDVI 증가기간과 감소시간을 모두 포함한 기간의 데이터로 작성한 검량식을 이용하여 건물수량을 예측할 경우 NDVI 증가기간에는 어느 정도 높은 정확도로 건물수량을 예측 할 수 있으나 NDVI 감소기간에는 결정계수가 높아도 예측된 건 물수량은 실제 건물수량과 큰 차이가 있을 수 있다. 따라서 NDVI 측정을 통한 건물수량 예측을 효율적으로 하기 위해서는 NDVI의 변화를 정확히 측정하고 검량식 작성과 적용을 적정한 기간에 실시하는 것이 필요하다.
본 연구를 통하여 개발한 고정식 자동 분광 측정시스템은 동계 사료작물의 분광특성의 변화를 정밀하게 측정하기에 적합한 것으 로 판단되며, 앞으로 무인기를 이용한 동계사료의 수량조사시 필 요한 검량식의 작성과 적용을 위한 적정시기 판단에 도움이 될 것으로 판단된다. 앞으로 고정식 자동 분광 측정시스템을 이용하 여 지역별, 초종별 분광특성에 대한 연구를 다양한 식생지수를 사 용하여 다년도 연구로 실시하여 더욱 정확한 초종별 분광특성 데 이터를 구축해 나갈 계획이다.
Ⅳ. 요약
본 연구는 무인기를 이용한 동계사료의 수량조사시 필요한 검 량식의 작성을 위한 식생조사 및 분광측정의 적정 시기와, 작성된 검량식의 적용이 적절한 시기를 판단하기 위하여 고정식 자동 분 광 측정장치를 개발하여 호밀, 총체보리, IRG를 대상으로 NDVI 를 장기간 측정하였다. 그리고 NDVI가 최댓값이 되는 날을 기준 으로 증가기간과 감소시간으로 기간을 나누어 건물수량 예측을 위한 검량식을 작성하고 검량식의 예측정확도를 각각 비교하였 다. 조사결과 호밀, 총체보리, IRG는 각각 4월 8일, 4월 9일, 4월 5일에 NDVI가 최대치가 되었으며 NDVI 증가기간의 검량식은 결정계수(R2)는 각각 0.84, 0.84, 0.78로 높은 상관관계를 보였고 NDVI 감소기간에는 각각 0.00, 0.02, 0.27로 매우 낮게 나타났 다. 따라서 NDVI 측정을 통한 건물수량 예측을 효율적으로 하기 위해서는 NDVI 변화를 정확히 측정할 필요가 있으며 고정식 자 동 분광 측정 방법은 생육에 따른 NDVI의 정밀 측정에 효과적인 것으로 판단된다.
