KR20190115491A - 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템 - Google Patents
센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템Info
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Abstract
센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템이 개시된다. 본 발명의 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템은, 대상 영역에 농약을 살포하는 농약 살포 드론 시스템으로서, 농약을 살포하는 복수의 분사노즐을 포함하고, 농약 살포 대상지역 농작물의 실 작황상태를 촬영하는 카메라와, 상기 드론에 마련되어 농약 살포 대상지역 농작물의 수분량을 측정하는 열화상 센서와, 상기 드론에 마련되어 농약 살포 대상지역 농작물의 작황 상태를 측정하는 멀티 스펙트럼 센서를 포함하는 이미지 획득부; 상기 이미지 획득부의 감지값을 전달받아 일시 저장하는 메모리부; 및 비행 자세, 속도, 회전을 제어하는 비행 제어부;를 포함하는 드론; 일정 시간 및 일정 횟수 이상 반복적으로 실시된 상기 카메라, 열화상 센서, 스펙트럼 센서로부터 수집된 이미지 정보와 상기 이미지 정보에 따른 농약 살포량과 상기 이미지 정보와 농약 살포량 변동에 따른 농작물 수확 상태 변화가 저장되는 빅데이터 데이터 베이스와, 상기 빅데이터 데이터 베이스에 저장된 정보와 농작물 수확 상태 변화를 반복적으로 분석 학습하여 최적화된 농약 살포량을 제공하는 농약 살포량 분석부를 포함하는 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부; 및 GIS 연동 농약 살포 대상지역을 화면에 디스플레이하고 상기 드론의 작동, 농약 살포량을 사용자 조작에 의해 조절할 수 있도록 마련되는 휴대용 단말;을 포함하되, 상기 드론은, 상기 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부의 분석 정보를 전달받아 농약 살포 지역에 최적화된 농약 살포 작업을 실시간으로 조절하여 수행하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 빅데이터 분석과 열화상 센서, 멀티 스펙트럼 센서를 통해 얻어진 농작물 작황 상태를 실시간으로 비교 매칭하여 적절한 농약을 살포함으로써 농약 재살포 작업이 요구되는 상황이 발생하는 것을 미연에 방지하여 토양 생태계 오염을 최소화할 수 있다.
Description
본 발명은 농업용 드론 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 열화상, 스펙트럼 센서등의 첨단기술을 이용하여 정보를 수집하고 수집된 빅데이터를 분석하며 빅데이터 활용을 통한 작황상황진단을 수행할 수 있으며 진단된 작황상황을 통해 살포량 조절을 실시간으로 조절할 수 있을 뿐만 아니라, 필요시 사용자 조작에 의해 집중살포/ 관심살포/ 선택살포 등으로 영역을 구분하여 살포량 조절을 실시할 수 있는 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템에 관한 것이다.
드론은 최초 군사용으로 개발되었으나, 운반 및 보관의 편리성, 조작 용이로 방송에서 촬영용으로 가장 많이 사용되고 있다. 또한, 최근에는 재난 재해 모니터링, 물류 운반, 산불진화 또는 농약 살포용 드론에 대한 많은 연구가 진행되고 있다.
농약 살포용 드론의 경우, 최대 10Kg의 농약을 탑재하여 살포 가능한 기기가 최근 개발되었으며, 시간당 최대 10에이커(약 4만 평방제곱미터) 면적에 농약을 살포할 수 있다고 알려진다. 이는 60명이 할 일을 드론 혼자 할 수 있는 것으로 인력 대비 40~60배의 효율을 달성한다. 이러한 높은 효율로 드론을 이용한 농약 살포 요구가 차츰 증가하고 있다.
그러나, 현재에는 농민의 주문에 의해 농작물에 대한 농약 살포를 실시한 후 그 결과(작황 및 수확 결과)에 대해서는 피드백을 받지 못하고 있다. 따라서 작황 상황이 좋지 못할 경우 재살포를 실시하고 있으며 재살포에 따른 과다 살포로 인해 토양 중에 농약이 장시간 잔류하여 토양 생태계에 이상을 초래하는 문제가 있다.
따라서, 본 출원인은 집중/관심/선택 살포 등으로 영역을 구분하여 살포량을 조절할 수 있을 뿐만 아니라 장시간 다수 농민의 작황 및 수확 결과를 전달받은 후 대상 지역으로의 농약 살포량과 비교하여 각 살포량에 따른 수확 결과를 빅데이터화하여 이를 실제 농약 살포에 적용하여 재살포 작업이 필요하지 않은 시스템을 제안하는 바이다. 또한 본 출원인은 열화상, 멀티 스펙트럼 센서 등의 센서를 이용하여 농작물의 작황 상태를 이미지화하고 취득된 이미지와 전술한 빅데이터 시스템에 저장된 농약 살포량을 매칭시켜 실시간으로 농약 살포량을 조절할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 열화상, 스펙트럼 센서등의 첨단기술을 이용하여 정보를 수집하고 수집된 빅데이터를 분석하며 빅데이터 활용을 통한 작황상황진단을 수행할 수 있으며 진단된 작황상황을 통해 살포량 조절을 실시간으로 조절할 수 있을 뿐만 아니라, 필요시 사용자 조작에 의해 집중살포/ 관심살포/ 선택살포 등으로 영역을 구분하여 살포량 조절을 실시할 수 있는 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 대상 영역에 농약을 살포하는 농약 살포 드론 시스템으로서, 농약을 살포하는 복수의 분사노즐을 포함하고, 농약 살포 대상지역 농작물의 실 작황상태를 촬영하는 카메라와, 상기 드론에 마련되어 농약 살포 대상지역 농작물의 수분량을 측정하는 열화상 센서와, 상기 드론에 마련되어 농약 살포 대상지역 농작물의 작황 상태를 측정하는 멀티 스펙트럼 센서를 포함하는 이미지 획득부; 상기 이미지 획득부의 감지값을 전달받아 일시 저장하는 메모리부; 및 비행 자세, 속도, 회전을 제어하는 비행 제어부;를 포함하는 드론; 일정 시간 및 일정 횟수 이상 반복적으로 실시된 상기 카메라, 열화상 센서, 스펙트럼 센서로부터 수집된 이미지 정보와 상기 이미지 정보에 따른 농약 살포량과 상기 이미지 정보와 농약 살포량 변동에 따른 농작물 수확 상태 변화가 저장되는 빅데이터 데이터 베이스와, 상기 빅데이터 데이터 베이스에 저장된 정보와 농작물 수확 상태 변화를 반복적으로 분석 학습하여 최적화된 농약 살포량을 제공하는 농약 살포량 분석부를 포함하는 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부; 및 GIS 연동 농약 살포 대상지역을 화면에 디스플레이하고 상기 드론의 작동, 농약 살포량을 사용자 조작에 의해 조절할 수 있도록 마련되는 휴대용 단말;을 포함하되, 상기 드론은, 상기 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부의 분석 정보를 전달받아 농약 살포 지역에 최적화된 농약 살포 작업을 실시간으로 조절하여 수행하는 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템이 제공된다.
상기 드론은, 상기 휴대용 단말과 통신 가능하도록 동작 신호를 전달받고 상기 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부로부터 정보를 수신하는 통신부; 상기 메모리부에 저장된 정보와 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부의 정보를 분석하여 현재 메모리부에 저장된 정보에 대응하면서 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부가 추천하는 최적의 농약 살포량을 산출, 분석하는 살포량 분석부; 및 상기 통신부의 수신 동작 신호를 전달받아 상기 비행 제어부의 구동을 제어하고 상기 살포량 분석부로부터 정보를 전달받아 상기 분사노즐의 농약 살포량을 제어하는 메인 제어부;를 더 포함할 수 있다.
상기에서 설명한 본 발명의 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템에 의하면, 빅데이터 분석과 열화상 센서, 멀티 스펙트럼 센서를 통해 얻어진 농작물 작황 상태를 실시간으로 비교 매칭하여 적절한 농약을 살포함으로써 농약 재살포 작업이 요구되는 상황이 발생하는 것을 미연에 방지하여 토양 생태계 오염을 최소화할 수 있다.
또한 농약 재살포 방지에 따른 농약 사용량을 절감하여 경제적인 효과를 창출할 수 있을 뿐만 아니라 미래 산업의 핵심 농업 원천 기술을 확보할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템의 드론의 시스템 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템의 드론 장치를 나타내는 도면이다.
도 4는 농약 살포지역을 농약 집중/관심/주의 지역으로 사용자가 지정한 상태를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템에서 열화상, 멀티스펙트럼 센서를 통한 작황정보 데이터베이스 수집,관리,분석을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템에서 드론의 농약 저장통과 노즐을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템에서 드론의 노즐 제어장치 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템의 드론의 시스템 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템의 드론 장치를 나타내는 도면이다.
도 4는 농약 살포지역을 농약 집중/관심/주의 지역으로 사용자가 지정한 상태를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템에서 열화상, 멀티스펙트럼 센서를 통한 작황정보 데이터베이스 수집,관리,분석을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템에서 드론의 농약 저장통과 노즐을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템에서 드론의 노즐 제어장치 구성도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템(이하, '드론 시스템')은, 열화상, 스펙트럼 센서등의 첨단기술을 이용하여 정보를 수집하고 수집된 빅데이터를 분석하며 빅데이터 활용을 통한 작황상황진단을 수행할 수 있으며 진단된 작황상황을 통해 살포량 조절을 실시간으로 조절할 수 있을 뿐만 아니라, 필요시 사용자 조작에 의해 집중살포/ 관심살포/ 선택살포 등으로 영역을 구분하여 살포량 조절을 실시할 수 있는 농업용 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능하다.
이하, 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 드론 시스템은 대상 영역에 농약을 살포하는 농약 살포 드론 시스템으로서, 농약을 살포하는 복수의 분사노즐을 포함하고, 농약 살포 대상지역 농작물의 실 작황상태를 촬영하는 카메라와, 상기 드론에 마련되어 농약 살포 대상지역 농작물의 수분량을 측정하는 열화상 센서와, 상기 드론에 마련되어 농약 살포 대상지역 농작물의 작황 상태를 측정하는 멀티 스펙트럼 센서를 포함하는 이미지 획득부; 상기 이미지 획득부의 감지값을 전달받아 일시 저장하는 메모리부; 및 비행 자세, 속도, 회전을 제어하는 비행 제어부;를 포함하는 드론; 일정 시간 및 일정 횟수 이상 반복적으로 실시된 상기 카메라, 열화상 센서, 스펙트럼 센서로부터 수집된 이미지 정보와 상기 이미지 정보에 따른 농약 살포량과 상기 이미지 정보와 농약 살포량 변동에 따른 농작물 수확 상태 변화가 저장되는 빅데이터 데이터 베이스와, 상기 빅데이터 데이터 베이스에 저장된 정보와 농작물 수확 상태 변화를 반복적으로 분석 학습하여 최적화된 농약 살포량을 제공하는 농약 살포량 분석부를 포함하는 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부; 및 GIS 연동 농약 살포 대상지역을 화면에 디스플레이하고 상기 드론의 작동, 농약 살포량을 사용자 조작에 의해 조절할 수 있도록 마련되는 휴대용 단말;을 포함한다.
여기서 드론은, 상기 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부의 분석 정보를 전달받아 농약 살포 지역에 최적화된 농약 살포 작업을 실시간으로 조절하여 수행할 수 있다.
본 발명에서, 드론은, 상기 휴대용 단말과 통신 가능하도록 동작 신호를 전달받고 상기 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부로부터 정보를 수신하는 통신부; 상기 메모리부에 저장된 정보와 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부의 정보를 분석하여 현재 메모리부에 저장된 정보에 대응하면서 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부가 추천하는 최적의 농약 살포량을 산출, 분석하는 살포량 분석부; 및 상기 통신부의 수신 동작 신호를 전달받아 상기 비행 제어부의 구동을 제어하고 상기 살포량 분석부로부터 정보를 전달받아 상기 분사노즐의 농약 살포량을 제어하는 메인 제어부;를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 크게 4가지의 특징적인 기술을 갖는다.
첫째, 농약 살포량을 조절하는 드론 기술로서 제어보드 기술을 활용하여 농약 살포량을 조절하게 된다. 둘째, 열화상, 멀티 스펙트럼 센서 등의 첨단 IoT 기술을 적용한 드론 시스템 데이터 분석 기술 및 특징 정보 도출 분류에 의한 의사결정 알고리즘 구현에 있다. 셋째, 빅데이터 기반의 작황상태 분석기술로서, 빅데이터 기반의 작황상태 분석기술 FC 인터페이스 및 드론 비행정보 관리 프로그램을 통한 데이터베이스에 정보를 저장하여 실영상, 열화상 및 스펙트럼 빅데이터 영상을 분석하게 된다. 넷째, 농약 살포 노즐의 제어보드와 메인 제어보드를 통해 드론의 자율 비행 및 분사노즐 제어를 통한 농약 살포를 하고 데이터 수집을 위한 센서정보처리보드, 작황상황 진단 보드 개발에 있다.
본 발명에서, 드론은 전술한 바와 같이 빅데이터 수집을 통한 작황상태 분석과 열화상, 멀티 스펙트럼 센서를 통해 촬영된 이미지 정보를 복합적으로 분석한 후 빅데이터 서버(PC)에 저장되어 있는 매칭 데이터 중 최적의 데이터(농약 살포량, 살포 속도 등)를 실시간으로 조절하게 된다. 즉, 상기 촬영된 이미지 정보의 변동에 따라 빅데이터 서버에 저장되어 있는 최적화된 살포량 정보를 전달받아 실시간으로 살포량이 변동 가능하다.
이와 달리, 농민의 수작업을 통해 농약 살포정도를 조절할 수도 있다. 구체적으로, 농민이 휴대용 입력 단말기를 통해 집중지역, 관심지역, 선택지역을 설정하여 원하는 지역에 농약 살포 작업을 진행할 수 있다. 설정 데이터를 기반으로 드론은 살포를 시작하게 되며 특정의 위치에 특정위치 데이터를 FC(Flight Control)로부터 받아 메인제어기가 FC하고 인터페이스 할 수 있는 명령을 통해 메인제어기로 받게된다.
메인제어기는 농민이 입력한 정보를 기반으로 농약살포 보드에 정보를 제공하게 되고 그 신호에 의해서 메인제어기가 동작하게 되며, 살포량은 집중살포가 필요한 곳에 많은 농약이 살포되고 집중 살포가 필요 없는 곳엔 살포량이 적게 살포가 될수 있도록 해서 농약의 사용량을 줄일 수 있다.
도 1 내지 도 3을 살펴보면, 본 발명의 드론 시스템은, 크게 드론 장치, 모니터링 시스템, 데이터 학습 및 분석 시스템을 포함한다.
먼저, 드론 장치는, 복수의 회전 날개를 구비하는 드론 몸체, 농약이 저장된 농약통, 농약통으로부터 공급된 농약을 살포하는 복수의 분사노즐을 포함한다. 농약통에는 대략 10L 전후의 농약이 저장될 수 있고 분사노즐은 4개 이상 마련될 수 있다. 노즐 분사속도는 분당 0.5L 이상으로 적용 가능하며, 농약통에는 농약 수위 실시간 감지를 위한 센서가 마련된다.
덧붙여, 드론 장치는, 데이터 통신을 위한 유무선 통신부가 마련되고, 조종자의 의도를 직접적으로 메인 보드로 전달해주는 PPM 방식의 2.4GHz 통신부가 마련되고, 초음파 센서, GPS 등 외부 센서 데이터 수집을 위한 I2C 인터페이스 모듈이 마련된다. 또한, 드론 장치는, 안정적인 전원 공급을 위해 Lipo 배터리를 포함한다.
또한, 드론 장치는 살포지역의 열화상(수분량) 이미지를 취득하는 열화상 센서, 실제 이미지를 취득하는 실영상 카메라, 작물 상황 이미지를 취득하는 5band 스펙트럼 센서를 포함한다.
이와 같이 각 센서, 카메라로부터 취득된 정보는 메모리부에 일시 저장된다. 이러한 메모리부에 저장된 정보는 후술하는 테이터 학습 및 분석 시스템으로부터 제공된 각 상황별로, 즉 전술한 각 센서로부터 수집된 정보를 기반으로 장기간 다수 농민의 실제 작황 결과를 토대로 분석 취합된 최적화된 농약 살포량 정보와 같이 취합되어 메모리부에 저장된다.
구체적으로, 데이터베이스 PC에 다양한 상황(센서 촬영 이미지 정보)에 따른 농약 살포량 정보는 학습부로 전달되고, 분석부는 학습부로부터 농약 살포량 정보를 전달받아 센서 이미지에 대응하는 농약 살포량을 적절하게 최적화된 값으로 매칭 분석하게 된다.
이와 같이 메모리부에 저장된 각 센서로부터 수집된 영상 데이터 정보와 데이터 학습 및 분석 시스템의 데이터 베이스 PC로부터 전달된 최적화된 농약 살포량 정보를 매칭하여 현재 상태에서 농약 살포량, 농약 분사 각도, 농약 분사 속도 등을 결정하여 저장하게 된다.
메인보드는 이와 같이 결정된 최적화된 정보를 제어보드로 전달하며, 제어보드는 실질적으로 드론 몸체에 마련된 농약 분사노즐, 드론 비행 자세, 비행 속도, 회전을 제어하게 된다. 또한 메인보드는 통신보드로 상기 다양한 정보, 열화상 이미지, 실영상 이미지, 스펙트럼 센서 이미지 등을 송신하게 되며, 통신보드는 이러한 정보를 모니터링 시스템으로 송신하여 별도의 관제소 등에서 작업자가 실시간으로 농약 살포에 대한 전반적인 정보를 관찰하도록 할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이 메인보드는 농민이 휴대용 입력 단말기를 통해 설정한 집중 살포지역, 관심 살포지역 등의 설정 정보를 전달받아 드론이 설정된 각 지역 상공에 위치했을때 농약 살포정도를 대응하도록 조절할 수도 있다.
다음, 데이터 학습 및 분석 시스템은 전술한 바와 같이 실시된 농약 자동 살포에 따른 자동 작황 결과와 실제 농민이 제시한 결과를 장기간 수집한 후 이를 토대로 데이터 베이스에 저장된 정보를 수정, 보완하여 더욱 최적화된 농약 살포 정도를 업데이트하게 되며, 자세한 내용은 후술한다.
다음, 모니터링 시스템은, 농약살포 지역을 표현한 GIS 연동 지도 내용을 화면에 표시할 수 있으며, 농민이 농약 살포 영역을 관심/주의/집중 영역으로 구분하여 입력할 수 있는 입력 단말을 제공하며, 드론의 FC(flight control)로부터 비행정보를 수집하며 실화상, 열화상, 스펙트럼 센서 정보와 연계하여 빅데이터 도출을 위한 데이터 베이스에 저장한다.
이하, 작황상태 모니터링을 위한 멀티 스펙트럼 센서 처리 기술을 설명한다.
멀티 스펙트럼 센서는 가시광선부터 근적외선 파장영역(475 ~ 1300nm)을 분광렌즈를 통해 획득한다. 획득된 영상을 조합하여 다양한 주파수에 대한 특징을 나타내는 상태를 구분할 수 있다. 멀티 스펙트럼 센서에서 취득된 각각의 밴드별 영상 이미지는 서로의 조합을 통해 농작물 분석 모니터링에 사용될 수 있다.
영상 처리 과정은 이미지 재생성, 이미지 강조, 이미지 분류, 이미지 변형의 과정을 수행할 수 있다. 이미지 재생성은 신뢰성있는 정보를 얻기 위한 교정 과정이고, 이미지의 캘리브레이션을 수행한다. 이미지 강조는 관심영역에 대해 분류와 특징점을 추출하는 전처리 과정이다. 이미지 분류는 생물학적인 해석을 위한 과정이고 이미지 변형은 수학적인 이미지간의 연산을 통해 특징점을 포함한 결과 영상을 득하는 과정이다.
영상 전처리 과정은 크게 7단계로 진행 가능하고, 5 밴드 스펙트럼 이미지를 획득하고 얻어진 이미지에서 배경 영역을 제거하는 교정 과정을 수행한다. 밴드별 이미지를 분리하고 경계값 영상처리를 수행하며 요소에 대한 세그먼테이션과 필터링을 수행한다. 밴드 이미지간의 연산을 통해 얻고자 하는 생화학 이미지(NDVI. NDRE)를 얻는다.
본 발명을 첨부 도면과 전술된 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였으나, 본 발명은 그에 한정되지 않으며, 후술되는 특허청구범위에 의해 한정된다. 따라서, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 후술되는 특허청구범위의 기술적 사상에서 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 변형 및 수정할 수 있다.
Claims (2)
- 대상 영역에 농약을 살포하는 농약 살포 드론 시스템으로서,
농약을 살포하는 복수의 분사노즐을 포함하고, 농약 살포 대상지역 농작물의 실 작황상태를 촬영하는 카메라와, 상기 드론에 마련되어 농약 살포 대상지역 농작물의 수분량을 측정하는 열화상 센서와, 상기 드론에 마련되어 농약 살포 대상지역 농작물의 작황 상태를 측정하는 멀티 스펙트럼 센서를 포함하는 이미지 획득부;
상기 이미지 획득부의 감지값을 전달받아 일시 저장하는 메모리부; 및
비행 자세, 속도, 회전을 제어하는 비행 제어부;를 포함하는 드론;
일정 시간 및 일정 횟수 이상 반복적으로 실시된 상기 카메라, 열화상 센서, 스펙트럼 센서로부터 수집된 이미지 정보와 상기 이미지 정보에 따른 농약 살포량과 상기 이미지 정보와 농약 살포량 변동에 따른 농작물 수확 상태 변화가 저장되는 빅데이터 데이터 베이스와, 상기 빅데이터 데이터 베이스에 저장된 정보와 농작물 수확 상태 변화를 반복적으로 분석 학습하여 최적화된 농약 살포량을 제공하는 농약 살포량 분석부를 포함하는 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부; 및
GIS 연동 농약 살포 대상지역을 화면에 디스플레이하고 상기 드론의 작동, 농약 살포량을 사용자 조작에 의해 조절할 수 있도록 마련되는 휴대용 단말;을 포함하되,
상기 드론은, 상기 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부의 분석 정보를 전달받아 농약 살포 지역에 최적화된 농약 살포 작업을 실시간으로 조절하여 수행하는 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 드론은,
상기 휴대용 단말과 통신 가능하도록 동작 신호를 전달받고 상기 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부로부터 정보를 수신하는 통신부;
상기 메모리부에 저장된 정보와 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부의 정보를 분석하여 현재 메모리부에 저장된 정보에 대응하면서 빅데이터 기반 농약 살포량 제공부가 추천하는 최적의 농약 살포량을 산출, 분석하는 살포량 분석부; 및
상기 통신부의 수신 동작 신호를 전달받아 상기 비행 제어부의 구동을 제어하고 상기 살포량 분석부로부터 정보를 전달받아 상기 분사노즐의 농약 살포량을 제어하는 메인 제어부;를 더 포함하는 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템.
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