다중 센서 탑재 무인항공기 기반 원격탐사 기술을 이용한 고추(Capsicum annuum)의 관수 시스템 평가 = The Assessment of Irrigation System for Chili Pepper (Capsicum annuum) Using Remote Sensing Technique-based on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Equipped with Multiple Sensors

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 다중 센서 기반 UAV로 취득한 영상을 이용하여고추 관수 시스템을 평가하는 방법을 제시하였다. 작물의 관수 시스템 평가에 다양하게 활용되는 RGB, 분광, TIR 센서를적용하였으며, 각 센서 별로 고추로부터 작물 높이, 작물 폭, 식생지수, 온도 등을 추출할 수 있었다. 무관수 구역과 관수 구역 간의 비교를 통해 관수 시스템 평가에 적합한 인자로서 작물 높이가 제시될 수 있었다. 선정한 작물 높이를 이용하여 토양 수분 센서 기반의 자동 관수 시스템을 농가의 관행 관수 시스템과 비교하였으며 수확량 기반의 생산성 평가와 동일하게자동 관수 시스템에서 높게 관찰되었다.
본 연구에선 UAV에 다중 센서의 관수 성능 평가 가능성을고찰하였으나 RGB 영상 기반의 작물 높이에서만 평가 성능을 확인하였다. 관수 성능 평가는 다양한 센서를 활용하기 보단 RGB 영상만을 활용하여 저렴한 비용으로도 가능할 것으로 보인다. 한편으로, 다중센서를 이용한 본 연구에선 제시된인자들은 작물 높이, 작물 폭, 식생지수, 온도 등으로서 선행연구에서 활용이 높은 인자들을 선정하였다. 추후 연구로 고추의 관수 성능 평가를 확인하기 위해 본 연구에서 사용된 인자와 다르게 새로운 인자를 제시하여 다중센서 기반 UAV의활용성을 개선하고자 한다. 결론적으로 본 연구를 통해 UAV 기반 관수 시스템 평가의 가능성을 확인하였으며 스마트 농업기술 기반의 관수 시스템 보급에 기여할 수 있을 것이라 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent climate change and rapid population growth have led to increased food demand, necessitating improved agricultural productivity and efficient water use. To address these challenges, smart irrigation systems based on advanced agricultural technologies are essential. However, the adoption of smart farming technology in Korea is low due to a lack of trust among farmers, highlighting the need for objective methods to evaluate irrigation systems easily.
This study aims to assess the effectiveness of a soil moisture sensor-based automatic irrigation system for chili peppers using unmanned aerial vehicle (UAV)-based remote sensing technology. A UAV equipped with RGB, multispectral, and thermal infrared sensors was employed to monitor the phenotypic traits of chili peppers across non-irrigated (No-Irr), convention irrigated by farm (Farm-Irr), and sensor-based automatically irrigated (Sensor-Irr) plots. The analysis conducted by comparing phenotypic differences between No-Irr and Sensor-Irr to identify appropriate indicators for irrigation system assessment. Interestingly, plant height (PH) derived from RGB sensor data, emerged as a significant indicator, surpassing other traits such as vegetation indices from multispectral sensors and temperature data from thermal imaging. Using PH as the key indicator, the study compared Farm-Irr and Sensor-Irr, finding that Sensor-Irr exhibited greater PH, consistent with yield-based assessment. Furthermore, a growth status map based on PH was generated, illustrating the potential of UAV-based remote sensing technology to provide objective and visible data for irrigation system assessment. This study demonstrates that UAV-based remote sensing technology can enhance the reliability of smart irrigation systems, offering valuable insights for optimizing water use in agriculture.