2.1. 농촌진흥청
농촌진흥청(이하 농진청)은 2014년부터 원격탐사 방식을 농업기술에 적용하 는 연구 사업을 진행하고 있다. 타 기관에서 보유하고 있는 위성영상과 항공영상, 직접 촬영한 항공영상 등을 활용하고 있다. 또한 재배현황 파악 및 식생지수 산출 을 위해 고정익드론을 활용한 정사영상을 제작한 바 있다. 재배면적 파악과 생육 상황 분석 등 크게 두 가지 분야에 대한 연구를 수행하고 있다. 재배면적의 경우 농 업 생산기술을 연구하는 기관의 특성이 반영되어, 작물 식별 방법에 대해 연구의 초점이 맞추어져 있다. 신속·정확하게 재배면적을 파악하는 것보다는 작물을 식 별하고, 이를 통해 재배면적을 추정하는 기반 기술 연구에 초점을 맞추고 있다.
작황 분석에 대해서 다각적인 연구가 이루어지고 있다. 생육 시기, 생육 이상, 작황 분석, 단수 예측 모형 주요 작물의 작황을 파악하고 단수를 예측하기 위한 연 구가 다년간에 걸쳐 수행된 바 있다. 항공영상을 작황 분석에 활용하는 다각적인 방법에 대한 연구 성과는 축적되고 있는 것으로 보이나, 해당 기술을 현장에 이전 하여 실제 통계정보를 구축·활용하는 사례는 보고되지 않고 있다.
<표 2-7> 농촌진흥청 드론 활용 주요 사업 내용
연도 주요 사업 내용
2014
○ 항공영상을 활용한 고랭지배추 면적 및 생육 분석기술 개발
- 고랭지배추 주산지 재배면적 산정 및 정식시기 분포지도 작성: 3개소 286ha(안반데기, 매봉산, 귀네미) - 분광 특성을 이용한 재배 작물 분류 및 면적 산정: 배추, 감자, 양배추 등
- 센서 기반의 고랭지배추 생육 추정 및 영상 기반의 별 발생 분석
2015
○ 위성·항공 영상 기반 고랭지배추 작황 평가 기술 개발
- 배추 정식상황 파악을 위한 항공영상 제공: 3개소 286ha(안반데기, 매봉산, 귀네미) - 고랭지배추 주산지(안반덕 등 3개 지역) 재배현황 맵 제공(농식품부, KREI, 농진청)
- 영상분석을 통한 정식시기, 생육 이상 판별 모델 구축, 정식시기, 생육 이상 발생 현황별 지도 제작 - 시범 연구: 원격탐사 활용 5대 채소 주산단지 작황 변동 추정 기술 개발
2016
○ 농업환경정보 통합관리 및 서비스 체계 구축
- 원격탐사 기술을 이용한 재배현황 지도 작성 및 작황 모형 고도화: 고랭지배추(안반덕 등 286ha, 가 을배추·무(고창 65.7ha), 마늘·양파(합천 등 300ha)
- 항공·위성 영상 기반 채소 주산지 작황 정보 공유 및 협력체계 구축 - 5대 채소 주산지 재배현황 맵 서비스 개시
- 고랭지배추 주산지(안반덕 등 3개 지역) 재배현황 맵 제공(농식품부, KREI, 농진청)
○ 국내외 농업 생산 환경 모니터링 및 예측 고도화
- 위성영상을 활용한 국내외 농경지 이용현황 및 작황 분석: 주요 곡물 지대(중국, 미국) 작목 구분 및 수량, 북한 벼 생산량 추정
- 원격탐사 기반 동계 맥류, 조사료 재배현황 및 생육진단 추정 연구: 위성, 항공영상 활용 동계작물 주 산지 작목 구분 및 수량 추정 기술 개발
2017
○ 마늘 생육 및 단수 예측 모형 개발
- 원격탐사 자료와 기상자료를 이용한 마늘 생육인자 추정: 무인비행체를 이용한 주산지별 생육 추정 모형 개발 - 필지 단위 생육 상황 변화에 따른 이상판별 기준 설정: 식생지수 변화에 따른 연차별 필지 단위 생육
이상 현황도 작성
- 마늘 생육단계별 작황 정보 생산: GIS 기법을 이용한 마늘 주산단지 생육인자 분포도 작성
2018
○ 원격탐사 기반 동계작물 판별 및 생육 평가 기술 개발
- 작물 분류를 위한 계층 분류 체계 구축 및 시군단위 동계작물 분포도 작성: 위성영상 기반 분포도 작 성 기술 개발
- 무인기를 활용한 동계작물 생육 평가 기술 개발: 맥류 생육 단계별 작황 정보 생산, 사료가치 평가 모 델 개발 등
2019
○ 채소 수급 안정을 위한 드론 활용 맞춤형 정보 생산 및 협업체계 구축
- 채소 품목별 재배현황 변동 추정 및 의사결정 지원 기술 개발: 주산지 맞춤형 작황 정보 생산 및 제공 - 실시간 재배현황 맞춤형 정보 제공 시스템 운영: 웹 GIS 기반 정보제공 시스템 구축, 관측월보 수록 자료: 농촌진흥청 국립농업과학원(각 연도). 농업과학연구사업연보.
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2.2. 농산물품질관리원
국립농산물품질관리원(이하 농관원)은 직불관리과(직불제 이행점검)와 농업 경영체과(농업경영체 DB 현행화)에서 드론을 활용하고 있으며, 농업정보과에서 드론 운용 체계 및 사업 관리와 드론 활용도 제고를 위한 연구 사업을 추진 중이다.
기본형 공익직불제의 이행점검에 모바일 현장점검시스템, 현장 조사 맵 활용과 함께 드론 촬영 영상을 활용하고 있다(농림축산식품부, 2022). 드론 영상을 지적 도와 비교한 후, 직불금 지급 대상의 적합 여부와 지급 대상 면적을 산출하는 데 드 론을 활용하고 있다. 이행점검을 통해 농지의 형상과 기능 유지 여부를 파악하고, 신청한 품목의 일치 여부를 파악한다. 일치하지 않는 경우 부정수급 대상으로 확 인하고 농지면적의 전체 또는 일부에 해당하는 직불금을 감액한다.
직불제 이행점검 시 중요한 부분은 농경지의 형상을 파악할 수 있어야 하고 재 배, 휴경, 폐경, 신청 대상 품목의 재배 일치 여부를 파악할 수 있어야 한다는 점이 다. 직불금 지급을 위해서는 농경지 구획 내 소유권과 지번 확인이 중요하기 때문 에 드론 촬영 영상을 지적도와 연계하여 활용하고 있다.
<표 2-8> 국립농산물품질관리원 논활용직불제 주요 점검 사항
구분 내용
농지의 형상 및 기능 유지 여부
○ (형상) 농작물 생산이 가능하도록 토양 유지·관리
○ (기능) 연간 1회 이상 경운, 이웃 농지와의 경계 설치, 농지 주변 용·배수로 유지·관리 6월 말 이전까지
수확 가능한 대상작물 재배여부
○ (식량작물) 겉보리, 쌀보리, 맥주보리, 호밀, 밀, 귀리, 강낭콩, 완두콩, 감자 등
○ (사료작물) 청보리, 이탈리안 라이그라스, 수단그라스, 사료용 유채 등 * 단, 사료작물을 녹비용으로 재배하는 경우는 지급 대상에서 제외 자료: 국립농산물품질관리원 보도자료(2022. 3. 28). “논활용(논이모작)직불제 이행점검 실시.”
기본형 공익직불제의 이행점검뿐만 아니라 논활용직불제와 경관보전직불제의 이행점검에도 드론을 활용할 수 있을 것으로 보인다. 지급 대상 면적이 넓고 대상 재배 작물의 종류가 적은 논활용직불과 경관보전직불은 조사원의 도보 현장 조사 보다 드론을 활용한 이행점검 조사가 정확도 및 효율성 측면에서 더 효과적일 수
있다.
매년 직불 종류별 대상 작물의 파종 및 재배 여부를 확인하기 위해서는 당해 현 장 확인이 필요하므로 1~2년 전 공개된 항공영상을 토대로 구축된 팜맵은 활용에 제약이 있다. 따라서 직불 대상 지역 중 평지이면서 면적 규모가 큰 지역에서는 드 론을 활용한 영상 촬영 및 확인이 효과적인 대안이 될 수 있다. 실례로 농업경영체 과는 2022년 농업경영체에 등록된 마늘, 양파 작물과 재배면적의 정확도를 드론 을 활용하여 검증하였다. 농관원 소속 인력이 현장 방문하여 드론을 운용하였으 며, 확보한 영상 내 작물의 색깔로 마늘과 양파를 식별하였다.
농업경영체 등록정보의 정확도 제고를 위해 농지 지번에 대한 정보(휴·폐경 등 농지정보, 실경작면적, 재배 품목 및 재배면적 등)의 현행화가 필요하다. 현장 확 인은 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 드론 활용을 고려할 수 있다. 지자체 등 농업 관련 보조금 지원사업에 농업경영체 DB가 활용된다면 지자체의 농정 발전 에도 기여할 수 있으며, 이를 위해서 농업경영체 DB의 신뢰성을 향상시키는 것은 유의미하다.
농업경영체 등록정보의 정확도 제고를 위해 품목 및 재배면적조사의 시의성, 적시성 확보가 중요하다. 이때 드론을 활용하여 품목을 식별하고 그 재배현황을 파악할 수 있다면 그 정보의 활용도가 향상될 수 있을 것이다.
2.3. 농업관측센터
농업관측의 정확도 제고를 위한 목적으로 과학적 방식에 근거한 객관적이고 정 량적인 산지 정보 수집 방법의 필요성이 제기되고 있다. 농업관측센터는 품목별 표본농가를 대상으로 전화 청취조사 방법을 통해 재배면적, 작황, 출하 등 주요 산 지 정보를 수집하고 있다. 농업관측정보는 적시성이 중요하고 신속한 산지 조사 가 이루어져야 하기 때문에 전화 청취조사가 효과적인 방법으로 평가되었으나, 표본의 대표성과 응답의 정확성 문제 등이 지적되고 있다. 이러한 한계점을 극복
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하고 객관적이고 정량적인 자료를 확보하기 위해 실측 기반 조사 방식을 최근 도 입하였다.
<표 2-9> 농업관측의 산지 정보 조사 체계 및 특징
조사방법 조사 대상 조사 및 분석 체계 장점 단점
전화조사 표본농가 (경영체)
표본 설계
전화설문 산지 동향조사
조사결과 현장방문 분석
조사의 신속성 낮은 조사비용
분석 시 담당자 주관적 판단 작용 실측조사
항공촬영 (추가)
대상지역 필지전수
촬영지역 선정
항공 촬영
품목 분류
면적 집계
객관적 자료 분석 (주관 배제)
높은 조사비용 판독정확도 강화 자료: 저자 작성.
농업관측센터는 기존 산지 조사 방식의 한계를 극복하기 위해 2015년부터 드론 을 활용한 산지 조사 방법의 도입 가능성을 검토하기 시작하였다. 2015년 회전익 드론 1기를 도입하여 고랭지배추의 재식 상태, 작황 수준, 결주 여부 등을 동영상 으로 촬영·확인하는 기초적인 수준에서 드론 활용을 시작하였다. 2017년 고정익 드론을 도입하여 고랭지배추, 월동배추 주산지를 중심으로 정사영상 제작을 시도 하였으며, 농촌진흥청과 촬영지역을 나누고 영상자료를 공유하는 협업을 통해 드 론 운용의 효율성을 높이는 등의 시도를 한 바 있다. 농촌진흥청에서 고랭지배추 3개 봉우리(안반덕, 매봉산, 귀네미)를 대상으로 품목별 재배면적 분포, 면적, 출 하 여부 등을 파악하였으며, 농업관측센터는 정선 새비재의 고랭지배추 재배현황 을 드론으로 조사하였다. 이때 고정익드론을 활용하여 새비재의 고랭지채소 재배 현황을 촬영하고 이를 정사영상으로 제작한 후, 영상 판독과 방문 조사를 병행하 여 품목별 재배현황을 파악하였다. 또한 작황 분석을 위해 근적외선 영상을 촬영 하여 식생지수(NDVI)를 조사하기도 하였으나, 관련 라이브러리 미구축, 분석 모 형 미흡 등으로 실제 업무에 적용하기 어렵다고 판단하였다.
<표 2-10> 드론 활용 농업관측 사업 추진 현황(2015~2019년)
연도 내용
2015년 ○ 고랭지·준고랭지 배추 산지 조사 시 회전익드론(1기)을 도입하여 동영상* 촬영 * 대략적인 작황 및 결주 수준을 확인하는 수준에서 운영
2017년
○ 고정익드론(1기, 임대) 도입, 고랭지배추*, 월동배추** 주산지 영상정보(재배면적, 출하면적, 생육지수 등) 수집, 농촌진흥청과 촬영 결과 공유
* 고랭지배추(260ha): 강릉 안반덕(107ha), 태백 매봉산(100ha), 귀네미(51ha) 촬영, 농촌진흥청과 격주로 촬영하여 정보 공유
** 월동배추(136ha): 전남 해남군 산이면(67ha), 황산면(69ha)
2018년
○ 효율적 운용을 위해 농촌진흥청과 협업* 추진, 정선군 일대를 추가하여 촬영지역 확대 * 강릉 안반덕, 태백 매봉산, 귀네미 지역은 농촌진흥청 촬영, 정선 새비재(180ha)는 농업관측본부가
촬영하여 기관 간 정보 공유
2019년
○ 고정익드론(1기, 구매)을 활용하여 정선군 고랭지배추 주산지 영상자료(2년차) 지속 수집, 데이터 축적을 통해 전년과 비교
* 동일 지역에서 비슷한 시기 촬영으로 시기별로 전년 대비 증감 확인 가능 자료: 농업관측센터 내부자료.를 활용하여 재구성해 저자 작성.
2020년부터 촬영지역을 점차 확대하면서 산지 정보 수집에 특화된 드론 운영방 식을 모색하기 위한 시범 사업을 추진하였다. 농촌진흥청과 협력 사업이 종료되 면서, 자체 사업으로 고랭지채소에 대한 드론 조사를 실시하는 등 촬영 면적을 대 폭 확대하였다. 남부 지방의 동계작물인 월동배추, 마늘, 양파 등의 주산지를 드론으로 촬영하여 면적과 출하 상태를 파악하는 사업을 실시하였다. 시범사업 차원에서 건고 추 재배면적 파악을 위한 드론 조사사업을 실시하였다.
<표 2-11> 농업관측센터 품목별 항공촬영 면적 변화(2020~2021년)
단위: ha, %
품목 2020년 2021년
재배면적 촬영면적 점유율 재배면적 촬영면적 점유율
고랭지배추 3,294 1,297 39.4 3,294 1,966 59.7
건고추 미실시 45,213 2,131 4.7
가을/월동배추 3,037 2,185 71.9 3,037 2,685 88.4
마늘 20,115 3,381 16.8 20,115 4,858 24.1
양파 14,684 2,952 20.1 14,684 4,336 29.5
주: 상기 자료는 2020년 기준 농업경영체등록정보의 촬영 시군 읍면동 전체 경지면적, 품목별 면적을 활용하 여 산출한 결과이다.
자료: 저자 작성.