IoT 데이터가 정밀 농업을 이끈다: 수확량 증대와 비용 절감

편집자 주: 이 글은 아스펜코어 미디어(AspenCore Media)의 '농업 기술(Agriculture Tech)' 특집 프로젝트 일환으로 글로벌 매니징 에디터 리치 퀸넬(Rich Quinnell)이 작성했습니다. IoT, 분석, 센서 기술이 농업과 식량 생산을 어떻게 재편하는지 다룹니다.

IoT와 분석이 산업과 인프라 헤드라인을 장식하는 동안, 농업은 조용히 다음 개척지가 되고 있습니다. 센서 네트워크와 실시간 데이터 분석을 통합함으로써 농부들은 더 정밀한 자원 관리를 통해 수확량을 늘리고, 손실을 줄이며, 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

정밀 농업의 기반은 데이터입니다. 센서, 무선 네트워킹, 정교한 분석이 비료, 물, 살충제의 표적 살포를 가능케 하는 실행 가능한 통찰을 제공합니다.

이 데이터 생태계를 구동하는 세 가지 주요 플랫폼 범주가 있습니다: 항공(에어리얼), 지상 이동(그라운드 모바일), 고정(스테이셔너리) 시스템. 각 플랫폼은 서로 다른 센서 제품군과 네트워킹 기술을 사용하지만, 모두 다양한 농장 지형에서 고해상도 실행 가능 데이터를 캡처한다는 공통 목표를 공유합니다.

그림 1 – 멀티로터 드론이 중소규모 밭 정밀 농업용 항공 플랫폼으로 인기 상승 중. (출처: ublox)

항공 플랫폼은 원격 감지로 상공에서 데이터를 수집합니다. 유인 항공기와 위성이 여전히 대규모 조사에 쓰이지만, 무인 항공기(UAV, 고정익 및 멀티콥터)가 중규모 작업에 급속히 대체되고 있습니다. 유블럭스 F9(Ublox F9) 같은 고정밀 GNSS 모듈 탑재로 드론은 그렇지 않으면 모니터링하기 어려운 밭에서 상세한 식물 건강 평가를 수행할 수 있습니다.

식물 건강 핵심 센서는 가시광과 근적외선(NIR) 대역에서 고해상도 이미지를 촬영하는 다중 스펙트럴 카메라입니다. 대부분 CMOS 이미지 센서는 본질적 NIR 감도를 가지나, 일반 카메라는 자연스러운 색상을 위해 이 대역을 차단합니다. NIR 필터를 제거하면 CMOS 센서가 NDVI 카메라로 기능할 수 있습니다. 센테라 AGX710(Sentera AGX710)이 그 예입니다.

그림 2 – 일반적인 컬러 이미지 센서도 NIR 감도를 가지나, 범용 카메라는 이를 필터링해 제거합니다. (출처: ON Semiconductor)

식물 건강 모니터링에서 NIR 반사율은 식물 활력의 강력한 지표입니다. 건강한 잎은 더 많은 NIR을 반사하고 더 많은 적색광을 흡수해 널리 쓰이는 정규화 식생 지수(NDVI) = (NIR-적색)/(NIR+적색)로 이어집니다. 적절한 필터링과 이미지 처리로 표준 CMOS 센서도 NDVI 값을 계산할 수 있어 농부가 추가 물이나 비료가 필요한 구역을 정확히 짚어낼 수 있습니다.

그림 3 – NDVI 조사는 전체 밭의 식물 건강에 대한 상세 통찰을 제공해 물과 비료 같은 자원이 더 많이 또는 적게 필요한 구역을 강조합니다.