Detection of Abandoned Fields in Aerial Images using Deep Learning (YOLOv5)

농림축산식품부는 농업의 공익기능 증진과 농가 소득 안정을 위해 공익직불제를 운영하며, 보조금(공익지불금) 지급 대상은 농업경영체에 등록된 농지로, ‘농업농촌공익직불법’에 따라 농지의 형상과 기능이 유지되어야 한다. 직불금 관리는 항공영상으로 폐경지(농지로 이용이 불가능하게 농지 형상이 변한 농경지)를 검토한 뒤 현장 확인을 통해 검증하며, 이는 많은 시간과 노동력이 소요된다. 본 연구는 항공영상을 기반으로 영상의 객체인식(Object Detection) 분야에서 효과적인 성능을 발휘하는 You Only Look Once Version 5(YOLOv5) 모델을 활용하여 다양한 농지의 폐경지 후보지를 탐지하고자 하였다. 대상을 농지에서 폐경지로 많이 나타나는 건물, 묘지, 온실, 태양광 시설과 같은 4가지를 대상으로 다양한 지역의 항공영상을 수집하였다. 항공영상의 실제 크기에서 1024x1024 해상도 크기로 분할한 후 라벨링(box annotation)을 수행하였다. 분석 결과, 평균 재현율(Average Recall, AR)이 약 0.739로 준수한 결과가 나타났다. 개발된 모델을 활용한다면, 직불 업무 중 항공 영상에서 폐경지 후보지 확인 단계에서 효율적으로 활용할 수 있을 것이라 판단된다. 또한 지속적으로 폐경지 후보 유형을 추가하고, GIS와 연계한다면, 정확도 향상과 자동 판단을 통한 업무 자동화가 이루어질 것이라 예상된다.