우리나라 농업위성과 활용

1. 필요성

유럽의 마젤란이나 갈릴레오, 미국 나사의 다양한 위성으로 농업, 임업 분야에서 원격조사를 많이 하고 있다. 이 뿐만 아니라 해양 표면의 온도 등을 측정해서 기상을 예측하고 농업생산과 전망할 수 있다. 우리나라에서도 천리안위성으로 산림분야에서는 많이 사용하고 있었고, 해외 위성을 통해서도 정보 분석은 가능하다. 하지만 독자적인 위성을 가지게 되면 더 많은 정보를 받아볼 수 있고, 우리나라 실정에 맞는 분석도 가능해진다.

국내 농업 국한으로 하면 사용이 제한적일 수 있으나 해외농업이나 산림업 진출을 위해서 사전조사를 할 때 상당히 유용하다. 또 내가 자주 강조하는 부분인데 우리가 지금 가 보지는 못하지만 언젠가는 협력해야 할 북한 농업을 책상 앞에서 분석하기에도 아주 유용하다.

위성이 발달하지 않았던 시기에는 항공사진을 통해 식생을 분석하기도 했고, 최근에는 드론을 활용한 식생분석도 많이 이뤄지고 있다.

2. 원리

기본적인 원리는 간단한다. 위성이 지구궤도를 돌면서 연속적으로 촬영을 하는데 장비에 따라서 1km *1 km 의 정사사진을 제공한다. 이 사진에는 NDVI 정보 (그외 다양한 정보도 생성 가능)가 담겨져 있는데, Normalised Difference Vegetation Index의 약자로 식생지수를 담고 있다. 그리고 이 정보를 다시 RGB로 변환하면 우리가 볼 수 있는 사진이 되는데, 이 사진을 다시 이미지 AI로 학습 시키면 더 상세한 정보를 얻을 수 있다. (https://ipad.fas.usda.gov/cropexplorer/chart.aspx?regionid=seasia&ftypeid=47&fattributeid=1&fctypeid=47&fcattributeid=1&cntryid=VNM&startdate=4%2f1%2f2025&enddate=1%2f31%2f2026&nationalGraph=False&cropid=0422110)

미국 농무성(USDA)에서 제공하는 해외농업서비스(FAS)

NDVI에는 식물이나 지표면에서 반사하는 빛의 정보가 있는데, 녹색이 많은지 회색이나 갈색이 많은지를 통해 지금의 작물 상태를 알 수 있다. 플랜테이션 농지에서 활용도가 매우 높은데, 예를 들어 한반도 넓이의 옥수수 밭이 있으면 위성사진 여러 장을 한번에 분석해서 파종상태, 발아상태, 현재 작물의 성장 상태를 분석해서 생산 예측을 할 수 있다. 여기에 기상정보가 더해지면 다 세밀한 예측이 가능해진다. 혹은 산불피해를 파악하기도 한다. (https://firms2.modaps.eosdis.nasa.gov/map/#d:2024-12-25..2025-01-24;@105.9,11.7,7.4z)

NASA에서 제공하는 화재 정

3. 우리나라 농업위성

자세한 정보는 해당 홈페이지에서 확인할 수 있다. (https://nifos.forest.go.kr/kfsweb/kfi/kfs/cms/cmsView.do?cmsId=FC_003753&mn=UKFR_02_07_01)

임무는 산림자원 및 산지변화 관측, 산림재난 대응 및 국가공간정보 활용을 위한 지상관측 영상 촬영이고, 예산은 1,160.95억원(산림청 272.83억, 농촌진흥청 272.83억원, 과기정통부 615.29억원)이다. 중요한 것은 '26년 초, Space-X Falcon9발사체를 통해 발사 예정이라고 한다.

캄보디아에서 거주하는 내가 왜 관심을 두냐면, 바로 이 위성의 촬영 가능 지역 때문이다. 

국립산림과학원 농림위성 소개 페이지

우리기업의 해외 농업, 임업 분야 투자진출 뿐만 아니라 최근 중요도가 급격히 올라가고 있는 탄소배출권 확보를 위한 각종 사업에도 활용할 수 있다. 지금까지는 개발도상국의 폐쇄적 정보 공유, 느린 업데이트, 정보의 부정확성 등으로 기초선을 잡기가 매우 어려웠는데 우리 위성을 직접 활용하면 투자 시점부터 관리기간까지 직접 눈으로 데이타를 보고 분석할 수 있게 된다. 

앞으로 위성을 쏘아 올리고 나서 취합한 데이터를 어떤 방식으로 분석해서 공유할지 모르지만 기대가 크다. 올해 경북 지역의 큰 화재로 많은 재산과 인명의 피해도 있었는데, 위성을 활용하면 사람이 접근하기 어려운 산불 취약 지역 관리도 더 용이해져서 산림 관리에도 많은 도움이 될 것이다. 농업에서는 특히 벼에서 생산 예측을 통해 쌀가격 조절과 정책 방향을 설정하는데 도움될거라 생각한다.