무인항공기 영상을 이용한 작물 분류 = Classification of Crops Using UAV Imagery
저자
박진기 ( Jin-ki Park ) ; 배상근 ( Sang-geun Bae ) ; 이동호 ( Dong-ho Lee ) ; 신형섭 ( Hyoung-sub Shin ) ; 박종화 ( Jong-hwa Park )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
273-273(1쪽)
제공처
농업분야에서 원격탐사 기술은 고고도 항공사진 및 위성영상을 이용하여 농지 실태 파악, 농업 생산량 파악, 농작물 피해 파악 등에 활용되고 있으며 원격탐사 자료를 적용하는 사례 및 활용 범위는 넓어지고 있다. 원격탐사 활용 방안 중 무인항공기의 활용은 기존 중·저해상도 위성영상의 공간해상도와 고해상도 위성영상의 시간해상도(주기성)의 단점을 보완해주는 좋은 대안으로 부각되고 있다. 또한 무인항공기의 발전, 영상처리 및 분석기술의 발전으로 다양한 분야에 활용성이 높아지고 있다. 본 연구는 충청북도 청주시 북이면을 대상으로 무인항공기 영상을 분석하여 작물 분류를 실시하고자 하였다. 사용된 무인항공기는 스위스 Sensefly사의 고정익 무인항공기이며, 탑재된 촬영 센서는 Sony Cybershot WX로 1,820만 화소이다. 충청북도 청주시 북이면의 전체 면적은 38.2㎢이며, 무인항공기 촬영은 2016년 8월 5일부터 8월 6일까지 15회 실시하였다. 무인항공기로 촬영된 영상은 정사영상으로 제작하였으며, 스마트팜맵을 연계하여 공간자료로 구축하였다. 영상처리는 객체기반 분류 기법을 사용하였다. 작물 분류 항목은 벼, 고구마, 들깨, 옥수수 등 22개 작물과 건물, 도로, 하천, 산림 등 비작물 8개 항목으로 총 30개로 설정하였다. 그 결과 작물 분류 정확도는 6,822필지 중 4,806필지(70.4%)가 일치하며 2,016필지(29.6%)가 불일치하는 것으로 분석되었다. 일치하는 면적은 15.06㎢(농경지 면적) 중 12.77㎢가 일치하여 84.8%의 정확도를 나타냈다. 작물 분류 정확도 분석결과 필지 정확도 보다 면적 정확도가 14.4% 높게 나타나는 것을 알 수 있다. 이는 소규모 필지 보다 면적이 큰 필지의 정확도가 높게 나타나 면적 정확도에 영향을 준 것으로 판단된다. 본 연구를 바탕으로 무인항공기 영상의 농작물 분류 가능성을 확인하였으며, 이를 통해 농업 통계의 활용 가능성과 정밀 농업 정보 획득에 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
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