농촌진흥청(청장 허태웅)은 AI기술을 활용해 벼 쓰러짐 피해 면적을 빠르게 파악하는 방법을 개발했다. 이 기술은 드론 영상을 활용해 벼 쓰러짐 피해 면적을 AI로 산정하는 방법으로 현재 특허출원했다.
집중호우, 태풍 등 자연재해에 의한 벼 쓰러짐 발생 시 피해 면적과 위치를 파악하는 것은 농가 피해 규모 산정, 수매량 조절 등 정부와 지자체 차원의 대응방안 마련에 중요한 요소가 될 예정이다.
지금까지는 벼 쓰러짐에 대한 피해 정도를 전문 인력에 의해 육안으로 판단해왔다.
이는 많은 인력과 비용이 소요되지만 객관적인 지표가 부족해 현장 피해 상황을 정확하게 반영하는 데 어려움이 있었다.
인공지능을 활용한 벼 쓰러짐 피해 면적 산정 기술은 이미지 데이터에서 특성을 추출해 학습하는 딥러닝 알고리즘인 합성곱신경망(CNN, Convolution Neural Network)을 활용한다.
DJI사의 Mavic Pro 드론으로 촬영한 영상(4000*3000)을 128*128 규격의 이미지로 입력해 벼 쓰러짐(도복)과 정상 두 그룹으로 분류한다. 벼 쓰러짐 판별 모델 학습과 검증을 위한 데이터 셋은 딥러닝에 사용되는 데이터를 ▲학습(Train) ▲검증(Validation) ▲평가(Test) 3가지로 나눠 분석한다.
벼가 심겨진(재식) 유형에 따라 정상과 쓰러짐으로 구분하는 본보기(모델)를 학습해 필지 단위로 피해 면적을 산정한다.
벼 쓰러짐 피해면적 산정 방법시 이미지 정합과 회전을 통해 필지 단위 이미지를 생성하고, 인공지능 모델로 쓰러짐 여부를 판별한다.
인공지능을 활용한 영상분석은 벼 쓰러짐 피해 면적을 빠르고 정확하게 파악함으로써 피해 규모를 산정할 때 근거자료로 유용하게 활용될 전망이다.
농촌진흥청이 2020년 전북 부안군 일대를 촬영한 필지 단위 영상을 분석해 기술을 평가해 본 결과, 실제 피해 면적과 인공지능을 통해 예측한 면적 간 정확도는 95% 이상 일치했다.
지난해 8월 태풍이 지나간 이후, 전라북도 부안군 일대 3필지를 대상으로 인공지능을 통해 쓰러짐 피해 면적을 산출했다.
전체 필지 면적 대비 도복된 부분의 비율로 쓰러짐 면적을 산정한 결과 예측 면적은 각각 4114㎡, 584㎡, 1132㎡로 실제 피해 면적인 4180㎡, 556㎡, 1075㎡와 5% 이내 오차율을 보였다.
농촌진흥청 작물재배생리과 장재기 과장은 "인공지능을 활용한 벼 쓰러짐 피해 면적 산정 결과는 향후 정책 결정 자료로 활용될 가능성이 높다" 면서 "앞으로 잡초·병해·환경 스트레스 등에 의한 피해 연구도 추진, 노지 디지털 농업 기술 개발에 현장 적용을 강화할 계획"임을 밝혔다.
AI타임스 이하나 기자 22hnxa@aitimes.com
