저고도 UAV를 활용한 간척지와 산림지의 영상 획득 및 분석

04 저고도 UAV를 활용한 간척지와 산림지의 영상 획득 및 분석

박 재 성

서울대학교 지역시스템공학과 / 박사수료 pjs1225@snu.ac.kr

윤 태 강

서울대학교 지역시스템공학과 / 석사과정 power2447@snu.ac.kr

김 동 근

서울대학교 지역시스템공학과 / 석사과정 fiy3000@snu.ac.kr

손 영 환

서울대학교 지역시스템공학과 / 부교수 syh86@snu.ac.kr

1. 서 언

무인항공기(UAV, Unmmaned Aerial Vehicle or Uninhabited Aerial Vehicle)는 사람이 탑승하지 않고 원격조종 또는 자동으로 비행 할 수 있는 동력 항공기를 말한다. UAV는 과거 군사용으로 개발되어 정 찰, 폭격 등으로 사용되었으나 최근 UAV에 대한 관심과 수요가 급증하고 관련 기술이 향상되면서 다양한 산업 분야에서 활용이 시도되고 있다. 상 업용 드론 시장 규모는 2023년 100억 달러 이상으로 빠르게 성장할 것으 로 전망되고 있으며, 글로벌인포메이션은 세계 무인기 시장이 연평균 10% 성장해 2023년에는 125억 달러 규모로 성장하고, 특히 민간 무인기 시장은 연평균 35% 증가하여 8.8억 달러 규모로 예측하고 있다(Global Information, 2014).

2013년 기준 세계 드론 시장의 규모는 66억 달러이며 이 중 90% 이상 이 군사용 목적으로 사용(Teal Group, 2014)되고 있지만 최근 들어 다 국적 기업들의 상업적 용도 활용, 관련 기술 개발 등을 통해 UAV의 활용 이 증가하고 있다. 과거 대부분 군사용 목적으로 UAV가 활용되었던 반면 민간용 무인항공기는 환경, 기상연구, 탐사 등 과학적 목적 외에도 농업, 어업, 산림 및 국토 관리 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 대두되고 있 다. 민간용 UAV는 크게 상업용, 공공 활용, 연구 활용 분야로 나뉠 수 있 다. 상업용 활용 분야는 탐지 및 탐사, 기상 및 통신, 운송, 방송 등의 분 야에서 각광을 받고 있다. 공공 활용 분야는 국토 및 해양, 산림, 교통상 황 등의 관리 및 감독 분야에 주로 활용 될 수 있으며 이 외에도 치안, 수 색 및 구조 등에서도 활용될 수 있다. 그리고 연구 활용 분야에서는 기상 및 대기 연구, 지리 정보 구축, 자원 탐사, 해양 관측 등 여러 분야에서 응

용될 수 있다(국토해양부, 2009).

최근 들어 국내에서도 UAV에 대한 관심이 높 아지고 있다. 정부 차원에서도 재난 감지, 방재 활동 등에 활용이 급증하고 있으며 새로운 활용 방안에 대한 연구들이 다양하게 진행 중이다. TV 방송에서도 UAV를 활용한 간단한 항공 촬영은 필수 아이템이 되었으며 일반인들에게 많이 알려 지는 계기가 되었다. 하지만 현재 국내에서 개발 되고 판매되는 UAV는 전무한 실정이며 주로 유 럽이나 홍콩 등에서 수입하여 사용하고 있고 그 활용처도 상당히 제한적인 것이 현실이다.

이에 본 연구팀은 농공 분야에서 ‘저고도 저비 용 UAV’를 활용하는 방안에 대해 연구 중에 있으 며 지면을 통해 간략히 소개하고자 한다.

2. 연구 개요

위성 영상을 이용한 원격 탐지 기술은 농공 분야 에서도 상당한 연구 경험과 기술이 축적되어 있으 며 넓은 지역에 대한 평가를 실시할 때 매우 효율적 인 도구가 될 수 있다. 하지만 위성 영상을 이용한 모니터링은 관측 주기가 다소 길고 고해상도 영상 획득에 많은 비용이 발생하기 때문에 중․소규모 지 역에 대한 시계열 모니터링에서는 한계가 있다.

따라서 본 연구에서는 중․소규모 지역에서 간 편하게 고해상도 영상 획득이 가능하며 적은 비 용으로 시계열 모니터링 자료 확보가 가능한 UAV를 활용하여 간척지 및 산림지의 토양 특성 등을 평가하는 기법을 개발하고자 한다. 간척지 는 강 하구와 해안의 경계에 방조제 및 매립을 통 해 형성되기 때문에 염분 농도가 높아 작물 재배 가 쉽지 않고 생산량 저하가 발생한다. 또한 간척 지는 대부분 저지대에 위치하여 지하수위가 높고 배수가 불량하여 제염하기 어려우며 초기 제염을

했음에도 불구하고 높은 지하수위와 모세관 현상 으로 재염화가 발생하기 쉽다. 이러한 재염화 현 상은 계절적인 요인과 기상 상태에 따라 반복적 으로 발생하게 되는데 짧은 주기로 영상을 획득․

분석하여야 재염화 지역을 확인할 수 있으며 이 에 대한 대책을 수립할 수 있게 된다.

한편 산림지에서는 매년 약 400건의 크고 작 은 산불이 발생(산림청, 2015)하고 있는데 산불 이 발생한 토양에는 물리 화학적 변화가 일어나 산사태 발생 확률이 일반 산지보다 높아지게 된 다. 산불 지역을 포함한 산림지는 접근이 용이하 지 않으며 면적이 넓어 사람이 직접 재해 지역을 파악하는데 어려움이 있으므로 산림 지역을 효율 적으로 관측할 수 있는 기술이 필요하다.

이를 위해 우선적으로 UAV의 항공 사진 촬영 기능을 이용해 대상 간척지 및 산림 지역의 고해상 도 영상을 확보한다. 영상은 정합 과정을 통해 픽 셀별로 위치 정보와 색상 정보를 포함한 하나의 이 미지로 재구성하여 활용하였으며 이와 같은 과정 을 대상 지역에서 정기적으로 실시하여 시계열 이 미지를 획득하고, 디지털 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 토지 피복 상태와 변화를 파악하고자 한 다. 간척지에서는 토양의 함수비, 염분 농도, 재염 화 가능성 등의 판단을 수행할 것이며, 산림 지역 에서는 산불 이후 토양의 물리 공학적 특성 변화의 추정 및 산사태 등의 2차 재해에 대한 위험성을 평 가하는 기초 자료로써 활용할 예정이다.

3. 연구 대상지 및 적용 UAV 제원 3.1 연구 대상지

본 연구를 위한 대상지는 새만금, 시화 간척지 와 서울대학교 태화산 학술림 및 올해 5월 산불이

그림 1. DJI 사의 소형 UAV – Phantom3 professional

표 1. 팬텀3 프로페셔널 UAV의 제원 기체명 PHANTOM3 Professional

제조사 DJI

기체

무게 1280g

최대 상승 속도 5m/s

최대 하강 속도 3m/s

최대 속도 16m/s

최대 해발 고도 6000m

카메라

센서 Sony EXMOR 1/2.3“

렌즈 FOV 94˚ 20mm f/2.8 ISO 범위 100-3200(video), 100-1600(photo) 셔터스피드 8s ~ 1/8000s

최대 해상도 4000×3000

짐벌 안정화 3축(pitch, roll, yaw)

조종기 최대 조종 거리 2000m 그림 2. 비행 고도에 따른 해상도 및 촬영 범위의 관계

발생했던 관악산으로 선정 하였다.

3.2 UAV 제원

본 연구에서 사용한 UAV는 DJI 社의 PHANTOM3 Professional 모델(그림 1)이며 표 1에 자세한 사양을 정리하였다. 이 기체는 4000×3000픽셀 의 고해상도 카메라를 탑재하고 있어 비행 중 고 해상도 영상의 획득이 가능하다. 카메라의 흔들 림 최소화를 위해 3축 짐벌이 부착되어 있으며 내 장 GPS를 통해 사진에 위치 정보가 기록된다.

3.3 UAV 카메라 (NIR영역)

UAV에 장착된 카메라에서 획득하는 영상은 파 장대가 약 400nm~700nm 구간의 가시광선 영역

인 RGB 형태의 값이다. 그러나 일반적으로 카메 라의 감광재는 가시광선 영역 이외의 파장까지 기 록이 가능하다. 대부분의 디지털 카메라에 사용되 는 이미지 센서들은 적외선 파장대에 민감하여 적 외선 차단 필터(IR cutoff filter)를 부착하고 있 으며 이를 제거하면 근적외선 영역의 파장이 센서 에 기록되게 된다. 본 연구에서는 UAV의 카메라 에 부착된 적외선 차단 필터를 제거하고 850nm 이상의 파장만 통과시킬 수 있는 필터를 장착하여 근적외선 영역의 촬영을 실시하였다.

3.4 주행 고도에 따른 영상 품질

UAV에 장착된 카메라에서 촬영한 영상의 품 질은 주행 고도에 따라 크게 달라지게 된다. 그림 2에 나타난 바와 같이 저고도에서는 고해상도의 영상 획득이 가능하나 촬영 범위가 좁고 높은 고 도에서는 광역 영상 획득이 가능하나 해상도가 낮아지는 문제점이 있다.

따라서 본 연구에서 요구되는 품질의 해상도를 확인하기 위해 고도 30m~500m 까지 10m 단위 로 영상을 획득하여 픽셀 당 해상도 및 촬영 범위 를 평가하였다.

그림 3에서와 같이 고도 상승에 따라 1회 촬영 에서 획득할 수 있는 범위는 고도에 비례해 증가

(a) 30m (b) 100m (c) 200m

(d) 300m (e) 400m (f) 500m

그림 3. 촬영 고도에 따른 촬영 범위 (시화)

(a) 30m (b) 100m (c) 200m

(d) 300m (e) 400m (f) 500m

그림 4. 촬영 고도에 따른 영상 품질 (시화)

하며 고도에 따른 촬영범위는 고도 100, 250, 500m에서 각각 3.4ha, 21.6ha, 86.2ha이다.

그림 4는 촬영 고도에 따른 영상 품질을 평가 하기 위해 그림 3에서 동일 부분을 잘라 낸 사진 이며 해상도는 고도 100, 250, 500m에서 각각 5.4cm/pixel, 13.4cm/pixel, 26.8cm/pixel이

다. 고도 30m에서는 1픽셀 당 1.6cm의 높은 해 상도를 나타내어 지표면에 위치한 표식이나 물체 등이 확연하게 구분 가능하나 고도가 높아질수록 해상도는 점차 감소하여 고도 500m에서는 지표 면의 물체 인식이 어려워질 뿐만 아니라 색상의 구분도 모호해짐을 확인 가능하다.

(a) 영상 정렬 및 교차점 생성 (b) 와이어프레임 및 메쉬 생성

(c) 면 생성 (d) 3차원 정합 완료

그림 5. 영상 정합 과정(관악산)

(a) 시험지구 전체

(b) 영상 품질

그림 6. 시화지구 촬영 영상 (H=250m)

본 연구에서는 촬영의 효율성 및 영상의 품질 을 고려하여 고도 100, 250m의 두 가지 경우에 대하여 항공사진 촬영을 실시하였다.

4. 영상 획득 및 정합

UAV에서 촬영한 사진은 영상 정합 과정을 통 해 하나의 사진으로 만들어진다. 영상 정합은 사

진의 위치 정보와 색상 정보를 바탕으로 여러 장 의 사진을 하나의 사진으로 만드는 과정이며 이 를 위해서는 중복되어 촬영된 사진이 필요하다.

항공 사진 측량 작업 규정에는 촬영 진행 방향으 로 60%, 인접 코스 간 30%를 표준으로 제시하고 있으며 필요에 따라 중복도를 각각 80%, 50%까 지 허용한다. 본 연구에서는 진행방향으로 80%, 인접 코스 간 50% 이상의 중복도를 기준으로

(a) 새만금 (b) 태화산

(c) 관악산 (RGB) (d) 관악산 (NIR)

그림 7. 대상지 촬영 영상(H=250m)

100m, 250m 상공에서 촬영을 실시하였다. 이렇 게 획득한 각 정지 영상은 고도 및 위경도를 포함 한 위치 정보를 가지고 있으며 이를 이용하여 영 상 정합을 진행하게 된다. 영상 정합은 ‘영상 정 렬 – 교차점 생성 – 메쉬 생성 – 면 생성’의 과정으 로 진행되며 정합된 영상은 3차원 형태 또는 정사 영상으로 생성 가능하다. 또한 정합된 영상은 각 픽셀별로 위치 정보와 색상 정보를 모두 포함하 고 있다.

5. 대상지 영상

각 대상지에서 원하는 영역을 설정한 후 1~3 회 주행으로 영상을 획득하였으며 획득한 영상은 다음 그림 6, 그림 7과 같다.

시화 지구에서는 폭 500m, 길이 6.2km 구간 의 약 310ha 면적의 영상을 3회 주행으로 획득하 였으며, 새만금 지구에서는 폭 1.5km, 길이 2.8km

구간의 약 420ha 면적의 영상을 2회 주행으로 획 득 하였다. 산림지인 태화산과 관악산에서는 1회 주행으로 각각 약 114ha, 170ha 면적의 영상을 획득하였으며 추가로 근적외선(NIR) 영상을 획 득하였다.

6. 영상 분석 6.1 간척지 분류

고도 250m에서 획득한 영상에서는 다음 그림 8과 같이 식생 지역과 나대 지역이 구분이 가능하 며 갯골의 형상을 파악할 수 있었다. 또한 염이 상승한 재염화 지역을 구분할 수 있었다.

6.2 산림지 분류

산림지 영상에서는 임도 구간의 포장 상태와

(a) 새만금 (b) 시화 그림 8. 간척지 영상 – 염 상승 지역 분류

(a) 태화산 NIR(필터有) 및 RGB 영상 (b) 관악산 NIR(필터無) 및 RGB 영상 그림 9. 산림지 영상 – 임도 구간 및 산불 발생지 분류

그림 10. NDVI(관악산)

비탈면 붕괴 구간을 확인할 수 있었으며 식생의 분류가 가능한 수준의 영상을 획득할 수 있었다.

또한 관악산 지역은 5월 발생한 산불의 피해 범위 를 확인할 수 있었으며 노두를 확인할 수 있었다.

관악산 산불 피해 지역을 대상으로 RGB 및 NIR 영상을 이용하여 식생지수(NDVI)산정을 실

시하였으며 이는 그림 10과 같다. NDVI가 높을 수록 영상에서는 밝게 나타나며 이는 식생의 활 동이 활발하다는 의미이다. 산불로 인해 임야가 소실된 부분에서는 인근 지역에 비해 NDVI가 낮 아 흑색으로 나타나고 있으며 또한 식생이 아닌 암반 및 도심지도 낮은 식생지수가 나타남을 확 인할 수 있다.

7. 결 언

위성 영상의 단점을 보완할 수 있는 UAV 활용 연구가 최근 활발히 진행 중에 있으며 본 연구팀 도 저고도 UAV를 활용하여 농공 분야에 접목할 수 있는 기술을 연구 중에 있다.

소형 UAV를 이용하여 간척지 및 산림지의 정 지 영상을 획득하고 이에 대한 기초적인 분석을

하였으며 각 대상 지역의 주행 고도 별 RGB 및 NIR 영역의 영상을 획득하여 분석하였다. 간척 지에서는 식생 및 나대 지역, 염 상승 지역을 각 각 분류할 수 있음을 확인하였고 산림지에서는 임도, 비탈면 붕괴지역 등을 확인하고 산불 지역 의 피해 범위 등을 파악하였다. 현재 UAV를 활 용한 연구는 초기 단계이며 주기적인 모니터링 관측 자료의 축적을 바탕으로 대상 지역에 대해 UAV 활용성 및 토양 특성 평가를 위한 연구를 지 속적으로 추진할 것이다.

향후에는 간척지 및 산림지 토양의 물리적 특 성을 평가하기 위해 현장 모니터링 시스템을 구 현하여 데이터베이스를 확보하고 간척지 재염화 가능성, 산불 지역 토양 특성의 변화 추이 등을 분석할 예정이다.

감사의 글

본 기술 기사는 농림축산식품부 농생명산업기 술개발사업 및 2015년도 정부(미래창조과학부) 의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 작성됨 (2014R1A2A1A11051680).

참고문헌

1. Global Information, 2014, The UAV Market Report.

2. Teal Group, 2014, UAV Forecast 2014.

3. 국토해양부, 2009, 무인항공기 안전관리제도 구축 연구 보고서.

4. 산림청, 2015, 2014년 산불통계 연보.