KR101793509B1 - Remote observation method and system by calculating automatic route of unmanned aerial vehicle for monitoring crops - Google Patents

Remote observation method and system by calculating automatic route of unmanned aerial vehicle for monitoring crops Download PDF

Info

Publication number
KR101793509B1
KR101793509B1 KR1020160098570A KR20160098570A KR101793509B1 KR 101793509 B1 KR101793509 B1 KR 101793509B1 KR 1020160098570 A KR1020160098570 A KR 1020160098570A KR 20160098570 A KR20160098570 A KR 20160098570A KR 101793509 B1 KR101793509 B1 KR 101793509B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
crop
unmanned aerial
aerial vehicle
unit
Prior art date
Application number
KR1020160098570A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김길수
김병훈
Original Assignee
(주)노루기반시스템즈
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)노루기반시스템즈 filed Critical (주)노루기반시스템즈
Priority to KR1020160098570A priority Critical patent/KR101793509B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101793509B1 publication Critical patent/KR101793509B1/en

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64CAEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C39/00Aircraft not otherwise provided for
    • B64C39/02Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
    • B64C39/024Aircraft not otherwise provided for characterised by special use of the remote controlled vehicle type, i.e. RPV
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64DEQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENTS OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
    • B64D1/00Dropping, ejecting, releasing, or receiving articles, liquids, or the like, in flight
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64DEQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENTS OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
    • B64D45/00Aircraft indicators or protectors not otherwise provided for
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64DEQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENTS OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
    • B64D47/00Equipment not otherwise provided for
    • B64D47/08Arrangements of cameras
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Mining
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/57Mechanical or electrical details of cameras or camera modules specially adapted for being embedded in other devices
    • H04N5/2257
    • B64C2201/127
    • B64D2700/62184
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64UUNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2101/00UAVs specially adapted for particular uses or applications
    • B64U2101/30UAVs specially adapted for particular uses or applications for imaging, photography or videography

Abstract

Disclosed are a remote observation method through automatic route calculation of an unmanned aerial vehicle and a system thereof. According to the present invention, the remote observation method uses unmanned aerial vehicle (100) which includes a photographing unit (140) which photographs cropland, determines crops according to their growth stage, and acquires image data according to the distribution, and a position information detector (120) which detects position information while the unmanned aerial vehicle (100) aviates along the pre-determined route. The remote observation method includes: a step (a) of preparing geographic information data where a cadastral map layer, an aerial image layer, and a DEM layer of a cropland overlap; a step (b) of preparing crop statistics data according to growth of the crops in the cropland; a step (c) of preparing non-crop data reflecting the height of an object which is not crops; a step (d) of calculating the flight altitude and route of the unmanned aerial vehicle (100) by using the geographic information data, the crop statistics data, and the non-crop data; a step (e) of photographing cropland through the flight of the unmanned aerial vehicle (100) which follows the flight altitude calculated in step (d) and generating positional image data; and a step (f) of receiving the positional image data through an automatic route calculation unit (600) located in the ground.

Description

작물 모니터링을 위하여 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템 {REMOTE OBSERVATION METHOD AND SYSTEM BY CALCULATING AUTOMATIC ROUTE OF UNMANNED AERIAL VEHICLE FOR MONITORING CROPS}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a remote monitoring method and system for estimating an automatic route of an unmanned aerial vehicle for monitoring crops,

본 발명은 작물 모니터링을 위하여 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템에 관한 것이다. 더 구체적으로는, 본 발명은 드론과 같은 무인 비행체를 이용하여 고추, 배추 무, 마늘, 양파 등과 같은 작물의 생육 상태를 용이하게 파악하고 관리하도록 하며, 작물의 분포 상태 및 병충해 유무 상태를 파악할 수 있도록 하고, 더 나아가 트랙터와 같은 농업용 설비와 ICT 등의 방식으로 연계되어 자동화된 정밀 농업이 가능하도록 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a remote observation method and system for estimating an automatic route of an unmanned aerial vehicle for monitoring crops. More specifically, the present invention can easily identify and manage the growth status of crops such as red pepper, cabbage radish, garlic, onion and the like using a unmanned aerial vehicle such as a drone, The present invention also relates to a remote observation method and system thereof by automatic route calculation of an unmanned aerial vehicle, which enables automated agricultural precision agriculture linked to agricultural facilities such as tractors and ICT.

고추, 배추, 무, 마늘 및 양파 등의 작물을 생산함에 있어 생산량 증대와 인력의 사용을 최소화하는 방향으로 기술이 개발되고 있다.In the production of crops such as red pepper, cabbage, radish, garlic and onion, technologies are being developed to minimize production and increase the use of manpower.

이와 관련되어 무인 비행체와 원격탐사 기술을 이용하여 낮은 고도에서 비행하면서 작물의 생육 정보를 수집하여 생육 상태를 파악하면서 수확량 예측을 통하여 수급조절 모델 개발에 필요한 기초 데이터를 제공하고, 작물의 생육 단계에 맞는 자동 경로탐색 기술, 비행체 이용 영상수집 및 데이터 처리, 토양, 작물 특성 값과 영상데이터를 연관 분석하는 통계기술 등이 요구되고 있다.In connection with this, we collected data on the growth of crops while flying at low altitudes using unmanned aerial vehicles and remote sensing technology to provide basic data necessary for development of supply and demand control models through forecasting yields, There is a need for a suitable automatic path search technique, image acquisition and data processing using aviation, statistical techniques for correlating soil characteristics and crop characteristics with image data.

무인 비행체를 활용한 다양한 분야 중 지형정보 자료 구축은 다양하게 응용되고 있는데, 특히 정확한 지형 자료의 구축을 통해 농업, 토목, 건축, 도시계획, 관광 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이러한 다양한 활용을 위해서는 정확한 위치 정보가 기반이 되어야 한다. 또한 단순한 위치 기반의 이미지 자료는 사진측량기술을 활용하여 기존의 항공 또는 위성 기반의 영상에서 활용한 스테레오 영상기반 고도추출 기술에서 단순 중복 이미지의 중복된 영상의 픽셀의 위치를 판독하는 포인트클라우드 기술로 발전되고 있다. 특히 포인트클라우드 기술은 현재 무인자동차 분야에서 영상만으로 위치와 거리를 측정하고 객체를 판별하는 기술로 진화하고 있다.Among various fields using unmanned aerial vehicles, construction of terrain information data has been widely applied. Especially, it is utilized in various fields such as agriculture, civil engineering, architecture, urban planning, and tourism through building accurate terrain data. For these various applications, accurate location information should be based. In addition, the simple location-based image data is a point cloud technology that uses the photogrammetry technology to read the position of a pixel in a duplicated image of a simple redundant image in a stereo image-based altitude extraction technique utilized in existing airborne or satellite- Is being developed. In particular, point cloud technology is evolving into a technology that measures position and distance and identifies objects in the field of unmanned vehicles.

무인 비행체 개발 및 관련 시스템 기술 개발은 이렇듯 상당히 진화하여 실용화 단계 수준이기는 하지만, 이를 농업에 적용하기 위해서는 작물의 재배 특성, 재배 지역의 지리정보를 기반으로 무인 비행을 수행하는 최적의 비행계획과 운영기술 등 제반 S/W의 기술이 요구된다.The development of unmanned aerial vehicles and related system technology has evolved considerably and is at the stage of commercialization. However, in order to apply this technology to agriculture, it is necessary to develop an optimal flight plan and operation technology to perform unmanned flight based on the cultivation characteristics of crops, Etc. are required.

이와 관련된 종래 기술로서, '공간정보 생성 시스템 및 그 방법' 이라는 명칭으로 대한민국공개특허 제10-2011-0063257호(이하, '특허문헌 1' 이라 함)에 무인 항공기를 이용하여 공간정보를 생성하는 시스템은 무인 항공기가 위치하는 영역의 영역 정보를 수집하고, 무인 항공기가 위치하는 영역의 영상 정보를 취득하여, 영상 정보에 타임코드를 통합한다. 다음, 공간정보 생성 시스템은 영상 정보에 타임코드를 통합한 통합 정보와 영역 정보를 매핑하고, 매핑한 결과를 정사보정하여 정사영상을 포함하는 3차원 공간정보를 생성하는 기술이 공개되어 있다. 특허문헌 1은 지상기준점과 항공삼각측량기법을 적용하는 대신에 GPS/INS와 직접표정 처리 과정을 토대로 3차원 영상 정보를 생성할 수 있는 장점을 갖는다.As a related art related to the related art, space information is generated by using an unmanned air vehicle in Korean Patent Laid-Open No. 10-2011-0063257 (hereinafter referred to as 'Patent Document 1') under the name of 'spatial information generation system and method thereof' The system collects the area information of the area where the UAV is located, acquires the image information of the area where the UAV is located, and integrates the time code into the image information. Next, a spatial information generation system has disclosed a technique of generating three-dimensional spatial information including an orthoimage by mapping the integrated information obtained by integrating the time code to the image information and the region information, and orthogonalizing the result of the mapping. Patent Document 1 has an advantage that 3D image information can be generated based on GPS / INS and direct facial expression processing instead of applying ground reference point and aerial triangulation method.

하지만, 근래에 들어 인공위성을 통한 촬영 영상이 아닌 무인 비행체를 활용한 실제 영상데이터의 수집 및 활용이 부각되면서 작물 생육상태 및 수급량 파악을 위한 무인 비행체의 활용도가 점차 높아지고 있다.However, as the collection and utilization of actual image data utilizing unmanned aerial vehicles has been emphasized rather than shooting images through satellites in recent years, the utilization of unmanned aerial vehicles for increasing the crop growth status and receipt amount is gradually increasing.

또한, 종래에 군사 정찰용으로 사용되던 무인 비행체는 다양한 용도로 사용이 확대되고 있다. 일 예로 '무인 비행체 제어 시스템 및 방법' 이라는 명칭으로 대한민국등록특허 제10-1286376호(이하, '특허문헌 2' 라함)에 무인 비행체의 제어 방식이 공개되어 있다. 특허문헌 2를 살펴보면 무인 비행체를 구성하는 제어장치, 촬영장치 등을 각각 복수의 사용자가 독립적으로 제어할 수 있도록 하였다. 특허문헌 2와 같이 무인 비행체의 제어기술이 근래에 들어 장족의 발전을 이루고 있는 상황이나 아직까지 작물의 생육상태를 파악하고 관리하기 위한 목적으로 개발되어 제시된 사례는 전무한 실정이다.In addition, unmanned aerial vehicles, which have conventionally been used for military reconnaissance, are being used for various purposes. For example, a control system of a unmanned aerial vehicle is disclosed in Korean Patent No. 10-1286376 (hereinafter referred to as "Patent Document 2") under the name of 'Unmanned aerial vehicle control system and method'. According to Patent Document 2, a plurality of users can independently control the control device and the photographing device constituting the unmanned aerial vehicle, respectively. As described in Patent Document 2, there have been no cases in which the control technology of the unmanned aerial vehicle has been developed in recent years, but it has not yet been developed for the purpose of grasping and managing the growth state of crops.

이처럼 무인 비행체에서 촬영한 영상센서의 활용이 좋다는 인식에도 불구하고 무인 비행체의 비행제어, 영상센서기술, 영상전사기술, 공간정보기술 등 정보 획득 및 관리의 어려움과 이를 관리하기 위한 고비용의 인력 사용으로 인한 생산 원가의 상승을 이유로 경제성이 떨어지는 단점이 있다.
In spite of the recognition that the use of the image sensor taken by the unmanned aerial vehicle is good, it is difficult to acquire and manage the information such as the flight control of the unmanned aerial vehicle, the image sensor technology, the image transfer technology, and the spatial information technology and the high- And the economical efficiency is low due to the increase of the production cost due to the increase of production cost.

대한민국공개특허 제10-2011-0063257호(2011.06.10.공개)Korean Patent Publication No. 10-2011-0063257 (published on Jun. 10, 2011) 대한민국등록특허 제10-1286376호(2013.07.15.공고)Korean Registered Patent No. 10-1286376 (Announced on July 15, 2013)

본 발명은 상기와 같은 종래 기술에서 발생하는 문제점을 해소하기 위한 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 드론과 같은 무인 비행체를 이용하여 농경지를 영상 촬영하여 작물의 상태를 모니터링하고 관리자에게 생육단계별 생육 및 수량모델 분석정보를 제공하여 생산성 증대와 수급량 예측에 지원이 가능한, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the problems occurring in the prior art as described above, and it is an object of the present invention to provide a method of monitoring the state of a crop by imaging a cropland using a unmanned aerial vehicle such as a drone, The present invention provides a remote observation method and system for estimating an automatic route of an unmanned aerial vehicle that can provide information on growth and quantity model analysis information to increase productivity and predict supply and demand.

또한, 본 발명은 다양한 지형의 노지에서 재배되는 작물의 지리적 특성을 고려하여 작물의 생육 상태를 모니터링할 수 있는 최적의 무인 비행체 자동 항법 시스템의 경로를 설정할 수 있는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.The present invention also provides an automatic route calculation method of an unmanned aerial vehicle which can set an optimum path of an automatic unmanned aerial vehicle automatic navigation system capable of monitoring the growth state of crops in consideration of the geographical characteristics of crops cultivated in various geographical areas. A remote observation method and a system thereof.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 단순히 작물의 성장 상태에 관한 데이터를 제공하는데 그치지 않고 주요작물 상태별 데이터 및 메타데이터 DB를 구축하여 분석 및 예측모델 개발에 자동화된 DB를 제공할 수 있는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is to provide an automated DB for developing analysis and prediction models by constructing data and metadata DB for each major crop condition, And a remote observation method through automatic route calculation of a flight body and a system thereof.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 축적된 작물 상태별 DB를 활용한 검색관리 시스템을 통해 관리자의 편리성을 고려한 무인 비행체 기반 통합 모니터링 체계까지 용이하게 이루어질 수 있도록 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.Another object to be solved by the present invention is to provide an automatic monitoring system for an unmanned aerial vehicle which can easily perform an integrated monitoring system based on an unmanned aerial vehicle considering the convenience of an administrator through a search management system utilizing DBs for each crop state, And to provide a remote observation method and system thereof.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 작물의 생육상태, 위치, 분포 등을 무인 비행체를 중심으로 효과적으로 파악하여 필요 인력을 최소화할 뿐만 아니라, 기온이나 기상 변화와 같은 환경 변수를 최소화하여 효과적으로 관리할 수 있는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.Another object to be solved by the present invention is to minimize the necessary manpower by effectively grasping the growth status, location, and distribution of crops around the unmanned aerial vehicle, and minimizing environmental variables such as temperature and weather change, The present invention provides a remote observation method and system for estimating an automatic route of an unmanned aerial vehicle.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 사물인터넷(IOT)과 같은 통신 장비를 적극 활용하여 농경지, 작물의 상태 파악을 넘어서 트랙터와 같은 농업관련 시설물의 운영에 의사결정지원이 이루어질 수 있도록 함으로써 스마트 팜을 실현할 수 있도록 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is to utilize telecommunication equipment such as Internet (IOT) to make decision support for operation of agriculture-related facilities such as tractors beyond the status of agricultural land and crops, The present invention provides a remote observation method and system for estimating an automatic route of an unmanned aerial vehicle, which enables realization of a farm.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 방법은, 농경지를 촬영하여 작물의 생육 단계별 상태에 따라 구별이 가능하고 분포 상태에 따른 영상데이터를 취득하는 촬영부(140)와 경로를 따라 비행하면서 위치 정보를 검출하는 위치정보 검출부(120)를 포함하는 무인 비행체(100)를 이용하여, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법으로서, (a) 해당 농경지의 지적도 레이어, 항공 영상 레이어 및 DEM 레이어가 중첩된 지리정보 데이터를 준비하는 단계와, (b) 해당 농경지의 작물의 생육에 따른 농경작물 통계 데이터를 준비하는 단계와, (c) 농경 작물이 아닌 물체의 높이가 반영된 비농경작물 데이터를 준비하는 단계와, (d) 상기 지리정보 데이터, 상기 농경작물 통계 데이터 및 상기 비농경작물 데이터로부터 상기 무인 비행체의 비행고도와 비행경로를 산출하는 단계와, (e) 상기 (d) 단계에서 산출된 무인 비행체의 비행고도를 따르는 상기 무인 비행체의 비행에 의해, 해당 농경지를 촬영하여 위치별 영상데이터를 형성하는 단계와, (f) 상기 위치별 영상데이터를 지상의 자동 경로 산정부(600)에서 제공받는 단계를 포함한다.According to one aspect of the present invention, there is provided a method for detecting agricultural land, comprising: a photographing unit (140) for photographing cropland and obtaining image data according to a distribution state, A method for remotely observing an unmanned aerial vehicle using an unmanned aerial vehicle (100) including a position information detection unit (120) for detecting position information, the method comprising: (a) (B) preparing agro-crop statistics data according to the growth of crops in the corresponding cropland; (c) preparing non-agronomic crops reflecting the height of the object, (D) comparing the geographical information data, the agro-crop statistics data, and the non-agro- The method includes the steps of: (a) calculating an aviation flight path; (e) capturing the cropland by the flight of the unmanned aerial vehicle according to the flight altitude of the unmanned aerial vehicle calculated in the step (d) (f) receiving the position-specific image data from the ground automatic path calculation unit 600. [

일 실시예에 따라, (g) 상기 영상데이터를 분석하여 위치별 작물의 생육상태를 수치상으로 등급을 매겨 사용자 또는 관리자에게 정보를 제공하고, 전체 농경지상의 작물의 분포를 산출하여 사용자 또는 관라자에게 수급량 정보를 제공하는 단계가 추가된다.According to one embodiment, (g) analyzing the image data to provide information to the user or administrator by numerically ranking the growth status of the crops by location, calculating the distribution of the crops on the whole farmland, A step of providing the supply amount information is added.

일 실시예에 따라, 상기 비농경작물 데이터는, 상기 무인 비행체의 항로 내에 위치하는 건물, 나무, 강, 바위 및 하천의 높이가 반영된 데이터를 포함한다.According to one embodiment, the non-agriculture crop data includes data reflecting the heights of buildings, trees, rivers, rocks, and streams located in the route of the unmanned aerial vehicle.

일 실시예에 따라, 상기 (d) 단계에서, 상기 무인 비행체의 비행고도 산출을 위해, 상기 무인 비행체의 종류, 센서의 종류, 비행 속도, 풍속 및 배터리 상태에 관한 정보를 더 이용한다.According to one embodiment, in step (d), information on the type of the unmanned aerial vehicle, the type of sensor, the flying speed, the wind speed, and the battery condition is further used for calculating the flight altitude of the unmanned aerial vehicle.

일 실시예에 따라, 상기 (b) 단계에서, 상기 농경작물 통계 데이터는, 작물의 종류, 작물의 성장 단계별 길이, 잎면적 및 무게에 관한 정보를 포함한다.According to one embodiment, in the step (b), the agro-crop statistics data includes information on the type of the crop, the length of each step of growing the crop, the leaf area and the weight.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따라, 작물 모니터링을 위하여 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템은, 농경지의 상공에서 지정된 경로를 따라 무인으로 자동 비행하여 촬영하고 촬영된 영상데이터와 위치데이터를 전송하는, 무인 비행체(100)와, 해당 농경지의 지적도 레이어, 항공 영상 레이어 및 DEM 레이어가 중첩된 지리정보 데이터, 해당 농경지의 작물의 생육에 따른 농경작물 통계 데이터, 농경 작물이 아닌 물체의 높이가 반영된 비농경작물 데이터를 이용하여, 상기 무인 비행체(100)의 비행고도를 산출하여, 상기 무인 비행체가 상기 비행고도에 따라 비행하도록 하는 자동 경로를 산정하는, 자동 경로 산정부(600)와, 상기 무인 비행체로부터 무선 통신으로 상기 영상데이터, 상기 위치데이터를 수신하는 중계기(200)와, 상기 중계기와 접속하여 상기 무인 비행체가 촬영한 영상데이터 및 위치데이터를 수신하고, 상기 무인 비행체의 경로 정보를 수집하고 제어하는 관제국(300)과, 상기 관제국(300)과 접속하여 상기 영상데이터 및 상기 위치데이터를 저장하는 데이터 서버(400)와, 상기 데이터 서버에 저장된 영상데이터 및 위치데이터를 이용하여 생육단계별 상태를 산출하는 분석부(500)를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a remote observation system for estimating an automatic route of an unmanned aerial vehicle for monitoring crops, the system comprising: And the geographical information data in which the cadastral layer, the aerial image layer and the DEM layer of the cropland are superimposed, the agricultural crop statistical data according to the growth of the crop of the cropland, An automatic path calculating unit 600 for calculating an automatic path for calculating the flight altitude of the unmanned air vehicle 100 using the non-agriculture crop data reflecting the height of the object and allowing the unmanned air vehicle to fly according to the flight altitude , A repeater (2) for receiving the image data and the position data from the unmanned air vehicle via wireless communication (300) for collecting and controlling path information of the unmanned aerial vehicle (300), and a controller (300) connected to the repeater to receive image data and position data photographed by the unmanned air vehicle A data server 400 for storing the image data and the position data, and an analyzer 500 for calculating a state of each growth stage using image data and position data stored in the data server.

일 실시예에 따라, 상기 비농경작물 데이터는, 상기 무인 비행체의 항로 내에 위치하는 건물, 나무, 강, 바위 및 하천의 높이가 반영된 데이터를 포함한다.According to one embodiment, the non-agriculture crop data includes data reflecting the heights of buildings, trees, rivers, rocks, and streams located in the route of the unmanned aerial vehicle.

일 실시예에 따라, 상기 무인 비행체의 비행고도 산출을 위해, 상기 무인 비행체의 종류, 센서의 종류, 비행 속도, 풍속 및 배터리 상태에 관한 정보가 더 이용된다.According to one embodiment, information on the type of the unmanned aerial vehicle, the type of sensor, the flying speed, the wind speed, and the battery condition is further used for calculating the flight altitude of the unmanned aerial vehicle.

일 실시예에 따라, 상기 농경작물 통계 데이터는, 작물의 종류, 작물의 성장 단계별 길이, 잎면적 및 무게에 관한 정보를 포함한다.According to one embodiment, the agro-crop statistics data includes information on the type of the crop, the length of each step of growing the crop, the leaf area, and the weight.

일 실시예에 따라, 상기 무인 비행체(100)는, 상기 관제국과 통신 접속하고 제어신호, 영상데이터, 및 위치데이터를 송수신하는 통신부(160)와, 상기 통신부와 접속하고 상기 자동 경로 산정부(600)에 의해 산정된 자동 경로로 비행하도록 제어하며 상기 촬영부의 촬영과 위치데이터 검출을 제어하고 감시하는 제어부(110)와, 상기 제어부의 제어에 의해 작물의 생육 상태를 촬영하는 촬영부(140)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 자동 경로 산정부(600)에 의해 산정된 자동 경로를 비행하면서 위치정보를 검출하는 위치정보 검출부(120)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체(100)의 비행 동력을 출력하는 비행 추진부(150)를 포함한다.According to one embodiment, the UAV 100 includes a communication unit 160 that communicates with the control station and transmits and receives control signals, image data, and position data, and a communication unit 160 that is connected to the communication unit, 600), and controls the photographing of the photographing unit and the detection of the position data. The photographing unit 140 photographs the growth state of the crop under the control of the control unit. A position information detector 120 for detecting position information while flying an automatic path calculated by the automatic path determining unit 600 under the control of the controller, And a flight propelling unit 150 for outputting power.

일 실시예에 따라, 상기 위치정보 검출부(120)는, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체(100)의 위치를 지피에스(GPS) 정보에 의하여 검출하는 지피에스부(121)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체가 비행하는 방위를 검출하는 방위센서부(122)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체가 비행하는 고도를 검출하는 고도 센서부(123)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체가 비행하는 방향을 검출하는 자이로센서부(124)와, 상기 제어부의 제어에 의해 상기 무인 비행체가 비행하는 속도를 검출하는 속도 센서부(125)를 포함한다.According to one embodiment, the position information detector 120 may include a GPS unit 121 for detecting the position of the UAV 100 under the control of the controller by GPS information, An altitude sensor unit 123 for detecting the altitude at which the unmanned air vehicle is flying under the control of the control unit; and a control unit for controlling the unmanned air vehicle A gyro sensor unit 124 for detecting a direction of flight, and a speed sensor unit 125 for detecting the speed at which the unmanned air vehicle travels under the control of the control unit.

일 실시예에 따라, 상기 분석부(500)는, 상기 데이터 서버에 저장된 영상데이터를 이용하여 작물의 생육 단계별 정보를 산출하는 생육 영상 전처리 및 영상 분석 알고리즘을 포함한다.According to one embodiment, the analysis unit 500 includes a growth image preprocessing and image analysis algorithm that calculates information on the growth stages of the crop using the image data stored in the data server.

일 실시예에 따라, 상기 분석부(500)는, 산출된 생육 상태 분석 데이터와 분포 상태 데이터를 이용하여 수급량을 예측하기 위한 의사결정지원부를 더 포함한다.According to one embodiment, the analysis unit 500 further includes a decision support unit for predicting the amount of supply and demand using the calculated growth state analysis data and distribution state data.

본 발명은 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공함으로써, 드론과 같은 무인 비행체를 이용하여 작물을 영상 촬영하여 성장 상태를 관리자에게 보내고 작물의 생육상태 및 수량예측을 용이하게 하여 최종적으로 생산성을 높일 수 있고 단순히 작물의 성장 상태에 관한 데이터를 제공하는 데 그치지 않고 작물의 분포, 생육상태, 수량 등을 비교하여 작물의 수급 예측을 위한 분석 및 기반정보를 관리자에게 제공할 수 있도록 하여 자동화된 농경지관리가 이루어질 수 있게 한다.The present invention provides a remote observation method and system through automatic route calculation of an unmanned aerial vehicle, thereby allowing a user to shoot a crop using an unmanned aerial vehicle such as a drone to send a growth state to an administrator, And can provide final analysis and base information for forecasting the supply and demand of crops by comparing the distribution, growth status, and quantity of crops, rather than just providing data on the growth status of the crops. So that automated farmland management can be performed.

또한, 본 발명은 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공함으로써, 다양한 지형의 노지에서 재배되는 작물의 지리적 특성을 고려하여 작물의 생육 상태를 모니터링할 수 있는 최적의 무인 비행체 자동 항법 시스템의 경로를 설정할 수 있다.The present invention also provides a remote observation method and system for estimating an automatic route of an unmanned aerial vehicle to thereby provide an optimum unmanned aerial vehicle capable of monitoring the growth state of crops in consideration of the geographical characteristics of crops cultivated in a variety of terrain- You can set the path of the auto navigation system.

또한, 본 발명은 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공함으로써, 드론과 같은 무인 비행체를 이용하여 농경지를 영상 촬영하여 작물의 생육 상태를 관리자에게 보내 적절한 비료공급 및 위험요소에 대한 빠른 대처를 용이하게 함으로써 최종적으로 생산성을 높일 수 있게 한다.In addition, the present invention provides a remote observation method and system for estimating an automatic route of an unmanned aerial vehicle, thereby capturing an image of the agricultural land using a unmanned aerial vehicle such as a drone, Thereby making it possible to ultimately increase the productivity.

뿐만 아니라, 본 발명은 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 제공함으로써, 농경지의 생육 환경, 분포 및 상태 등을 무인 비행체를 중심으로 효과적으로 파악하고 공간정보를 활용하여 분석 및 관리함으로써 필요 인력을 최소화할 뿐만 아니라, 기온이나 기상 변화와 같은 환경 변수를 최소화하여 효과적으로 재배할 수 있게 하고, 무인 사물 인터넷과 같은 통신 장비를 적극 활용하여 농경지의 상태 및 시설물 관리, 질병 분포 관리가 포괄적으로 이루어지도록 함으로써 궁극적으로 무인 스마트 팜을 실현할 수 있도록 한다.
In addition, the present invention provides a remote observation method and system through automatic route calculation of an unmanned aerial vehicle, thereby effectively grasping the growth environment, distribution and condition of agricultural land centering on unmanned aerial vehicles and analyzing and managing using the spatial information In addition to minimizing the required manpower, it also enables efficient cultivation by minimizing environmental variables such as temperature and weather changes, and by utilizing telecommunication equipment such as unmanned objects internet, management of the state of the agricultural land, facility management and disease distribution management are comprehensive So that ultimately an unattended smart farm can be realized.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 설명하기 위한 블록도이고,
도 2는 도 1에서 무인 비행체(100)의 구성 블록도이고,
도 3은 도 1에서, 중계기(200), 관제국(300), 데이터 서버(400), 분석부(500) 및 자동 경로 산정부(600)의 구체적인 구성 및 이들 간의 관계를 나타낸 블록도이고,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 산정된 자동 경로(D2)를 따라 무인 비행체가 비행하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
1 is a block diagram for explaining a remote observation method and an automatic route calculation method of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention,
FIG. 2 is a block diagram of the configuration of the UAV 100 in FIG. 1,
3 is a block diagram showing a specific configuration of the relay 200, the control station 300, the data server 400, the analysis unit 500, and the automatic path determination unit 600 and the relationship therebetween,
FIG. 4 is a diagram illustrating a process of flying a UAV according to an estimated automatic route D2 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

지형정보분야에 있어서 전술한 포인트클라우드 기술의 활용으로 단순 다수의이미지영상을 하나의 영상으로 결합하고 개별 픽셀별 고도값을 산출함으로써 영상 내 모든 픽셀의 고도값(센서의 센싱 유형에 고도가 아닌 온도차등 다른값으로 사용이 가능함)을 추출할 수 있고 또한 사진의 촬영 위치와 픽셀간 색상의 변화(카메라의 회전 및 탐지 대상물의 원근 정보)를 기반으로 영상의 정확한 위치값(상대 고도값 포함)을 산정할 수 있다.In the field of terrain information, by using the point cloud technology described above, it is possible to combine a plurality of simple image images into one image, and calculate altitude values for individual pixels, so that altitude values of all pixels in the image (Including relative altitude values) based on the photographing position of the photograph and the color change between the pixels (the rotation of the camera and the perspective information of the object to be detected) Can be calculated.

이와 같이 정확한 포인트클라우드 자료를 생성하기 위해 가장 중요한 요소가 영상의 해상도와 중복도이며 무인 비행체의 영상 촬영을 위해 해상도를 결정하는 카메라의 종류(렌즈 성능)와 촬영 고도 그리고 영상간 중복을 결정하는 수평 위치 조건을 만족해야 한다.The most important factor for generating accurate point cloud data is the resolution of the image and the degree of redundancy. The type of the camera (lens performance), the shooting height, and the horizontal The position condition must be satisfied.

이를 위해, 무인 비행체를 이용하여 수동작업을 통해 획득된 수동 촬영 또는 반자동촬영 영상은 대부분 지형정보로 활용하는 것이 불가능하다. 무인 비행체의 자동항법 시스템에 영상 촬영을 위한 정확한 항로를 다수의 x,y,z로 입력하고 해당 항로를 자동 비행하면서 정확한 위치에서 촬영하고 촬영 당시의 위치정보를 기반으로 영상을 판독해야만 지형정보로서의 가치가 있게 된다.For this, it is impossible to use manual or semi-automatic photographed images obtained by manual operation using unmanned aerial vehicles as the topographic information. In the automatic navigation system of the unmanned aerial vehicle, it is necessary to input the correct route for capturing the image in a plurality of x, y, z, and to photograph the image in the correct position while automatically flying the route and read the image based on the position information at the time of shooting. It will be worth it.

또한, 무인 비행체의 충돌 회피 기술은 근거리 적외선을 기반으로 하고 있어 비행 속도가 상대적으로 늦은 회전익 기체에 활용되고 있어 체공 시간이 짧고 모니터링 면적이 적다. 반면에 고정익 기체는 많은 면적을 모니터링할 수 있는 장점은 있으나 근거리 충돌회피가 어렵고 특히 우리나라와 같이 굴곡이 많은 지형적 특성에서 재배되는 작물의 특성상 작물 분석을 위한 동일한 해상도의 자료를 취득하기 어려운 단점이 있다. 아울러, 작물의 종류에 따라 성장 단계별 길이(높이), 잎면적, 무게 등 대부분이 상이하므로 이들 개별적인 변수들을 무시하고 동일한 고도에서 촬영한 무인 비행체의 영상만으로는 작물들의 정확한 상태를 파악하거나 식별하기 어려운 단점이 있다.In addition, the collision avoidance technique of the unmanned aerial vehicle is based on the near infrared ray and is utilized for the flywheel airframe having a relatively low flying speed, so that the flying time is short and the monitoring area is small. On the other hand, the fixed-wing gas has the advantage of monitoring a large area, but it is difficult to avoid close-up collision, and in particular, it is difficult to acquire data of the same resolution for the analysis of crops due to the characteristics of the crops cultivated in the geographical characteristic, . In addition, since most of the lengths (height), leaves, and weights of the growing stages are different depending on the type of crop, it is difficult to identify or identify the exact state of the crops only with images of the unmanned aerial vehicle taken at the same altitude have.

따라서, 본 발명에서는 무인 비행체의 자동 경로를 산정하여, 다양한 지형의 노지에서 재배되는 작물의 지리적 특성을 고려하여 작물의 생육상태를 모니터링할 수 있는 최적화된 무인 비행체 자동 경로를 설정하고, 작물 재배지 주소 정보 기반의 비행경로 설정 기술을 제공한다. 뿐만 아니라, 작물의 종류 및 생육 단계(예, 파종 후 1기, 2기 등)에 최적의 작물 생육 판독을 위한 영상자료를 취득할 수 있는 기술을 제공한다.Accordingly, in the present invention, an automatic route of an unmanned aerial vehicle is calculated, and an optimized unmanned aerial vehicle automatic route that can monitor the growth state of the crop in consideration of the geographical characteristics of the crops cultivated in various landforms is set, Provides information-based flight path setup technology. In addition, it provides techniques to acquire image data for optimal crop growth reading at the kind of crops and at the growing stage (eg, the first stage, the second stage after sowing, etc.).

이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예가 설명된다. 도면들 및 이를 참조한 설명은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자로 하여금 본 발명에 관한 이해를 용이하게 하기 위해 간략화되고 예시된 것임에 유의하여야 할 것이다. 또한, 본 발명의 상세 구성을 설명함에 있어서, 본 발명과 직접적으로 연관성이 적은 부분이나 잘 알려진 공지 기술 내용에 대해서는 도시 및 설명을 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. It should be noted that the drawings and description thereof are simplified and illustrated to facilitate understanding of the present invention by those skilled in the art. In describing the detailed configuration of the present invention, the description and the well-known contents of the present invention are not directly related to the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템을 설명하기 위한 블록도이고, 도 2는 도 1에서 무인 비행체(100)의 구성 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram for explaining a remote observation method and system of the automatic unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram of the unmanned aerial vehicle 100 in FIG.

도 1을 참조하여 먼저, 본 발명의 일 실시예에 따라 작물 모니터링을 위하여 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템을 설명하면 이하와 같다. 상기 시스템은, 무인 비행체(100), 자동 경로 산정부(600), 중계기(200), 관제국(300), 데이터 서버(400), 및 분석부(500)를 포함한다.Referring to FIG. 1, a remote observation system through automatic route calculation of an unmanned aerial vehicle for monitoring crops according to an embodiment of the present invention will be described below. The system includes an unmanned aerial vehicle 100, an automatic route calculation unit 600, a repeater 200, an administration station 300, a data server 400, and an analysis unit 500.

무인 비행체(100)는, 농경지의 상공에서 지정된 경로를 따라 무인으로 자동 비행하여 촬영하고 촬영된 영상데이터와 위치데이터를 전송한다. 무인 비행체는 관제국(300)과 중계기(200)를 통해 유선 또는 무선으로 접속하고, 자동 또는 수동으로 입력되며 로드된 지정 항로를 따라 비행하며, 비행하는 항로의 위치정보와, 비행하는 방위 정보와, 고도 정보와 3축 자이로에 의한 방향정보와 3축 센서에 의한 속도정보가 포함되는 비행정보 및 촬영부를 통해 촬영된 데이터를 유선 또는 무선 방식으로 실시간 또는 임시 저장 후 제공한다.The unmanned aerial vehicle (100) automatically photographs the unmanned aerial vehicle along a designated route in a cropland and transmits the captured image data and position data. The unmanned aerial vehicle is connected wired or wirelessly through the control station 300 and the repeater 200, and is automatically or manually input, and travels along the loaded designated route. The unmanned aerial vehicle includes position information of the route to be traveled, , Flight information including altitude information, direction information by a three-axis gyro and speed information by a three-axis sensor, and data photographed through a photographing unit, in real time or temporarily after wired or wireless manner.

무인 비행체(100)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 제어부(110), 촬영부(140), 위치정보 검출부(120), 비행추진부(150)를 포함하며, 통신부(160)를 통해 중계기(200)와 통신 접속된다. 2, the unmanned air vehicle 100 includes a control unit 110, a photographing unit 140, a position information detection unit 120, and a flight propulsion unit 150. The unmanned air vehicle 100 includes a communication unit 160, (200).

통신부(160)는 관제국(300)과 통신 접속하고 제어신호, 위치데이터를 송수신한다. 구체적으로는, 무인 비행체(100)와 관제국(300) 사이에서 송수신되는 신호를 무선으로 전송하는 것으로서 노트북, 모바일 기기 및 각종 단말기 등으로 구성될 수 있다. 더 나아가, 3G, 와이브로(WiBro), LTE 와 같은 무선 통신 방식으로 멀티미디어 신호를 송수신하는 기능부도 더 포함할 수 있다.The communication unit 160 communicates with the control station 300 and transmits and receives control signals and position data. Specifically, it may be configured to transmit signals transmitted / received between the unmanned air vehicle 100 and the control station 300 wirelessly, such as a notebook computer, a mobile device, and various terminals. Furthermore, it may further include a function unit for transmitting and receiving multimedia signals by wireless communication methods such as 3G, WiBro, and LTE.

제어부(110)는, 통신부(160)와 접속하고 무인 비행체(100)가 자동 경로 산정부(600)에 의해 산정된 자동 경로로 비행하도록 제어하며 촬영부(140)의 촬영과 위치데이터 검출을 제어하고 감시한다. 구체적으로는, 제어부(110)는 메모리부(130)에 기록된 항로 정보, 즉 자동 경로 산정부(600)에 의해 산정되어 기록된 항로 정보에 의존하여 비행 추진부(150)를 제어하므로 정해진 항로를 비행하도록 하는 동시에, 촬영부(140) 및 위치정보 검출부(120)를 제어하여 지정된 농경지에서 필요한 정보를 촬영 및 검출하도록 한다.The control unit 110 controls the operation of the photographing unit 140 and the detection of the position data by controlling the automatic unmanned air vehicle 100 to fly by the automatic path calculated by the automatic path determining unit 600, And monitoring. More specifically, the control unit 110 controls the flight propulsion unit 150 in accordance with the route information recorded in the memory unit 130, that is, the route information calculated and recorded by the automatic route calculation unit 600, And controls the photographing unit 140 and the position information detecting unit 120 to photograph and detect necessary information at a designated agricultural land.

촬영부(140)는 제어부(110)의 제어하에 작물의 생육 상태를 촬영하는 카메라를 포함한다. 바람직하게는, 무인 비행체(100)에 장착된 카메라 센서로 구성되어 작물의 생육 단계에 따라 각기 다른 음영이나 색채로 표현될 수 있도록 할 수 있다. 특히, 멀티스펙트럼 카메라로 구성될 경우 작물 및 생육 스펙트럼 분석을 통해 단계별로 다른 색으로 표시되어 작물의 생육 및 수량 분포 상태까지 파악할 수 있게 된다. 촬영부(140)는 필요에 따라 입사되는 빛을 차단하는 필터를 포함할 수 있으며, 촬영된 데이터도 동영상이나 사진의 촬영이 모두 가능하도록 구성될 수 있다. 촬영에 의해 형성된 영상데이터는 제어부(110) 측으로 인가되고, 제어부(110)는 메모리부(130)의 할당된 영역에 기록하는 동시에 통신부(160)를 제어하여 관제국(300)으로 실시간으로 송신한다.The photographing unit 140 includes a camera for photographing the growth state of the crop under the control of the control unit 110. Preferably, the camera sensor is mounted on the UAV 100, and can be displayed in different shades or colors depending on the growth stage of the crop. Especially, when it is composed of a multispectral camera, it can be displayed in different colors in stages through analysis of crops and growth spectra, so that it can grasp the growth and distribution of crops. The photographing unit 140 may include a filter for blocking incident light as required, and the photographed data may be configured to be capable of photographing both moving images and photographs. The image data formed by photographing is applied to the control unit 110. The control unit 110 records the image data in the allocated area of the memory unit 130 and controls the communication unit 160 to transmit the image data to the control station 300 in real time .

위치정보 검출부(120)는, 제어부(110)의 제어하에 자동 경로 산정부(600)에 의해 산정된 자동 경로를 비행하면서 위치정보를 검출해낸다. 예컨대, 도 2에 보다 상세히 나타낸 바와 같이, 제어부(110)의 제어하에 무인 비행체(100)의 위치를 지피에스(GPS : Global Positioning System) 정보에 의해 검출되는 지피에스부(121), 제어부(110)의 제어하에 무인 비행체(100)가 비행하는 방위를 검출하는 방위 센서부(122), 제어부(110)의 제어하에 무인 비행체(100)가 비행하는 고도를 검출하는 고도 센서부(123), 제어부(110)의 제어하에 무인 비행체(100)가 비행하는 방향을 검출하는 자이로센서부(124), 제어부(110)의 제어하에 무인 비행체(100)가 비행하는 속도를 검출하는 속도센서부(125)로 구성될 수 있다. 또한, 위치정보 검출부(120)는, 무인 비행체(100)의 비행 중에 발생하는 수평 또는 수직 장애물의 위치를 파악하는 근접센서부(126)가 더 구비될 수 있다. 근접 센서부(126)는 레이저 방식의 센서일 수 있으나, 이러한 것으로 한정되는 것은 아니다. 근접 센서부(126)에 의해 비행 경로 상에 장애물이 있는 것으로 인식 처리되면 해당 정보는 제어부(110) 측으로 전달되어 실시간으로 메모리부(130)에 저장되는 임시 항로로 변경 처리하여 비행 추진부(150)로 하여금 방향을 전환하도록 할 수 있다.The position information detection unit 120 detects the position information while flying the automatic path calculated by the automatic path calculation unit 600 under the control of the control unit 110. [ 2, the position of the unmanned air vehicle 100 can be detected by a control unit 110 under the control of the control unit 110. The position of the unmanned air vehicle 100 is detected by a GPS (Global Positioning System) An altitude sensor unit 123 for detecting an altitude at which the UAV 100 is flying under the control of the controller 110, a controller 110 A gyro sensor unit 124 for detecting the direction in which the unmanned air vehicle 100 travels under the control of the control unit 110 and a speed sensor unit 125 for detecting the speed at which the unmanned air vehicle 100 is flying under the control of the control unit 110 . The position information detector 120 may further include a proximity sensor 126 for detecting the position of the horizontal or vertical obstacle during the flight of the UAV 100. The proximity sensor unit 126 may be a laser sensor, but is not limited thereto. When the proximity sensor unit 126 recognizes that there is an obstacle on the flight path, the information is transmitted to the control unit 110 and is changed to a temporary route stored in the memory unit 130 in real time, ) To switch directions.

비행 추진부(150)는, 제어부(110)의 제어하에 상기 무인 비행체(100)의 비행 동력을 출력하는 부분이다.The flight propulsion unit 150 is a unit that outputs the flight power of the unmanned air vehicle 100 under the control of the control unit 110. [

도 1의 참조부호 170은 무선 조종기로서, 무선 조종기(170)를 이용하여, 관제국(300)의 설정된 데이터를 수신하여 필요에 따라 이륙, 충전 및 착륙을 조정할 수 있다. 또한, 관제국(300)의 제어를 받지 않은 상태에서 관리자가 수동으로 이착륙하도록 할 수도 있다.Reference numeral 170 in FIG. 1 denotes a radio remote controller, which can receive data set by the control station 300 using the radio remote controller 170 and adjust takeoff, charging, and landing as necessary. Alternatively, the manager may manually take off and land in a state in which the control station 300 is not under control.

이러한 구성의 위치정보 검출부(120)는 무인 비행체(100)가 비행하는 항로의 정보를 검출하여 제어부(110)에 인가하고, 제어부(110)는 메모리부(130)의 할당된 영역에 기록하는 동시에 통신부(160)를 제어하여 관제국(300)에 실시간으로 송신한다.The position information detector 120 having such a configuration detects information on a route that the unmanned object 100 travels and applies the information to the controller 110. The controller 110 records the information on the area allocated to the memory 130 And controls the communication unit 160 to transmit to the control station 300 in real time.

비행추진부(150)는 제어부(110)의 제어에 의하여 무인 비행체(100)의 비행동력을 출력하는 것으로 해당 제어에 의해 추진력을 발생하고, 비행 방향 등을 조정한다.The flight propulsion unit 150 outputs the flight power of the UAV 100 under the control of the controller 110, and generates the propulsive force by the control, and adjusts the flight direction and the like.

이에 따라 입력된 항로에 의한 운행은 물론 근접센서부(126)에 의해 장애물의 위치를 전달하게 되면 이에 따른 비행 방향을 조정해주게 된다.Accordingly, when the proximity sensor unit 126 transmits the position of the obstacle along with the travel through the input route, it adjusts the flight direction accordingly.

메모리부(130)는 제어부(110)의 제어에 의해 무인 비행체(100)가 비행할 항로정보, 영상데이터와 위치데이터를 각각 할당된 영역에 기록하고 갱신, 관리한다.The memory unit 130 records route information, image data, and position data to be traveled by the UAV 100 under the control of the controller 110 in the allocated area, and updates and manages them.

중계기(200)는 무인 비행체(100)와 통신 접속하여 무인 비행체(100)의 제어신호와, 영상데이터와 위치데이터를 통신한다.The repeater 200 communicates with the unmanned air vehicle 100 and communicates the control signal of the unmanned air vehicle 100 with the image data and the position data.

관제국(300)은 중계기(200)와 접속하여 무인 비행체(100)가 촬영한 농경지의 영상데이터 및 위치데이터를 제공받고 관리하며, 비행항로와 정보의 수집을 제어한다.The controller (300) is connected to the repeater (200) to receive and manage image data and location data of the farmland photographed by the unmanned aerial vehicle (100), and controls the collection of the air route and information.

자동 경로 산정부(600)는, 해당 농경지의 지적도 레이어, 항공 영상 레이어 및 DEM 레이어가 중첩된 지리정보 데이터, 해당 농경지의 작물의 생육에 따른 농경작물 통계 데이터, 농경 작물이 아닌 물체의 높이가 반영된 비농경작물 데이터를 이용하여, 무인 비행체(100)의 비행고도를 산출하여, 무인 비행체(100)가 상기 비행고도(D2 ; 도 4 참조)에 따라 비행하도록 하는 자동 경로를 산정하는 구성요소이다. 상기 DEM 레이어는 수치 표고 모델(Digital Elevation Model) 레이어이다. 여기서, 상기 자동 경로 산정부(600)는 무인 비행체(100)와 신호를 무선으로 송수신하는 것으로 노트북, 모바일 기기 및 각종 단말기 내에 구성되는 것이 바람직하다.The automatic path calculation unit 600 calculates the distance between the cadastral layer, the aerial image layer, and the DEM layer based on the geographical information data superimposed on the cadastral map layer, the aerial image layer and the DEM layer, the agricultural crop statistics data according to the growth of the crop on the cropland, The non-agriculture crop data is used to calculate the flight altitude of the unmanned air vehicle 100 and to calculate an automatic route for allowing the unmanned aerial vehicle 100 to fly according to the flight height D2 (see FIG. 4). The DEM layer is a digital elevation model layer. Here, the automatic route calculation unit 600 transmits and receives a signal to / from the unmanned air vehicle 100 wirelessly, and is preferably configured in a notebook computer, a mobile device, and various terminals.

데이터 서버(400)는, 관제국(300)과 접속하여 상기 영상데이터 및 상기 위치데이터를 저장한다.The data server 400 is connected to the control station 300 and stores the image data and the position data.

분석부(500)는, 데이터 서버에 저장된 영상데이터 및 위치데이터를 이용하여 생육단계별 상태를 산출한다.The analysis unit 500 calculates the state of each growth step by using the image data and the position data stored in the data server.

도 3은 도 1에서, 중계기(200), 관제국(300), 데이터 서버(400), 분석부(500)의 구체적인 구성 및 이들 간의 관계를 나타낸 블록도이다.FIG. 3 is a block diagram showing the concrete configuration of the relay 200, the control station 300, the data server 400, and the analysis unit 500 and the relationship therebetween in FIG.

도 3에 도시되어 있는 바와 같이, 관제국(300)은, 중계기(200)와 접속하기 위한 제1 통신부(320), 무인 비행체(100)의 자동 경로를 입력받는 경로 입력부(330), 무인 비행체(100)의 자동 및 수동 비행을 원격 제어하는 비행 제어부(340)가 구비된다. 도시되지는 않았으나, 경로 입력부(330)는 자동 경로 산정부(600)로부터 산정된 자동 경로를 입력받을 수 있다. 또한, 관제국(300)의 제어부(310)에서는, 무인 비행체(100)에 의해 형성된 영상데이터와 위치데이터를 실시간으로 수신하여 모니터하는 동시에 설정된 소정 시간 주기로 데이터 서버(400)에 기록, 갱신하며, 제2 통신부(360)를 이용하여 유선 및 무선 통신수단과 웹서버 등의 공중망을 활용하여 접속된 사용자(예컨대, 컴퓨터, 이동통신단말기, 스마트패드 등)에게 실시간으로 제공할 수도 있다. 무인 비행체(100)는 전원 또는 연료를 공급받고 항로를 입력하기 위한 별도의 스테이션이 구비될 수도 있으나, 도시된 바와 같이, 관제국(300)을 일종의 충전 스테이션 형식으로 구성하여 충전부(350)를 구비하여 전원 충전 및 데이터 전송이 이루어지도록 할 수 있다.3, the control station 300 includes a first communication unit 320 for connecting to the repeater 200, a path input unit 330 for receiving the automatic path of the unmanned air vehicle 100, And a flight control unit 340 for remotely controlling automatic and manual flight of the vehicle 100. Although not shown, the path input unit 330 can receive the calculated automatic path from the automatic path calculation unit 600. [ The control unit 310 of the control station 300 receives and monitors image data and position data formed by the UAV 100 in real time and records and updates the data in the data server 400 at predetermined time intervals, (E.g., a computer, a mobile communication terminal, a smart pad, etc.) using a public network such as a wired and wireless communication means and a web server by using the second communication unit 360. [ The unmanned air vehicle 100 may be equipped with a separate station for receiving power or fuel and inputting a route. However, as shown in FIG. 3, the unmanned air vehicle 100 may include a charging unit 350 So that power supply charging and data transmission can be performed.

데이터 서버(400)는 관제국(300)과 접속하여 영상데이터 및 위치데이터를 수신하여 저장한다. 데이터 서버(400)는 관제국(300)의 제어에 의하여 무인 비행체(100)가 검출하고 관측한 영상데이터와 위치데이터를 기록하여 관리하며, 설정된 소정 시간 단위로 갱신하며 검색에 의하여 선택된 정보를 제공한다. 데이터 서버(400)에는 위치정보 검출부(120)에서 형성된 데이터가 저장되도록 할 수도 있다.The data server 400 is connected to the control station 300 and receives and stores the image data and the position data. The data server 400 records and manages the image data and the position data detected and observed by the UAV 100 under the control of the control station 300, do. The data server 400 may store data formed by the location information detector 120.

분석부(500)는 데이터 서버(400)에 저장된 영상데이터와 위치데이터를 이용하여 위치별 작물의 생육 상태를 산출한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 분석부(500)는, 분석부(500)의 제어부(510)가 데이터 서버(400)와 전기적으로 연계되어 데이터 서버(400)에 저장된 데이터를 수신하여 처리한다. 이를 위해, 제어부(510)는 데이터 산출부(530), 데이터 저장부(520), 보정처리부(540), 출력부(550) 및 통신부(560)와 전기적으로 연결되어 있다. 데이터 산출부(530)는 작물의 생육 상태를 산출하는 생태산출부(531), 농경지에서 작물의 분포를 산출하는 분포산출부(532), 농경지에 위치하는 작물의 수량을 산출하는 총량산출부(533)로 구성될 수 있다. 또한, 도 3에 도시된 바와 같이, 데이터 저장부(520)는 각 산출부(531, 532, 533)에서 처리되어 형성된 데이터가 각각 저장될 수 있도록 작물의 생육상태 데이터가 저장되는 상태정보저장부(521), 작물의 분포 상태 데이터가 저장되는 분포정보저장부(522), 작물의 총량 데이터가 저장되는 총량정보저장부(523)를 포함할 수 있다.The analysis unit 500 calculates the growth state of the crop by position using the image data and the position data stored in the data server 400. 3, the analyzer 500 receives the data stored in the data server 400 by being electrically connected to the data server 400 by the control unit 510 of the analyzer 500. FIG. The control unit 510 is electrically connected to the data calculating unit 530, the data storing unit 520, the correction processing unit 540, the output unit 550, and the communication unit 560. The data calculation unit 530 includes an ecology calculation unit 531 for calculating the growth state of the crop, a distribution calculation unit 532 for calculating the distribution of crops in the agricultural land, a total amount calculation unit 533). 3, the data storage unit 520 may include a state information storage unit for storing the growth state data of the crop so that the data processed and generated by each of the calculation units 531, 532, and 533 can be stored, respectively, A distribution information storage unit 522 storing distribution state data of the crops, and a total amount information storage unit 523 storing the total amount data of the crops.

분석부(500)에 의해 산출되어 저장되는 각 데이터는 모니터, 프린터 등의 출력부(550)를 통해 출력 처리될 수 있으며, 통신부(560)를 통해 공중망을 이용하여, 컴퓨터, 이동통신단말기, 스마트태블릿 등으로 사용자 또는 관리자에게 제공되도록 할 수 있다.Each data calculated and stored by the analyzing unit 500 can be output through an output unit 550 such as a monitor and a printer and can be output through a communication unit 560 to a computer, Tablet or the like to be provided to a user or an administrator.

이와 같은 구성에서, 앞서 언급한 바와 같이, 무인 비행체(100)는 농경지 상에서 동일한 고도, 즉 촬영 대상물체에서부터 동일한 고도에서 운항되어야 카메라로 촬영한 이미지가 일정한 기준에 의해 유지될 수 있는데, 실제로는 농경지 내 작물의 높이나, 주위의 건물 또는 나무 등(이하, 이를 비농경작물이라 함)에 의해 고도의 변화가 발생할 수 있다. 이점을 보완하기 위해, 본 발명에서는, 해당 농경지의 지적도 레이어, 항공 영상 레이어 및 DEM 레이어가 중첩된 지리정보 데이터와, 해당 농경지의 작물의 생육에 따른 농경작물 통계 데이터, 그리고, 농경 작물이 아닌 물체, 즉 비농경작물의 높이가 반영된 비농경작물 데이터를 각각 준비하여, 이들로부터, 무인 비행체의 비행고도를 산출한 후, 이 경로를 따라 무인 비행체(100)가 비행하도록 함으로써, 동일한 해상도의 영상데이터를 취득할 수 있도록 한다. 즉, 작물의 지형적 특성(예, 고랭지 배추, 경사면이 급한 지형의 작물 재배지)에서 동일한 해상도의 영상 자료를 취득할 수 있게 된다. 상기 농경작물 통계 데이터는, 작물의 종류, 작물의 성장 단계별 길이, 잎면적 및 무게에 관한 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 비농경작물 데이터는, 무인 비행체(100)의 항로 내에 위치하는 건물,나무, 강, 바위 및 하천의 높이가 반영된 데이터를 포함할 수 있다.In such a configuration, as described above, the unmanned aerial vehicle 100 can be maintained at the same altitude on the agricultural land, that is, the image taken by the camera at the same altitude from the object to be photographed, A high degree of change may be caused by the height of the crop, the surrounding building or the tree (hereinafter referred to as the non-agriculture crop). In order to solve this problem, in the present invention, the geographical information data in which the cadastral map layer, the aerial image layer and the DEM layer of the cropland are superimposed, the agricultural crop statistics data according to the growth of the crop of the cropland, The non-agriculture crop data reflecting the height of the non-agriculture crop is prepared, the flight altitude of the unmanned aerial vehicle is calculated from these data, and the unmanned flying vehicle 100 is allowed to fly along this route, . That is, it becomes possible to acquire image data of the same resolution in the topographic characteristics of the crop (for example, the cropping plant of the terrain having the terrain of the highland Chinese cabbage and the slope of the terrain). The agricultural crop statistics data may include information on the type of the crop, the length of each crop, the length of the crop, the leaf area, and the weight. The non-agriculture crop data may include data reflecting the heights of buildings, trees, rivers, rocks, and streams located in the route of the unmanned aerial vehicle 100.

더불어, 평균 촬영 고도가 5m를 기준으로 할 때 고도가 상승할 때 촬영 이미지의 명암이 낮아지는 경우 이를 보정하기 위해 기준이 되는 촬영 고도를 기준으로 보정을 위한 데이터가 저장되는 미도시된 데이터저장부가 보정처리부(540)와 연결되도록 하고, 보정처리부(540)에서는 고도센서부(123)로부터 수신된 고도 신호에 따라 기준 촬영고도와의 차이를 계산한 후, 데이터저장부에 저장된 데이터를 비교로 보정 처리한 후, 최종적인 작물의 생육 상태를 산출하도록 할 수 있다.In addition, when the average photographing altitude is 5m, when the height of the photographing image is lowered, the brightness of the photographed image is lowered. In order to correct the brightness of the photographing image, And the correction processing unit 540 calculates the difference from the reference image pickup height in accordance with the altitude signal received from the altitude sensor unit 123 and then compares the data stored in the data storage unit with the correction processing unit 540 After the treatment, the final crop growth state can be calculated.

도 4에서 본 발명의 일 실시예에 따라 산정된 자동 경로(D2)를 따라 무인 비행체(100)가 비행하는 과정이 잘 설명될 수 있다. 도 4에서 참조부호 730은 작물(이에 관한 데이터가 농경작물 데이터임)이고, 참조부호 710, 720, 및 740은 비농경작물(이에 관한 데이터가 비농경작물 데이터임)이고, D1은 DEM이고, D2는 산출된 자동 경로이다. 도시된 바와 같이, 무인 비행체(100)가 자동 경로(D2)를 따라 비행할 수 있도록 함으로써, 동일한 해상도의 영상데이터를 취득할 수 있게 되어, 작물의 생육, 분포, 총량 등의 상태에 대한 파악에 있어서 정확도를 높이고, 아울러 이를 원격으로 가능하도록 함으로써, 분석부(500)에 의해 생육 및 수량에 대한 의사결정 지원이 자동으로 이루어질 수 있도록 한다. 따라서, 분석부(500)는 데이터 서버(400)에 저장된 영상데이터를 이용하여 작물의 생육 단계별 정보를 산출하는 생육 영상전처리 및 영상 분석 알고리즘을 포함하며, 산출된 생육 상태 분석데이터와 분포 상태 데이터를 이용하여 수급량을 예측하기 위한 의사결정지원부를 더 포함할 수 있다.4, the process of flying the UAV 100 along the automatic route D2 estimated according to an embodiment of the present invention can be well described. In FIG. 4, reference numeral 730 denotes a crop (the data on this is agricultural crop data), reference numerals 710, 720, and 740 denote non-agricultural products (data on this is non-agriculture crop data) D2 is the calculated automatic path. As shown in the figure, by allowing the UAV 100 to fly along the automatic route D2, it is possible to acquire image data of the same resolution and to grasp the state of the growth, distribution, So that the analysis unit 500 can automatically make the decision support for the growth and the quantity. Therefore, the analysis unit 500 includes a growth image preprocessing and image analysis algorithm for calculating information on the growth stages of the crop using the image data stored in the data server 400, and the calculated growth state analysis data and distribution state data And may further include a decision support unit for predicting the amount of supply and demand.

또한, 무인 비행체(100)의 자동 경로 산정부(600)는 무인 비행체(100)의 목적 지점까지의 이동을 위해, 무인 비행체의 종류, 성능, 센서의 종류, 비행 속도, 풍속, 배터리 상태에 관한 정보, 그리고 목적 지점, 영상 촬영 범위, 중복도, 3차원 공간 정보 등을 종합적으로 고려하여 모니터링에 사용가능한 다양한 자동 경로를 산출할 수 있다.The automatic path calculation unit 600 of the unmanned air vehicle 100 determines the type and performance of the unmanned aerial vehicle, the types of sensors, the flying speed, the wind speed, and the battery condition Information, and the destination point, the image capturing range, the degree of redundancy, and the three-dimensional spatial information are collectively taken into consideration, and various automatic paths that can be used for monitoring can be calculated.

본 발명의 일 실시예에 따라, 자동 경로 산정부(600)에 의해 농경지를 촬영하여 작물의 생육 단계별 상태에 따라 구별이 가능하고 분포 상태에 따른 영상데이터를 취득하는 촬영부(140)와 경로를 따라 비행하면서 위치 정보를 검출하는 위치정보 검출부(120)를 포함하는 무인 비행체(100)를 이용하여, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법은, (a) 해당 농경지의 지적도 레이어, 항공 영상 레이어 및 DEM 레이어가 중첩된 지리정보 데이터를 준비하는 단계, (b) 해당 농경지의 작물의 생육에 따른 농경작물 통계 데이터를 준비하는 단계, (c) 농경 작물이 아닌 물체의 높이가 반영된 비농경작물 데이터를 준비하는 단계, (d) 상기 지리정보 데이터, 상기 농경작물 통계 데이터 및 상기 비농경작물 데이터로부터 상기 무인 비행체의 비행고도와 비행경로를 산출하는 단계, (e) 상기 (d) 단계에서 산출된 무인 비행체의 비행고도를 따르는 상기 무인 비행체의 비행에 의해, 해당 농경지를 촬영하여 위치별 영상데이터를 형성하는 단계, 그리고, (f) 상기 위치별 영상데이터를 지상의 자동 경로 산정부(600)에서 제공받는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a photographing unit 140 for photographing cropland by the automatic path calculating unit 600 and obtaining image data according to the state of the growing stage of the crop, A remote observation method using an automatic route calculation method of an unmanned aerial vehicle using the unmanned air vehicle (100) including a position information detection unit (120) for detecting position information while flying according to the present invention includes: (a) (B) preparing farmed crop statistics data according to the growth of crops in the corresponding cropland; (c) preparing non-agricultural crops reflecting the height of the object other than agricultural crops; (D) comparing the geographical information data, the agro-crop statistics data, and the non-agro-cropping data with the flight altitude of the unmanned air vehicle and the flight path (E) capturing the agricultural land by the flight of the unmanned aerial vehicle according to the flight altitude of the unmanned aerial vehicle calculated in the step (d) to form image data for each location, and (f) And receiving the position-specific image data from the ground automatic path calculating unit 600. [

즉, 상기 지리정보 데이터, 농경작물 통계 데이터 및 비농경작물 데이터는 자동 경로 산정부(600)와 관련된 DB에 미리 입력되어 있어야 하고, 상기 비농경작물 데이터는, 상기 무인 비행체의 항로 내에 위치하는 건물, 나무, 강, 바위 및 하천의 높이가 반영된 데이터를 포함한다. 그리고, 상기 농경작물 통계 데이터는, 작물의 종류, 작물의 성장 단계별 길이, 잎면적 및 무게에 관한 정보를 포함한다. 상기 무인 비행체의 비행고도 산출을 위해, 무인 비행체(100)의 종류, 센서의 종류, 비행 속도, 풍속 및 배터리 상태에 관한 정보 등을 더 이용한다.That is, the geographical information data, agricultural crop statistical data, and non-agriculture crop data should be input in advance in the DB associated with the automatic path determination unit 600, and the non-agriculture crop data may include data , Trees, rivers, rocks, and streams. The agro-crop statistics data includes information on the type of crop, the length of each crop, the leaf area, and the weight. In order to calculate the flight altitude of the unmanned air vehicle, information on the type of the unmanned air vehicle 100, the type of sensor, the flying speed, the wind speed, and the battery condition is further used.

또한, 상기 영상데이터를 분석하여 위치별 작물의 생육상태를 수치상으로 등급을 매겨 사용자 또는 관리자에게 정보를 제공하고, 전체 농경지상의 작물의 분포를 산출하여 사용자 또는 관라자에게 수급량 정보를 제공하는 단계가 더 구비될 수 있다.In addition, the step of analyzing the image data to provide information to the user or the administrator by grading the growth state of the crops by position, calculating the distribution of the crops on the whole farmland, and providing the receipt amount information to the user or the administrator .

이로써 지상의 자동 경로 산정부(600)에서 미리 분석하여 무인 비행체의 경로를 설정한 후에 무인 비행체는 자동 이륙 및 경로를 따라 비행하게 되고 경로이동 중 정확한 촬영 위치에서 카메라를 제어하여 촬영하게 된다.
Thus, after setting the path of the unmanned aerial vehicle by analyzing in advance by the automatic path determining unit 600 on the ground, the unmanned aerial vehicle follows the automatic takeoff and route and controls the camera at the accurate shooting position during the movement of the route.

100 : 무인 비행체
110 : 제어부
120 : 위치정보 검출부
130 : 메모리부
140 : 촬영부
150 : 비행추진부
160 : 통신부
200 : 중계기
300 : 관제국
400 : 데이터 서버
500 : 분석부
600 : 자동 경로 산정부
100: unmanned vehicle
110:
120: Position information detector
130: memory unit
140:
150: flight propulsion unit
160:
200: Repeater
300: Government Empire
400: data server
500: Analytical Department
600: Automatic route calculation

Claims (13)

농경지를 촬영하여 작물의 생육 단계별 상태에 따라 구별이 가능하고 분포 상태에 따른 영상데이터를 취득하는 촬영부(140)와 경로를 따라 비행하면서 위치 정보를 검출하는 위치정보 검출부(120)를 포함하는 무인 비행체(100)를 이용하여, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법으로서,
(a) 해당 농경지의 지적도 레이어, 항공 영상 레이어 및 DEM 레이어가 중첩된 지리정보 데이터를 준비하는 단계;
(b) 해당 농경지의 작물의 생육에 따른 농경작물 통계 데이터를 준비하는 단계;
(c) 농경 작물이 아닌 물체의 높이가 반영된 비농경작물 데이터를 준비하는 단계;
(d) 상기 지리정보 데이터, 상기 농경작물 통계 데이터 및 상기 비농경작물 데이터로부터 상기 무인 비행체의 비행고도와 비행경로를 산출하는 단계;
(e) 상기 (d) 단계에서 산출된 무인 비행체의 비행고도를 따르는 상기 무인 비행체의 비행에 의해, 해당 농경지를 촬영하여 위치별 영상데이터를 형성하는 단계; 및
(f) 상기 위치별 영상데이터를 지상의 자동 경로 산정부(600)에서 제공받는 단계;를 포함하되,
상기 농경작물 통계 데이터는, 작물의 종류, 작물의 성장 단계별 길이, 잎면적 및 무게에 관한 정보인 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법.
A photographing unit 140 for photographing agricultural land so as to be able to distinguish according to the state of development of the crop and for acquiring image data according to the distribution state, and a position information detecting unit 120 for detecting position information while flying along the route. As a remote observation method through automatic route calculation of an unmanned aerial vehicle using the air vehicle 100,
(a) preparing geographical information data in which the cadastral map layer, the aerial image layer and the DEM layer of the cropland are superimposed;
(b) preparing agricultural crop statistics data according to the growth of crops in the corresponding agricultural land;
(c) preparing non-agronomic crop data reflecting the height of an object other than the agronomic crop;
(d) calculating a flight altitude and a flight path of the unmanned aerial vehicle from the geographical information data, the agro-crop statistics data, and the non-agriculture crop data;
(e) photographing the agricultural land by the flight of the unmanned aerial vehicle according to the flight altitude of the unmanned aerial vehicle calculated in the step (d) to form image data for each location; And
(f) receiving the position-specific image data from the ground automatic path determination unit 600,
Wherein the agricultural crop statistical data is information on the type of the crop, the length of the growing step of the crop, the leaf area and the weight of the crop, and the remote observation method by automatic path calculation of the unmanned aerial vehicle.
제 1 항에 있어서,
(g) 상기 영상데이터를 분석하여 위치별 작물의 생육상태를 수치상으로 등급을 매겨 사용자 또는 관리자에게 정보를 제공하고, 전체 농경지상의 작물의 분포를 산출하여 사용자 또는 관라자에게 수급량 정보를 제공하는 단계가 추가되는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법.
The method according to claim 1,
(g) analyzing the image data to provide information to a user or a manager by grading the growth state of the crops by position, calculating the distribution of the crops on the whole farmland, and providing the receipt amount information to the user or the administrator Wherein the method further comprises the step of determining an automatic route of the unmanned aerial vehicle.
제 1 항에 있어서, 상기 비농경작물 데이터는, 상기 무인 비행체의 항로 내에 위치하는 건물, 나무, 강, 바위 및 하천의 높이가 반영된 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법.The method according to claim 1, wherein the non-agriculture crop data includes data reflecting the heights of buildings, trees, rivers, rocks, and streams located in the route of the unmanned aerial vehicle Remote Observation through. 제 1 항에 있어서, 상기 (d) 단계에서, 상기 무인 비행체의 비행고도 산출을 위해, 상기 무인 비행체의 종류, 센서의 종류, 비행 속도, 풍속 및 배터리 상태에 관한 정보를 더 이용하는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법.The method as claimed in claim 1, wherein, in step (d), information on the type of the unmanned air vehicle, the type of sensor, the flying speed, the wind speed and the battery condition is further used for calculating the flight altitude of the unmanned air vehicle , Remote Observation Method by Automatic Path Calculation of Unmanned Aerial Vehicle. 삭제delete 작물 모니터링을 위하여 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템으로서,
농경지의 상공에서 지정된 경로를 따라 무인으로 자동 비행하여 촬영하고 촬영된 영상데이터와 위치데이터를 전송하는, 무인 비행체(100);
해당 농경지의 지적도 레이어, 항공 영상 레이어 및 DEM 레이어가 중첩된 지리정보 데이터, 해당 농경지의 작물의 생육에 따른 농경작물 통계 데이터, 농경 작물이 아닌 물체의 높이가 반영된 비농경작물 데이터를 이용하여, 상기 무인 비행체(100)의 비행고도를 산출하여, 상기 무인 비행체가 상기 비행고도에 따라 비행하도록 하는 자동 경로를 산정하는, 자동 경로 산정부(600);
상기 무인 비행체로부터 무선 통신으로 상기 영상데이터, 상기 위치데이터를 수신하는 중계기(200);
상기 중계기와 접속하여 상기 무인 비행체가 촬영한 영상데이터 및 위치데이터를 수신하고, 상기 무인 비행체의 경로 정보를 수집하고 제어하는 관제국(300);
상기 관제국(300)과 접속하여 상기 영상데이터 및 상기 위치데이터를 저장하는 데이터 서버(400);
상기 데이터 서버에 저장된 영상데이터 및 위치데이터를 이용하여 생육단계별 상태를 산출하는 분석부(500);를 포함하되,
상기 농경작물 통계 데이터는, 작물의 종류, 작물의 성장 단계별 길이, 잎면적 및 무게에 관한 정보인 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템.
As a remote observation system through automatic route calculation of unmanned aerial vehicle for crop monitoring,
An unmanned aerial vehicle (100) for automatically photographing an unmanned vehicle along a designated route in a cropland and transmitting the captured image data and position data;
And the non-agriculture crop data reflecting the height of the object other than the agricultural crop, the geographical information data including the cadastral map layer, the aerial image layer and the DEM layer superimposed on the cropland, the agricultural crop statistics data according to the growth of the crop in the cropland, An automatic path calculating unit 600 for calculating an automatic altitude of the unmanned air vehicle 100 so as to calculate an automatic path for allowing the unmanned aerial vehicle to fly according to the altitude of the unmanned air vehicle;
A repeater 200 for receiving the image data and the position data from the unmanned aerial vehicle through wireless communication;
An administrator station (300) connected to the repeater to receive image data and position data photographed by the unmanned aerial vehicle, and collect and control path information of the unmanned aerial vehicle;
A data server 400 connected to the control station 300 to store the image data and the position data;
And an analysis unit (500) for calculating a state in each growth stage using the image data and the position data stored in the data server,
Wherein the agricultural crop statistical data is information on a type of crop, a length of a crop, a leaf surface area, and a weight of the crop, and a remote observation system based on automatic route calculation of the unmanned aerial vehicle.
제 6 항에 있어서, 상기 비농경작물 데이터는, 상기 무인 비행체의 항로 내에 위치하는 건물, 나무, 강, 바위 및 하천의 높이가 반영된 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템.The method according to claim 6, wherein the non-agriculture crop data includes data reflecting the heights of buildings, trees, rivers, rocks, and rivers located in the route of the unmanned aerial vehicle Remote Observation System through. 제 6 항에 있어서, 상기 무인 비행체의 비행고도 산출을 위해, 상기 무인 비행체의 종류, 센서의 종류, 비행 속도, 풍속 및 배터리 상태에 관한 정보가 더 이용되는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템.The method as claimed in claim 6, wherein, in order to calculate the flight altitude of the unmanned air vehicle, information on the type of the unmanned air vehicle, the type of sensor, the flying speed, the wind speed, Remote Observation System through Estimation. 삭제delete 제 6 항에 있어서, 상기 무인 비행체(100)는,
상기 관제국과 통신 접속하고 제어신호, 영상데이터, 및 위치데이터를 송수신하는 통신부(160)와, 상기 통신부와 접속하고 상기 자동 경로 산정부(600)에 의해 산정된 자동 경로로 비행하도록 제어하며 위치데이터 검출을 제어하고 감시하는 제어부(110)와, 상기 제어부의 제어에 의해 작물의 생육 상태를 촬영하는 촬영부(140)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 자동 경로 산정부(600)에 의해 산정된 자동 경로를 비행하면서 위치정보를 검출하는 위치정보 검출부(120)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체(100)의 비행 동력을 출력하는 비행 추진부(150)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템.
[7] The method of claim 6, wherein the unmanned aerial vehicle (100)
A communication unit 160 for establishing communication with the control station and transmitting and receiving a control signal, image data, and position data; a control unit 160 for controlling the automatic control unit 160 to be connected to the communication unit, (140) for photographing the growth state of the crop under the control of the control unit, and a control unit (140) for controlling the automatic route calculation unit And a flight propulsion unit (150) for outputting the flight power of the unmanned air vehicle (100) under the control of the control unit, characterized by comprising a position information detecting unit (120) Remote Observation System by Automatic Path Calculation.
제 10 항에 있어서, 상기 위치정보 검출부(120)는, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체(100)의 위치를 지피에스(GPS) 정보에 의하여 검출하는 지피에스부(121)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체가 비행하는 방위를 검출하는 방위센서부(122)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체가 비행하는 고도를 검출하는 고도 센서부(123)와, 상기 제어부의 제어하에 상기 무인 비행체가 비행하는 방향을 검출하는 자이로센서부(124)와, 상기 제어부의 제어에 의해 상기 무인 비행체가 비행하는 속도를 검출하는 속도 센서부(125)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템.11. The navigation system as claimed in claim 10, wherein the position information detector (120) comprises: a gear unit (121) for detecting a position of the unmanned air vehicle (100) by GPS information under the control of the controller An altitude sensor unit 123 for detecting the altitude at which the unmanned air vehicle is flying under the control of the control unit; and a control unit for controlling the unmanned air vehicle And a speed sensor unit (125) for detecting the speed at which the unmanned air vehicle is flying under the control of the control unit. The automatic route calculation method for an unmanned aerial vehicle according to claim 1, wherein the gyroscopic sensor unit Remote Observation System via. 제 6 항에 있어서, 상기 분석부(500)는,
상기 데이터 서버에 저장된 영상데이터를 이용하여 작물의 생육 단계별 정보를 산출하는 생육 영상 전처리 및 영상 분석 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템.
7. The apparatus of claim 6, wherein the analysis unit (500)
And a growth image preprocessing and image analysis algorithm for calculating information on the growth stage of the crop using the image data stored in the data server.
제 12 항에 있어서, 상기 분석부(500)는,
산출된 생육 상태 분석 데이터와 분포 상태 데이터를 이용하여 수급량을 예측하기 위한 의사결정지원부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 시스템.
13. The apparatus of claim 12, wherein the analysis unit (500)
And a decision support unit for predicting the amount of supply and demand using the calculated growth state analysis data and distribution state data.
KR1020160098570A 2016-08-02 2016-08-02 Remote observation method and system by calculating automatic route of unmanned aerial vehicle for monitoring crops KR101793509B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160098570A KR101793509B1 (en) 2016-08-02 2016-08-02 Remote observation method and system by calculating automatic route of unmanned aerial vehicle for monitoring crops

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160098570A KR101793509B1 (en) 2016-08-02 2016-08-02 Remote observation method and system by calculating automatic route of unmanned aerial vehicle for monitoring crops

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101793509B1 true KR101793509B1 (en) 2017-11-06

Family

ID=60384154

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160098570A KR101793509B1 (en) 2016-08-02 2016-08-02 Remote observation method and system by calculating automatic route of unmanned aerial vehicle for monitoring crops

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101793509B1 (en)

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107894780A (en) * 2017-12-01 2018-04-10 上海市环境科学研究院 A kind of highly geographical mapping system of multi-rotor unmanned aerial vehicle
KR20190063058A (en) * 2017-11-29 2019-06-07 (주)엔젤스윙 Method and Device for collecting data using Drone
CN110225264A (en) * 2019-05-30 2019-09-10 石河子大学 Unmanned plane near-earth is taken photo by plane the method for detecting farmland incomplete film
WO2020045744A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-05 한국공항공사 Apparatus and method for inspecting navigation safety facilities by using flight vehicle
KR20200051963A (en) * 2018-11-06 2020-05-14 주식회사 어플라이 Apparatus and method for monitoring crops
KR20200063826A (en) * 2018-11-28 2020-06-05 (주)메타파스 Autonomous flight system for agricultural disease control and method thereof
KR20200065773A (en) * 2018-11-30 2020-06-09 주식회사 공간정보 Management System of Orchard Monitoring Drone
KR20200066456A (en) * 2018-11-30 2020-06-10 주식회사 공간정보 Drone-Based Forecasting Management System
KR20210063016A (en) * 2019-11-22 2021-06-01 주식회사 공간정보 method for extracting corp cultivation area and program thereof
KR102262382B1 (en) * 2019-12-03 2021-06-08 주식회사 공간정보 large area space information system for image acquistion base Unmanned Aerial Vehicle
KR20210094730A (en) * 2020-01-22 2021-07-30 에스케이 주식회사 Augmented reality information providing method and system using image deep learning for matching aerial image data and Geographic Information System data
KR20210115101A (en) * 2020-03-11 2021-09-27 박수홍 Smart farm crop monitoring method and system using drones
CN113504787A (en) * 2021-06-03 2021-10-15 北京万丰创动科技服务有限公司 Unmanned device cluster command system
WO2021221704A1 (en) * 2020-04-29 2021-11-04 Pollen Systems Corporation Crop management method and apparatus with autonomous vehicles
KR102373039B1 (en) * 2020-09-17 2022-03-15 (주)더아이엠씨 Crops of Cultivation Classifying Method Based on Big Data and AI, and Storage Medium Recording Program for Executing the Same
KR102408373B1 (en) * 2021-04-12 2022-06-14 주식회사 이노드 Method and Apparatus for Automated Management of an Agricultural Land Information
US11657437B2 (en) 2017-11-29 2023-05-23 Angelswing Inc Method and apparatus for providing drone data by matching user with provider
CN117158311A (en) * 2023-09-27 2023-12-05 四川农业大学 Large unmanned aerial vehicle hybrid rice pollination system capable of automatically identifying male parent and S-shaped route to fly

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101347839B1 (en) * 2012-11-08 2014-01-06 재단법인대구경북과학기술원 Water quality monitoring flight vehicle and water quality monitoring system

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101347839B1 (en) * 2012-11-08 2014-01-06 재단법인대구경북과학기술원 Water quality monitoring flight vehicle and water quality monitoring system

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102132415B1 (en) * 2017-11-29 2020-07-09 (주)엔젤스윙 Method and Device for collecting data using Drone
KR20190063058A (en) * 2017-11-29 2019-06-07 (주)엔젤스윙 Method and Device for collecting data using Drone
US11657437B2 (en) 2017-11-29 2023-05-23 Angelswing Inc Method and apparatus for providing drone data by matching user with provider
CN107894780A (en) * 2017-12-01 2018-04-10 上海市环境科学研究院 A kind of highly geographical mapping system of multi-rotor unmanned aerial vehicle
WO2020045744A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-05 한국공항공사 Apparatus and method for inspecting navigation safety facilities by using flight vehicle
KR20200051963A (en) * 2018-11-06 2020-05-14 주식회사 어플라이 Apparatus and method for monitoring crops
KR102114685B1 (en) * 2018-11-06 2020-05-25 주식회사 어플라이 Apparatus and method for monitoring crops
KR20200063826A (en) * 2018-11-28 2020-06-05 (주)메타파스 Autonomous flight system for agricultural disease control and method thereof
KR102133898B1 (en) * 2018-11-28 2020-07-14 (주)메타파스 Autonomous flight system for agricultural disease control and method thereof
KR102163500B1 (en) * 2018-11-30 2020-10-12 주식회사 공간정보 Drone-Based Forecasting Management System
KR102123386B1 (en) * 2018-11-30 2020-06-16 주식회사 공간정보 Management System of Orchard Monitoring Drone
KR20200066456A (en) * 2018-11-30 2020-06-10 주식회사 공간정보 Drone-Based Forecasting Management System
KR20200065773A (en) * 2018-11-30 2020-06-09 주식회사 공간정보 Management System of Orchard Monitoring Drone
CN110225264A (en) * 2019-05-30 2019-09-10 石河子大学 Unmanned plane near-earth is taken photo by plane the method for detecting farmland incomplete film
KR20210063016A (en) * 2019-11-22 2021-06-01 주식회사 공간정보 method for extracting corp cultivation area and program thereof
KR102317408B1 (en) * 2019-11-22 2021-10-26 주식회사 공간정보 method for extracting corp cultivation area
KR102262382B1 (en) * 2019-12-03 2021-06-08 주식회사 공간정보 large area space information system for image acquistion base Unmanned Aerial Vehicle
KR20210094730A (en) * 2020-01-22 2021-07-30 에스케이 주식회사 Augmented reality information providing method and system using image deep learning for matching aerial image data and Geographic Information System data
KR102289550B1 (en) * 2020-01-22 2021-08-12 에스케이 주식회사 Augmented reality information providing method and system using image deep learning for matching aerial image data and Geographic Information System data
KR20210115101A (en) * 2020-03-11 2021-09-27 박수홍 Smart farm crop monitoring method and system using drones
KR102371909B1 (en) * 2020-03-11 2022-03-10 박수홍 Smart farm crop monitoring method and system using drones
WO2021221704A1 (en) * 2020-04-29 2021-11-04 Pollen Systems Corporation Crop management method and apparatus with autonomous vehicles
KR102373039B1 (en) * 2020-09-17 2022-03-15 (주)더아이엠씨 Crops of Cultivation Classifying Method Based on Big Data and AI, and Storage Medium Recording Program for Executing the Same
KR102408373B1 (en) * 2021-04-12 2022-06-14 주식회사 이노드 Method and Apparatus for Automated Management of an Agricultural Land Information
CN113504787A (en) * 2021-06-03 2021-10-15 北京万丰创动科技服务有限公司 Unmanned device cluster command system
CN117158311A (en) * 2023-09-27 2023-12-05 四川农业大学 Large unmanned aerial vehicle hybrid rice pollination system capable of automatically identifying male parent and S-shaped route to fly

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101793509B1 (en) Remote observation method and system by calculating automatic route of unmanned aerial vehicle for monitoring crops
US10902566B2 (en) Methods for agronomic and agricultural monitoring using unmanned aerial systems
Uysal et al. DEM generation with UAV Photogrammetry and accuracy analysis in Sahitler hill
US9784836B2 (en) System for monitoring power lines
Samad et al. The potential of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for civilian and mapping application
Nagai et al. UAV-borne 3-D mapping system by multisensor integration
KR101839599B1 (en) Road facility surveying system using drone
KR101160454B1 (en) Construction method of 3D Spatial Information using position controlling of UAV
MX2013000158A (en) Real-time moving platform management system.
CN112113542A (en) Method for checking and accepting land special data for aerial photography construction of unmanned aerial vehicle
Raczynski Accuracy analysis of products obtained from UAV-borne photogrammetry influenced by various flight parameters
KR20180127568A (en) Method and apparatus of generating 3-dimension route applied geographic information
Tahar A new approach on slope data acquisition using unmanned aerial vehicle
Yusoff et al. Comprehensive analysis of flying altitude for high resolution slope mapping using UAV technology
KR102104003B1 (en) System for constructing spatial data big data platform using sensorless data acquisition and mission equipment
Starek et al. Application of unmanned aircraft systems for coastal mapping and resiliency
Suba et al. Using photogrammetric UAV measurements as support for classical topographical measurements in order to obtain the topographic plan for urban areas.
KR20210113520A (en) Bridge Inspection Drone System
Wallerman et al. Drone-based forest variables mapping of icos tower surroundings
Chaudhry et al. A comparative study of modern UAV platform for topographic mapping
Trevoho et al. Aerial data application for construction of large-scale plans
Mabdeh Object-Based Classification of Urban Distinct Sub-Elements Using High Spatial Resolution Orthoimages and DSM Layers
CN115866208B (en) Agricultural perception monitoring system and application method thereof
Singh et al. Quality Assessment of UAV Data using Multiple RTK Reference Stations
Thanh et al. Creation and Assessment of a Topographic Map from Unmanned Aerial Vehicle Data in Thanh Son District, Vietnam.

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant