유엔식량농업기구(FAO)에 따르면 전 세계 인구는 2025년 80억 명, 2050년 96억 명에 달할 것으로 전망되어 2050년 까지 현재 대비 70% 이상 농업 생산량의 증가가 요구되고 있으나, 농업 생산량 증가세 둔화, 농경지 확대 제약, 화석 연료 등 에너지 비용 증가, 고령화로 인한 농업 노동력 감소, 기후 변화와 물 부족 등으로 농업 생산량 증가는 한계에 직면할 것으로 예상된다.
이와 같이 농업 및 1차 산업의 다양한 문제점과 한계를 극복하고 단위 면적 당 생산량 증대, 기후 변화와 물 부족 등에 대한 대응을 위해 FAO에서는 드론을 포함한 무인이동체, IoT 등의 최신 기술을 농업분야에 적극 도입할 것을 권고하고 있다.
농업 및 1차 산업의 다양한 이슈를 해결하기 위하여 GPS 기술, 센싱 기술, 지리정보 시스템 기술, 이미지 처리 기술, 빅데이터 분석 기술 등을 활용함으로써 데이터 수집, 수집된 센싱 데이터와 영상, 위치 정보를 결합한 작황 현황 지도 생성 등 분석이 가능하고, 이를 통해 적절한 수분과 비료, 살충제, 농약 등의 투입량의 결정과 모니터링 결과를 바탕으로 정확한 위치에 대해 정확한 양의 비료 등을 살포거나, 제초, 수확 등을 수행하는 정밀 농업(Precision Agriculture)이 주목받고 있다.
정밀 농업을 위한 첫 번째 단계인 ‘작황 분석’단계에서는 사람이 눈으로 농작물의 현황을 살펴보는 것과 유사한 방식으로 GPS를 비롯한 다양한 센서와 드론에 탑재된 광학 줌 카메라, 멀티스펙트럼 카메라 등을 통해 농작물 작황, 관계(irrigation) 현황 파악을 원격으로 수행할 수가 있다. 작황 정보 이외에도 토양 정보, 수분 정보 등을 드론에 탑재된 고성능 센서를 이용하여 직접 수집이 가능하다.
‘생육현황 분석’단계에서는 역시 드론을 활용하여 농작물에서 반사되는 빛(NIR : Near Infrared)과 흡수되는 빛(Red)의 차이를 분석하여 농작물의 생육 상태를 알아보는 NDVI (Normal Difference Vegetation Index)를 지형 데이터와 결합한 NDVI 지도를 생성하게 된다.
그 다음 단계로 앞서 설명한 두 단계를 통해 얻어진 정보와 분석결과를 기반으로 농작물 생산에 필요한 비료, 제초제, 살충제, 물 등의 양과 살포 위치 등을 결정한 후 드론을 통해 방제 작업을 수행하는 ‘방제’단계가 있다.
이외에도 드론을 이용한 파종과 육상 무인이동체(UGV)를 활용한 잡초제거, 경작, 농작물 수확 등 드론을 이용한 정밀 농업을 통해 부산물 감소와 수확량 극대화 등 향후 드론을 포함한 다양한 무인이동체들이 친환경 농업의 발전에 크게 이바지할 것으로 예상된다.