잡초에 들어가기

지구 표면의 1500만 제곱킬로미터는 농경지로 덮여 있습니다. 유엔 식량 농업 기구에 따르면, 유럽이나 북미는 농업 확장에 큰 여지가 없습니다. 오늘날 76억 명인 인구가 2050년에는 무려 98억 명으로 증가할 것으로 예상됨에 따라, 농부들은 이용 가능한 농지에서 작물 수확량을 늘리기 위해 기술에 의존하고 있습니다.

농부들은 수확량을 높이기 위해 GPS 지원 트랙터와 로봇 수확기부터 습도 센서와 스마트 관개 시스템까지 다양한 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 기술들의 공통점은 무엇일까요? 데이터.

농부들은 엄청난 양의 데이터를 가지고 있습니다. 그들의 농장은 GPS로 매핑되었습니다. 그들의 트랙터에는 센서와 카메라가 있습니다. 그들의 밭에는 토양 수분 센서가 있습니다. 그들은 심지어 토양 유형, 날씨 데이터, 다양한 환경에서 어떤 종류의 씨앗이 가장 잘 자라는지에 대한 데이터도 보유하고 있습니다.

이 모든 데이터가 있더라도 플랜트 성능과 관련해서는 사각지대가 있습니다. 농장이 너무 커서 농부들이 기술을 사용하지 않고는 개별 식물의 건강을 모니터링하기 어렵습니다. 이것이 많은 농부들이 항공 사진을 활용한 정밀 농업으로 전환하는 이유입니다.

항공 사진은 농부가 성장기 동안 적절한 조치를 취하는 데 필요한 식물 단위의 세부 정보를 제공할 수 있습니다. 잡초가 밭의 어디에서 자라고 있는지 정확히 파악함으로써, 예를 들어, 농부들은 제초제 응용 분야를 그 위치로 제한할 수 있습니다; 전체 밭에 뿌릴 필요가 없습니다.

농부들은 자신의 땅에 대한 깊은 이해를 가지고 있지만 데이터 과학자는 아닙니다. 따라서 농부들은 항공 사진에서 생성된 테라바이트 규모의 데이터를 해독하려고 노력하는 대신, 이미지 분석 회사와 협력하고 있습니다. 이러한 회사는 농부들이 농장에서 구현할 수 있는 권장 사항으로 원시 데이터를 변환하는 데 특화되어 있습니다.

이러한 기업들은 드론, 유인 항공기, 심지어 위성까지도 사용하여 위성의 픽셀당 미터에서 저공 비행 항공기의 픽셀당 센티미터에 이르기까지 다양한 해상도의 이미지를 촬영합니다. 이미지를 캡처하는 데 사용되는 센서의 유형도 다르며, 각 센서는 서로 다른 유형의 분석을 위한 데이터를 제공합니다.

IntelinAir는 항공 이미지 분석을 전문으로 하는 미국의 정밀 농업 회사로, 유인 항공기를 사용하여 들판을 이미지화합니다. 그들은 가시광선, 근적외선(NIR), 열화상 카메라를 조합하여 활용합니다. 이들은 성장기 내내 이미지를 포착하여 농부들에게 특정 시점의 스냅샷을 제공하고, 장기 계획을 위한 추세 데이터를 수집하며, 농부들에게 문제에 대한 경고를 제공하여 어디에서 조치를 취해야 할지 알 수 있도록 합니다.

기상 관측소와 지상 센서의 데이터를 사용하는 것 외에도, 스위스 정밀 농업 회사 Gamaya는 위성 및 맞춤형 드론으로 초분광 이미지를 캡처합니다. 초분광 이미지는 식물 내의 특정 특성을 감지하기 위해 추가적인 빛 대역을 사용합니다.

AI는 정밀 농업을 의사 결정 농업으로 바꾸고 있습니다. AI는 식물의 응력을 나타내는 패턴을 발견하고 원인을 진단합니다. 그 결과는 농부들이 정확한 양의 투입물을 사용하여 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 매년 해충을 없애기 위해 농장 전체에 약을 뿌리는 대신, 농부들은 해충이 들끓는 지역에 노력을 집중할 수 있습니다. 마찬가지로 농부들은 질소를 필요한 지역에만 공급함으로써 필요한 비료의 양을 줄일 수 있습니다.