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최근 영농분야에서 종자파종, 병충해 방제 등에 무인항공기(UAV ; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 응용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 UAV에 다양한 파장대의 영상센서를 탑재하고 SfM (Structure from Motion) 영상해석기법과 연계한‘고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS ; Unmanned Aerial System)’를 구성, UAS 기반 식생조사의 효용성을 고찰하여 정밀영농의 활용성을 검토하였다. 이를 위해 저가 UAV에 가시 컬러(VIS_RGB ; Visible Red, Green, and Blue) 영상센서, 수정된 BG_NIR (Blue Green_Near Infrared Red) 근적외 영상 센서, 7.5∼13.5㎛ 분광대역의 열적외 영상(TIR ; Thermal Infrared Red)센서를 조합 연계한 UAS를 구성하였다. 또한, 가시·근적외 및 열적외 파장대를 기본요소로 광합성에 따른 식물의 엽록소, 질소 및 수분 함유량 등을 검토할 수 있는 총 10종의 식생지수를 선정, 식생상태 검출에 활용하였다. 시험대상지에 대한 각 파장대역의 영상을 획득하고 사전에 조사된지상 피복현황을 기준으로 각 식생지수의 분포도 및 식생지수 간 상관성(결정계수 R2) 등을 비교·고찰하여 무인항공기를 활용한 가시 컬러, 근 적외 및 열 적외 영상에 의한 식생상태의 검측 수행능력을 검토하였다. 저가 무인항공기에 VIS_RGB, BG_NIR 및 TIR 영상 센서를 탑재, 식생조사의 효용성을종합적으로 검토한 결과, 인공위성과 항공영상에 의존한 과거의 식생조사방식 대비, 영상해상도, 경제성 및 운용성 면에서 UAV기반 고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS)의 효용성을 입증할 수 있었으므로 정밀농업, 수계 및 산림조사 등의 분야에 그 활용이 기대된다.
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참고문헌 (29)
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Agapiou A. / 2012 / Evaluation of Broadband and Narrowband Vegetation Indices for the Identification of Archaeological Crop Marks / Remote Sensing 4:892~3919
Barati S. / 2011 / Comparison the accuracies of different spectral indices for estimation of vegetation cover fraction in sparse vegetated areas / The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 14:49~56
Campbell J.E. / Chapter 6. Data characteristics and visualization
Candiago S. / 2015 / Evaluating multispectral images and vegetation indices for precision farming applications from UAV images / Remote Sensing 7:4026~4047
Cohen Y. / 2005 / Estimation of leaf water potential by thermal imagery and spatial analysis / Journal of Experimental Botany 56(417):1843~1852
Barati S. / 2011 / Comparison the accuracies of different spectral indices for estimation of vegetation cover fraction in sparse vegetated areas / The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 14:49~56
Campbell J.E. / Chapter 6. Data characteristics and visualization
Candiago S. / 2015 / Evaluating multispectral images and vegetation indices for precision farming applications from UAV images / Remote Sensing 7:4026~4047
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