농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
농업적 가뭄이 발생하면 토양의 수분이 감소하여 식생의 광합성 및 성장을 저해한다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되며 산소 생산량이 증가하는데, 이러한 광합성에 부정적인 영향이 생긴다면 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 다중분광광학센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 토양수분, 식생 활력 및 대기 중의 이산화탄소 농도 간의 관계를 분석하였다. 토양수분의 경우, 기존의 마이크로웨이브 센서는 낮은 공간 해상도로 제공되는 특징으로 인해 소규모 연구 지역 분석에 한계가 있어서 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총일차생산량(Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생의 호흡과의 관계식을 이용하여 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수와 이산화탄소 플럭스를 국내의 극한 가뭄 발생시기인 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측 자료인 플럭스타워 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분과 식생지수 사이에는 한 달의 지체시간, 식생지수와 이산화탄소 플럭스 사이에는 2주 지체시간이 발생했을 때, 상관성이 높게 나타났다.
본 연구에서는 1985년과 1996년 두 시기에 수집된 성남시의 Landsat TM 다중분광(Multispectral) 영상을 이용하여 토지피복 변화 양상과 식생지수 변화 양상 사이의 연관성을 분석하였다. 토지피복 변화와 NDVI 변화 사이의 연관성을 분석하여 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 삼림에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 삼림지역에서 식생화력도가 높은 6∼7단계의 면적이 감소하고 상대적으로 식생화력도가 낮은 5단계로 증가 분포하였고 인공구조물이나 나대지로 변화한 지역에서는 식생지수의 단계가 하락하였다. 둘째, 농경목초지역에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 삼림으로 변화한 지역과 농경목초지가 그대로 보존된 지역에서는 두 시기동안 식생지수가 상승분포하였고 주로 분당구를 중심으로 그 분포를 볼 수 있었다. 셋째, 인공구조물에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 대체로 식생지수 단계가 상승분포하였고 인공구조물 불변지역에서 식생지수단계 상승을 볼 수 있었다. 넷째, 나대지에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 성남시에서 적은 면적을 차지하고 있지만 식생지수단계 상승이 나타났다
탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
분광반사 특성을 이용한 벼 군락의 생육시 기별 생장량을 추정하기 위하여 분광방사계 (GER Inc. SFOV : 0.35~2.5 $\mu\textrm{m}$)를 이용하여 이앙기부터 수확기가지 매 1주 또는 2주 간격으로 분광반사 특성을 조사하였다. Landsat TM 동등 밴드의 평균반사율을 계산하여 엽면적지수와 건물량과 같은 벼의 중요한 생장량 관련 변수와의 관계를 살펴 보았다. 생육단계에 따른 벼 군락의 질적변화(출수. 개화, 등숙 등)와 건물량이나 엽면적의 증감에 따른 양적변화에 따라 분광반사 광량이 달라지는데 가시광선대(0.4~0.7 $\mu\textrm{m}$)의 경우 청색능.녹색능.적색능에서 모두 출수기까지는 생장량이 많을수록 반사율은 낮아졌으며, 출수 후 이삭이 성숙하면서 반사율은 높아졌는데 특히 적색능의 반사율은 다른 두 가시광선 파장 영역에 비하여 더 높아지는 경향이었다. 근적외선대(0.7~1.1 $\mu\textrm{m}$)의 경우 생장량이 많을수록 반사율은 약 45 %까지 높아졌다가 유수분화기 후 감소하여 등숙기에는 약 20 %로 낮아졌다. 또한 출수 이전의 분광반사 특성과 벼의 생장량 관련 변수와의 상관계수 값이 출수 이후보다 높게 나타났다. 한편, TM 동등 밴드의 평균반사율($\bar{p}$$_{TMi}$) 또는 밴드간 비율값 RV(Ratio Value ; $\bar{p}$$_{TMi}$/$\bar{p}$$_{TMi}$)와 엽면적지수 및 건물량과의 상관관계를 살펴본 바, 엽면적지수와 건물량은 가시광 영역의 $\bar{p}$$_{TMi}$, $\bar{p}$$_{TM1}$, $\bar{p}$$_{TM2}$, $\bar{p}$$_{TM3}$과 밴드간 비율값 중 $\bar{p}$$_{TM4}$/$\bar{p}$$_{TM3}$, $\bar{p}$$_{TM4}$/$\bar{p}$$_{TM2}$, $\bar{p}$$_{TM4}$/$\bar{p}$$_{TM1}$, log($\bar{p}$$_{TM4}$/$\bar{p}$$_{TM3}$) 등과 상관이 높게 나타났다.
기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적: 전문가 미백술 후 불소 도포가 커피 착색 시 치아 색에 미치는 영향을 알아보고자 하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 44 개의 시편은 임의로4 개 그룹으로 나누었다. 그룹 1은 미백과 불소 처리를 하지 않고 치아 색에 대한 커피의 영향을 알아보기 위한 대조군이다. 그룹 2, 3, 4는 35% 과산화수소로 하루에 30 분간 3 일 동안 미백 처리 하였다. 그룹 2는 불소 도포를 하지 않았고, 그룹 3과 4에는 각각 Cavity shield$^{(R)}$와 pH 7 Gel$^{(R)}$을 도포하였다. 모든 그룹은 7 일간 커피 용액에 침전시켰다. 분광광도계 (VITA Easyshade$^{(R)}$)를 사용하여 명도 지수, 채도 지수, 색상 지수를 3 회 반복 측정하였다. 결과: 미백 처리한 그룹에서 명도 지수, 색상 지수의 증가와 채도 지수 감소를 보였다. 이는 Tukey의 HSD를 이용한 쌍체 비교 시 미백한 그룹의 명도 지수, 색상 지수 변화는 미백하지 않은 그룹과 통계적으로 유의한 차이를 보였다 (P < .05). 커피 적용 시 모든 그룹에서 명도 지수, 색상 지수의 점차적인 감소를 보였고, 채도 지수는 감소 후 증가하였다. 커피 적용 7 일 후 그룹 간 명도 지수, 채도 지수, 색상 지수 변화는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (P > .05). 또한 Cavity shield$^{(R)}$와 pH 7 Gel$^{(R)}$을 도포한 그룹 간에도 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (P>.05). 결론: 불소 도포가 치아 미백 후 외인성 착색을 방지하는데 도움을 주지 못한다고 결론지을 수 있었다.
작물의 스트레스를 탐지하는 것은 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 광화학 반사 지수 (PRI)는 LUE의 원격 감지 지표로서 개발되었으며, 많은 연구자들에 의해 식생의 스트레스 탐지에 효과적으로 사용할 수 있음이 입증되었다. 그러나 원격탐사 영상에 기반한 PRI를 이용한 연구는 매우 드물다. 낮은 분광해상도로 인하여 드론 및 위성영상 기반의 PRI 모니터링이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 다중분광 센서 기반의 PRI를 산정하기 위하여 인접한 밴드를 이용한 융합 방법을 제안하였다. 제안한 기법을 초분광 및 다중분광 영상에 적용한 결과 산출된 PRI는 79%의 설명력을 나타내었으며, 지상고정형 센서의 관측값과도 유사한 변동 특성을 나타내었다. 따라서 밴드 융합에 의한 PRI는 작물 스트레스 평가에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 폐석탄광산인 옥동탄광 하류에 위치한 밭토양과 논토양을 대상으로 중금속함량, 광물조성, 분광특성을 고찰하였다. X선 형광분석 결과 밭토양과 논토양 모두 비소가 토양환경오염 우려기준을 초과하여 검출되었으며 밭토양이 논토양보다 중금속오염지수가 상대적으로 높은 것을 확인하였다. X선 회절분석 결과 밭토양과 논토양 모두에서 석영, 방해석, 고령토, 일라이트, 스멕타이트, 자철석 그리고 적철석 광물이 검출되었다. 또한 유기물 분석을 실시한 결과 밭토양의 유기물 함량 변이가 더 큰 것으로 나타났다. 분광분석 결과 밭토양과 논토양의 전체적인 반사도 곡선의 양상과 흡광특성은 유사하게 발현됨을 확인하였다. 490nm 부근과 900nm 부근에서 토양 내 산화철에 의해, 1410nm, 1910nm 부근과 2200nm 부근에서 점토광물인 고령토와 스멕타이트군에 의한 흡광특성이 두드러지게 나타났으며 유기물의 함량이 많을수록 반사도가 감소하였다. 흡광 깊이는 밭토양과 논토양 모두 흡광특성이 발현되는 곳에서 오염 지수가 높아짐에 따라 흡광깊이는 얕아졌으며, 유기물 함량이 증가함에 따라 490nm 부근과 1916nm 부근의 흡광깊이가 얕아지는 경향을 보였다.
식물묘의 생장 및 형태형성 제어용 인공광원으로서 조합광 LED 모듈을 제작하여 조합광 LED모듈의 광전기 특성을 분석하고, 광량자 센서와 분광광도계를 이용하여 LED 모듈로부터 조사된 광량자속에 대한 정량화를 시도하였다. 청색과 적생의 단색광 LED로부터 조사된 광량자속을 광량자센서로 측정한 값과 분광광도계로 측정하여 수치적으로 적분한 값을 qly한 결과 거의 일치하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 광량자센서로서 측정이 불가능한 원적색광 LED로부터의 광량자속 정량화에 분광광도계를 적용될 수 있음을 의미하는 것이다. 적생광에 원적색광을 조사하는 LED스틱의 혼합 비율을 달리한 조합광 LED 모듈의 광량지속은 원적색광을 조사하는 LED 스틱이 증가할수록 조합광 LED의 광량자속이 조금씩 증가하였다. 이러한 결과는 단위에너지당 조사된 광량지수는 파장에 비례해서 증가히기 때문인 것으로 해석된다. 이밖에 적색과 원적색광 LED 스틱의 조합 비율을 달리하였을 때 조합광 LED 모듈의 조도는 비시감도가 매우 낮은 원적색광이 차지하는 비율이 클수록 낮게 나타났다. 한편 적색광과 원적생광의 혼합 정도가 조합광 LED의 복사조도에 미치는 영향은 거의 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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