초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 파장대의 영상을 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 존재한다. 이로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는다. 따라서 초분광 영상을 이용할 경우, 노이즈가 많이 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 프랙탈 차원을 측정하고, Continuum Removal 기법을 이용하여 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 분석을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 자동으로 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.101-101
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2016
하천원격탐사는 원격탐사의 하위 개념으로서 계측하고자 하는 대상인 하천이나 호소 수체에서 발생하는 빛의 반사, 복사 또는 방출되는 양을 획득하고 분석하여 수리량, 지형 등 하천 조사에 활용하는 기법이다. 일반적으로 원격탐사는 주로 위성영상 자료를 활용하여 수행되어 자료취득비용이 고가이고 해외 위성자료에 의존하여 시공간적인 해상도가 매우 낮아 유역에 비해 공간적인 규모가 작고 변동 시간이 짧은 하천에 적용하는 데 한계가 있어 왔다. 또한, 단순한 사진촬영으로 도출할 수 있는 정보에 한계가 있고 자료를 저장 및 분석할 수 있는 기법도 부족하여 하천조사에 원격탐사를 활용한 사례가 드물었다. 그러나, 최근 드론과 같은 운반체 기술이 획기적으로 개선되고 있고 다양한 영상촬영장비의 개발과 IT기술의 발전으로 인해 위성영상에 비해 시공간적 해상도가 매우 정밀한 자료를 저렴한 비용으로 획득 가능해졌다. 또한, 매우 조밀한 파장대로 세분된 빛의 세기를 측정할 수 있는 초분광 영상을 이용한 원격탐사기법도 하천과 같은 좁은 영역에 적용이 가능해졌다. 초분광영상은 가시광선 외에 자외선과 적외선 영역에 해당하는 반사광을 200개 이상의 조밀한 파장대로 나누어 측정할 수 있어 수리량, 하상, 식생 등 하천 수체와 관련된 정보를 조사할 가능성이 증가하였다. 본 연구에서는 하천 수체에서 취득한 초분광 영상을 이용하여 하천특성과의 상관관계를 규명하고 이를 통해 초분광 영상 기반의 하천특성 계측 기법을 개발하고자 하였다. 드론과 같은 항공영상에 적용하기 전에, 우선 지상에서 측정된 초분광 영상과 하상재료 및 수심과의 상관관계를 규명하여 초분광 영상의 하천조사로의 사용 가능성을 점검해 보았다. 폭 10m, 수심 1m의 저수심의 소하천에 적용한 결과, 초분광 영상의 표준화 및 패턴 분석을 통해 수중에 위치한 하상재료를 구분할 수 있었고 주성분분석 등을 통해 수심과 상관성도 일부 도출되어 하천조사에 초분광영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
Seo, Youngcheol;Kim, Dongsu;You, Hojun;Kwon, Yeonghwa
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.444-444
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2022
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.133-133
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2019
하천의 하상재료는 전반적인 하천 계획 및 정비 등의 기초자료이다. 특히 하천의 하상재료 조사는 하천의 조도계수 산정, 하천의 유사이송 특성 분석 및 하천 서식처 등의 하천환경 조사를 위하여 수행한다. 지금까지의 하천 하상재료 조사는 사람이 직접 하상토를 채취하거나 사진을 이용하여 대략적인 스케치를 통해 진행하다보니 자료의 품질에 대한 신뢰도가 떨어지고, 사람이 직접조사를 해야 하기 때문에 비용이 많이 필요하여 몇 개 지점을 대상으로 하상재료 조사를 수행해야 하는 등의 한계를 가지고 있다. 따라서 하천 환경 평가를 위한 하상재료 조사를 위해서는 좀 더 체계적이고 과학적인 기술 개발이 요구된다. 특히 물속의 하천 하상재료를 조사하는 것은 육안 또는 카메라를 이용한 조사로는 어려움이 많기 때문에 하천 전체의 공간적인 하상재료 조사를 위해서는 새로운 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 조도계수 산정을 위해 초분광 영상을 이용하여 하상재료를 분류하고, 이를 이용하여 하천 환경 평가를 할 수 있는 하상재료 분포도를 만들기 위한 하상재료의 분광특성 분석 연구를 수행하였다. 초분광 영상의 분광특성은 수백개의 밴드가 연속적으로 구성된 정보를 말하며, 영상 내 모든 화소의 파장정보를 포함하는 데이터 큐브형식으로 구성된다. 물체의 파장정보는 분광기나 초분광 영상 촬영 장치를 통해 수집할 수 있으며 파장정보는 파장과 이에 해당하는 영역의 반사도를 측정하여 하상재료의 분광반사특성으로 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하천의 다양한 하상재료들만의 고유 분광반사특성을 분석하여 하상재료별 분광 라이브러리를 구축하고자 한다. 또한 이와 같이 하상재료별 분광 라이브러리를 구축한 결과를 활용하여 무인기 기반의 초분광 영상을 활용한 하천 하상재료 분류 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상재료별 분광라이브러리를 구축하였고, 실제 하천에서 무인기 초분광 영상에 활용한 결과 수체가 존재하는 영역에서도 초분광 영상을 활용하여 하상재료의 분류가 가능한 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.43-43
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2017
종자산업은 농작물 생산에 중요한 역할을 끼치는 좌우하는 요소 중에 하나로, 우량종자의 확보는 농작물 수급에 중요한 역할을 하는 농업부문의 원천산업이다. 오이 녹반 모자이크 바이러스(CGMMV)는 박과류에 가장 많은 피해를 끼치는 바이러스로 종자전염을 방지하고, 우량종자의 공급을 위해서는 감염종자와 비 감염종자의 판별은 필수적이다. 이에 본 연구에서는 초분광 영상 시스템을 이용하여 수박종자의 CGMMV의 감염 및 비 감염종자를 판별할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 바이러스 감염 종자는 CGMMV 바이러스 감염 수박종자를 사용하였으며, 생산된 종자를 초분광 영상 시스템을 통해 스크린 후, RNA를 추출하여 PCR분석법으로 바이러스의 감염유무를 확인하였으며, 이후 바이러스의 감염유무와 획득된 스펙트럼을 비교 분석하여 판별모델을 개발하고 이를 선별 시스템에 적용하였다. 모델개발에 사용된 초분광 영상 기술은 초분광 SWIR(Shortwave infraed : 1000-2500nm)영상 기술이 다. 획득된 초분광 SWIR 영상을 분석한 결과 바이러스 감염 종자가 유의미한 정확도로 판별이 되는 것으로 나타났다. 초분광 SWIR 영상기술이 바이러스 감염종자와 비감염종자를 비파괴적으로 선별하는데 효과적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.112-113
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2021
하천으로 유입되는 오염물질은 유수의 흐름에 따라 이송되며 혼합된다. 이러한 오염물질의 해석을 위해서는 확산 또는 분산계수 산정이 필요하다. 오염물질의 거동과 관련된 실험적 연구는 방사선 동위원소와 형광성 물질을 이용하여 수행되어 왔으나, 추적자 실험은 많은 비용 및 인력을 요하며, 고정식으로 설치한 계측장비로부터 수집한 시계열 농도자료만을 이용하여 분석하기 때문에 공간적 분포에 대한 자료 취득은 어렵다는 한계가 있다. 하천의 오염물질을 모니터링하기 위해서는 공간을 이동하는 입자의 관점에서 물리량을 표현하는 Lagrangian 방식보다 특정 위치에서 물리량 변화를 표현하는 Eulerian 방식이 적합하다. 그러나 드론을 활용한 하천원격탐사 연구의 대부분은 이동식 플랫폼으로 활용되어 특정 시간에 공간적 분광특성의 분포 파악이 한정적이며, 동일 지점에서 분광특성의 시간적 변화를 파악할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 면단위를 측정하는 이동식 플랫폼의 한계를 극복하고 하천 모니터링에 적합한 Eulerian 방식을 적용하기 위하여 CCTV 형태의 고정식 초분광촬영 플랫폼을 도입하였다. 본 연구에서는 하천으로 유입되는 오염물질의 거동을 분석하기 위하여 자연하천에서 형광성물질인 Rhodamine WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하였으며, 접촉식 센서를 활용한 농도측정과 동시에 드론과 초분광센서를 활용하여 CCTV 형태의 고정식 초분광영상을 획득하였다. 실험결과 도출된 전통적인 방식의 분산계수 산정과 시공간 초분광영상을 활용한 분산계수 산정을 비교하여 오염물질 거동 분석에 초분광영상 활용의 가능성을 검토하였다. 본 연구에서 제시한 드론기반 시공간 초분광영상 기법을 교량이나 기타 하천구조물에 초분광 센서를 설치하여 CCTV형식으로 활용할 경우, 공단이나 하·폐수 처리장 등의 점오염원이 밀집해 있는 지역에 직접 설치하여 화학사고의 감지 및 오염물질의 유출 확인 및 조류, 부유사 등의 다양한 수질항목의 농도 변화 감지가 가능하고, 수심변화 감지로 장기적으로 활용할 경우 특정 지점에서의 하상변동 조사가 가능하다. 또한, 오염물질의 유출 사고 발생 등의 사람이 직접 접근이 불가능한 지역에 드론을 활용하여 초분광센서를 이용한 오염물질 감지가 가능할 것으로 판단된다.
As hyperspectral sensors that can be mounted on drones are developed, it is possible to acquire hyperspectral imagery with high spatial and spectral resolution. Although the importance of atmospheric correction has been reduced since imagery of drones were acquired at a low altitude,studies on the conversion process from raw data to spectral reflectance should be done for studies such as estimating the concentration of surface materials using hyperspectral imagery. In this study, a vicarious radiometric calibration and an atmospheric correction algorithm based on atmospheric radiation transfer model were applied to hyperspectral data of drone and the results were compared and analyzed. The vicarious calibration method was applied to an empirical line calibration using the spectral reflectance of a tarp made of uniform material. The atmospheric correction algorithm used ATCOR-4 based Modran-5 that was widely used for the atmospheric correction of aerial hyperspectral imagery. As a result of analyzing the RMSE of the difference between the reference reflectance and the correction, the vicarious calibration using the tarp in a single period of hyperspectral image was the most accurate, but the atmospheric correction was possible according to the application purpose of using hyperspectral imagery. If the correction process of normalized spectral reflectance is carried out through the additional vicarious calibration for imagery from multiple periods in the future, accurate analysis using hyperspectral drone imagery will be possible.
The hyperspectral images can be analyzed in more detail compared to the conventional multispectral images so they can be used for analyzing surface properties which are difficult to detect. Therefore, the purpose of this study is to obtain information on river environment by using actual depth data and drone-based images. For this purpose, this study acquired the image values for 100 points of 1 survey line using drone-based hyperspectral sensors and analyzed the correlation in comparison with the actual depth information obtained through ADCP. The ADCP measurements showed that the depth tended to get deeper toward the center and that the average water depth was 0.81 m. As a result of analyzing the hyperspectral images, the value of maximum intensity was 645 and the value of minimum intensity was 278, and the correlation between the actual depth and the results of analyzing the hyperspectral images showed that the depth increased as the value of maximum intensity decreased.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.88-88
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2022
하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화 되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상의 지형측량은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 그 방법은 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심맵 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간(Spatio-temporal)초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용해 보았다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.
Recently a system for nondestructive measurement of seedling plants in real time has been attracting attention as an essential element in fields such as the "smart farm". This study reports the simultaneous measurement of anthocyanin accumulations in leaf tissues in a large number of bok choy, using a hyperspectral imaging system. To measure many seedlings simultaneously, an existing hyperspectral imaging system is modified. In this paper, a total of 96 seedlings are measured: 24 each of 4 cultivars. Using the hyperspectral data-acquisition system, 12 seedlings can be analyzed simultaneously within 3 minutes. The hyperspectral imaging technology proposed in this paper is shown to provide an analytic system comparable to destructive chemical analysis. This hyperspectral imaging technology can be applied to a high-throughput plant-phenotyping system, owing to its capability of measuring a large number of specimens at the same time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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