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무인항공기를 이용한 농경지 모니터링 시스템

System of Agricultural Land Monitoring Using UAV

  • 강병준 (한국기술교육대학교 전기전자통신공학부) ;
  • 조현찬 (한국기술교육대학교 전기전자통신공학부)
  • Kang, Byung-Jun (School of Electrical, Electronics and Communication Engineering, KOREATECH) ;
  • Cho, Hyun-Chan (School of Electrical, Electronics and Communication Engineering, KOREATECH)
  • 투고 : 2016.03.10
  • 심사 : 2016.06.02
  • 발행 : 2016.06.30

초록

본 연구의 목적은 농경지 상태 이미지 취득 장치와 농작업 데이터, 날씨 데이터를 데이터베이스화하여 관리할 수 있는 시스템을 구성하는 것이다. 농업관련 외국 회사들은 이미 다양한 방법으로 농업에 관한 데이터베이스를 구축하고 농업의 과학화를 이루어내고 있다. 본 연구의 시스템의 구성은 무인항공기에 탑재되는 GPS와 디지털카메라, PC를 이용한 영상취득 장치, 취득한 여러 영상을 하나의 이미지로 정합하는 부분, GPS와 정합된 영상 간 매칭, 최종적으로 일자별 기상청 날씨정보와 농작업 데이터, 이미지를 데이터베이스화 하는 부분으로 구성된다. 본 연구의 결과로 우리나라 농업의 총 생산량만의 데이터가 아닌 기후와 농작업 데이터 등의 요인과 함께 농경지 이미지로써 결과 확인 및 데이터베이스화 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 통해 인공위성 사진에 비하여 최대 약 5배 좋은 화질의 이미지를 얻을 수 있었으며, 농작업과 환경요인 등이 농경지 전체에 미치는 영향 분석 사용 될 기초 데이터를 얻을 수 있었다. 무인항공기를 이용한 농경지 모니터링 시스템을 통하여 우리나라 농업의 과학적 분석에 기여할 것으로 기대된다.

The purpose of this study is to develop a system configuration for gathering data and building a database for agriculture. Some foreign agriculture-related companies have already constructed such a database for scientific agriculture. The hardware of this system is composed of automatic capturing equipment based on aerial photography using a UAV. The software is composed of parts for stitching images, matching GPS data with captured images, and building a database of collected weather information, farm operation data, and aerial images. We suggest a method for building the database, which can include information about the amount of agricultural products, weather, farm operation, and agricultural land images. The images of this system are about 5 times better than satellite images. Factors such as farm working and environmental factors can be basic data for analyzing the full impact of agriculture land. This system is expected to contribute to the scientific analysis of Korea's agriculture.

키워드

참고문헌

  1. Young-gi Hong et al., "Preparing Precision Agriculture for after 10years", pp.1-24, RDA Interrobang, 2012.
  2. NHERI, NHERI Weekly Brief 13-21, pp.1-11, NHERI, 2013
  3. Byung-Jun Kang, Analyzing Growth State of Crops and Making Map using Aerial Photography Images, KOREATECH, pp.1-24, 2015
  4. H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Goo, "Speeded-Up Robust Features(SURF)", Comput. Vis. Image Underset, 110(3), pp.346-359, 2008. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2007.09.014
  5. Matthew Brown, David G.Lowe, "Automatic Panoramic Image Stitching Using Invariant Features", International Journal of Computer Vision, 74(1), pp.59-73, 2007. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11263-006-0002-3
  6. Fischler, Martin A., and Robert C. Bolles, "Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography." Communications of the ACM 24.6, pp.381-395, 1981. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/358669.358692
  7. P. J. Burt, E. H. Adelson, "A multi-resolution spline with application to image mosaics.", ACM Trans. On Graphics, Vol.2, No4, 1983. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/245.247
  8. Razinkova Anastasia, Hyun-Chan Cho, and Hong-Tae Jeon, "Mosaicing Method for Aerial Images Taken by UAV", IEIE Conference, pp.678-681, 2014.