이 문장을 두세 문장 정도로 간단히 요약해줘
 농촌진흥청(청장 허태웅)은 드론 영상을 분석해 넓은 지역에서 재배되는 작물의 재배면적을 파악하는 기술을 개발하고 특허출원했다.
 드론 영상 분석은 드론으로 면 단위의 넓은 지역(4,000ha)을 촬영한 뒤 영상에서 농경지 전자지도(스마트팜 맵)를 이용해 농경지만 추출하고, 식생지수(NDVI)와 인공지능(머신러닝)을 통한 분석으로 총 재배 면적을 파악하는 기술이다. 
  농경지 전자지도(스파트팜맵) : 항공사진 등 활용 실제 농경지 상태를 전자지도로 표현
  식생지수(NDVI): 식생의 활력도를 나타내는 지수
  인공지능(머신러닝, SVM) 분석: 컴퓨터를 학습시켜 스스로 분석하는 기술
 농산물 재배면적을 파악하면 안정적인 식량 수급 정책과 합리적인 영농계획을 세울 수 있다. 
 지금까지는 많은 인력과 비용, 시간을 들여 현장으로 직접 찾아가 관찰, 조사하거나 항공 영상이나 위성 영상을 활용해 농산물 재배면적을 파악했다.
 이에 비해 드론 영상 분석은 원하는 시기와 장소에 구애받지 않고 영상을 촬영할 수 있고, 영상 분석을 통해 해상도 높은 자료를 낮은 비용으로 얻을 수 있는 장점이 있다.
 특히 옥수수(풋옥수수)는 다른 작물과 달리 출하시기에 따라 값 차이가 2～3배 나기 때문에, 재배면적 예측 자료를 활용하면 수확기 및 출하기를 선정하는 데 도움이 된다.
 농촌진흥청이 충북대학교, 공간정보와 함께 드론 영상 분석으로 풋옥수수 주산지인 충청북도 괴산군 감물면의 옥수수 재배면적을 추정한 결과 약 90%의 정확도를 얻었다.

농촌진흥청(청장 허태웅)은 드론 영상을 분석해 넓은 지역에서 재배되는 작물의 재배면적을 파악하는 기술을 개발하고 특허출원했다. 드론 영상 분석은 드론으로 면 단위의 넓은 지역(4,000ha)을 촬영한 뒤 영상에서 농경지 전자지도(스마트팜 맵)를 이용해 농경지만 추출하고, 식생지수(NDVI)와 인공지능(머신러닝)을 통한 분석으로 총 재배 면적을 파악하는 기술이다. 농산물 재배면적을 파악하면 안정적인 식량 수급 정책과 합리적인 영농계획을 세울 수 있다.