• 제목/요약/키워드: Aerial image

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초분광 영상을 활용한 국내외 토지피복 분광 라이브러리 정확도 평가 (Accuracy evaluation of domestic and foreign land cover spectral libraries using hyperspectral image)

  • 박근렬;이근상;조기성
    • 지적과 국토정보
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    • 제51권2호
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    • pp.169-184
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    • 2021
  • 최근 초분광 영상을 기반으로 토지피복을 분류하는 연구에서 토지피복 분광 라이브러리가 많이 활용되고 있다. 해외에서는 다양한 기관에서 토지피복 분광 라이브러리를 구축 및 제공하고 있지만, 국내의 경우 토지피복 분광 라이브러리의 구축 및 제공이 부족한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내 토지피복의 분류 연구에서 국내외 분광 라이브러리의 활용 가능성을 제시하는데 목적이 있다. 분광 라이브러리의 비교분석 및 분광 라이브러리를 이용한 토지피복분류에는 밴드매칭이 요구되며, 본 연구에서는 이를 자동적으로 수행하기 위한 자동화 로직을 제시하였다. 또한 직접 구축한 국내 토지피복 분광 라이브러리와 기구축 해외 토지피복 분광 라이브러리를 비교분석하였으며, 그 결과 직접 구축한 토지피복 분광 라이브러리의 상관계수가 0.974로 가장 높게 나타났다. 최종적으로 정확도 평가를 위해 국내외 토지피복 분광 라이브러리를 이용하여 연구대상지역의 항공 초분광 영상을 SAM기법으로 감독분류 하였으며, 그 결과 직접 구축한 분광 라이브러리의 전체정확도가 91.78%로 가장 높게 나타났다. 정확도 평가 결과 해외 토지피복 분광 라이브러리의 분류항목 중 Soils, Artificial Materials, Coatings는 국내에서도 충분히 피복을 분류하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.

딥러닝을 이용한 농경지 팜맵 판독 적용 방안 (The Application Methods of FarmMap Reading in Agricultural Land Using Deep Learning)

  • 위성승;정남수;이원석;신용태
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권2호
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    • pp.77-82
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    • 2023
  • 본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

다중 센서 융합을 위한 무인항공기 물리 오프셋 검보정 방법 (Physical Offset of UAVs Calibration Method for Multi-sensor Fusion)

  • 김철욱;임평채;지준화;김태정;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1125-1139
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    • 2022
  • 무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.

딥러닝 기반 옥수수 포장의 잡초 면적 평가 (Deep Learning Approaches for Accurate Weed Area Assessment in Maize Fields)

  • 박혁진;권동원;상완규;반호영;장성율;백재경;이윤호;임우진;서명철;조정일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.17-27
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    • 2023
  • 포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

경안천 유역 수변구역 경관구조 변화 분석 (Analysis of Landscape Structure Change for Riparian Buffer Zone KyangAn Watershed)

  • 김경탁;김주훈
    • 한국지리정보학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.74-83
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    • 2005
  • 하천과 인접한 수변구역은 생태학적 중요성과 더불어 친수공간 제공 및 하천 수질 보호에 있어서 매우 높은 잠재적 가치를 가지고 있다. 본 연구는 경안천내 수변구역을 대상으로 경관 구조 지수를 정량적으로 분석하여 향후 수변구역 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료는 과거 1966년부터 2000년까지 36년간의 항공사진을 기하보정하여 수변구역의 토지이용현황에 대한 시계열 자료를 이용하였고, 분석도구는 ArcView의 Extension 모듈로 운영되는 FRAGSTATS를 이용하였다. 분석결과 토지이용변화는 농경지 지역은 감소하고 시가화 건조지역은 증가하는 것으로 나타났으며, 기타 토지이용은 미미한 변화를 나타내고 있다. 경관의 구조 지수 변화 분석 결과 경관규모에서는 NP는 1966년에 437개에서 2000년의 토지이용 패치 수(NP)가 695개로 증가하고 있는 것으로 나타났고, 클래스 규모에서도 같은 결과를 나타내고 있어 인위적인 요인에 의한 토지이용변화가 큰 것으로 판단된다. MPS도 9.441에서 5.934로 작아지고 있어 이 지수 역시 토지이용이 많이 진행되고 있음을 나타내고 있다. 산림지역의 경우 감소하고 있는 추세이나 큰 변화는 없는 것으로 판단된다. 전체적인 지수분석 결과 패치 형태지수는 가장자리가 복잡해지고 있으며, 분산지수에서도 패치의 분산도가 커지는 것으로 나타나 토지이용이 변화되고 있음을 알 수 있다. 이는 수질관리측면에서 수변구역의 주요 기능인 오염물질 차단기능을 약화시키는 결과를 초래할 수 있어 수변구역 관리에 더 많은 노력이 필요할 것으로 판단된다. 향후 각 토지이용도별 각 패치의 분포 형태와 변화 양상 분석과 더불어 토양피복종류의 인접성 등을 고려한 수변구역 관리에 실질적인 자료를 제공할 수 있는 연구가 필요하다.

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다중 원격탐사 자료를 활용한 해양 오염 추적 모의 실험 방안에 대한 연구 (Simulation Approach for the Tracing the Marine Pollution Using Multi-Remote Sensing Data)

  • 김근용;김의현;최준명;신지선;김원국;이광재;손영백;유주형
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권2_2호
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    • pp.249-261
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    • 2020
  • 다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

비오톱 지도와 항공라이다 자료를 이용한 바람통로 분석 및 기후평가 (Wind Corridor Analysis and Climate Evaluation with Biotop Map and Airborne LiDAR Data)

  • 김연미;안승만;문수영;김현수;장대희
    • 한국조경학회지
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    • 제40권6호
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    • pp.148-160
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    • 2012
  • 본 연구는 비오톱 지도와 항공 라이다 자료만을 이용해 GIS 분석기법을 적용하여 개개의 비오톱에 대한 기후분석 및 평가정보를 제공함을 목적으로 하고 있다. 1차 분석단계에서 비오톱 지도로부터 면적, 경사, 경사길이, 표면특성, 바람통로 기능, 바람통로 폭, 바람통로 장애물 요소를 각각 구하여 냉기/신선기 생성 및 바람통로 기능을 평가하였으며 2차 분석단계에서는 이들 요소를 종합하여 기후평가를 수행하여 비오톱 단위 별로 기후평가 자료를 생성하였다. 항공라이다 자료는 비오톱을 이용한 바람통로 분석에 유효하였다. 평가인자와 평가 등급 간의 상관성을 그래프 및 상관계수를 통해 확인한 결과 냉기/신선기 생성 등급과 Surface_GRD 평균값과의 상관계수가 (-)0.967로 높게 나타났으며 바람통로 기능에서는 등급별 Function_GRD 평균값과의 상관계수가 (-)0.884, Obstacle_GRD 평균값과의 상관계수는 (-)0.834로 나타났다. 기후평가 등급과 WindCorridor_GRD 상관계수는 0.928, 기후평가 등급과 ColdAir_GRD 상관계수는 0.855로 나타나 비오톱의 WindCorridor_GRD가 ColdAir_GRD에 비해 상관성이 높게 나타났으며 항공사진 정사영상을 이용한 육안 검수에서도 기후평가 및 등급화 결과가 잘 반영된 것으로 나타났다. 결과적으로, 비오톱 지도와 항공라이다 자료를 이용해 기후 분석 및 평가 방법을 적용한 결과 광명-시흥시 보금자리 주택개발 예정지의 기후평가등급에 따른 면적분포 비율은 1등급 18.5%, 2등급 18.2%, 3등급 30.7%, 4등급 25.2%, 5등급 7.4% 순으로 나타났으며 본 연구방법을 통해 기후평가 정보를 각각의 비오톱 단위별로 통계적 정보와 함께 제시할 수 있었다.

무인기 기반 초분광영상을 이용한 배나무 엽록소 함량 추정 (Estimation of Chlorophyll Contents in Pear Tree Using Unmanned AerialVehicle-Based-Hyperspectral Imagery)

  • 강예성;박기수;김은리;정종찬;유찬석;조정건
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.669-681
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    • 2023
  • 과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R2)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm2, relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R2≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm2, RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R2=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm2, RE=13.9%와 validation에서 R2=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm2, RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

국토위성정보 활용기술 및 운영시스템 개발: 성과 및 의의 (CAS 500-1/2 Image Utilization Technology and System Development: Achievement and Contribution)

  • 윤성주;손종환;박형준;서정훈;이유진;반승환;최재승;김병국;이현직;이규성;권기억;이계동;정형섭;정윤재;최현;구대성;최명진;신윤수;최재완;어양담;정종철;한유경;오재홍;이수암;장은미;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_2호
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    • pp.867-879
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    • 2020
  • 본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 현재의 시점에서 고해상도 영상취득이 가능한 국토관측위성의 발사가 2021년으로 예정되어 있다. 이에 따라 국토관측위성의 지상국의 핵심설계요소로 영상사용자의 위성영상 활용성과 작업자의 처리효율성 증대가 강조되어 왔다. 이에 대응하여, 국토관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료 (ARD(Analysis Ready Data)) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의 주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 바라보고 있다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

항공라이다의 결측률 산출을 위한 영역확장 기법 (Region Growing Method for Calculating Unmeasured Rate of Aerial LiDAR Data)

  • 한성만;김지용
    • 한국측량학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.29-38
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    • 2010
  • 2000년 초반 도입된 항공라이다는 높은 정밀도를 가지고 있으며, 기존의 항공측량과 다른 형태의 포인트 데이터로 자료를 획득하기 때문에 이를 검증하기 위한 새로운 방법이 필요하다. 2009년에 제정된 항공레이 저측량 작업규정에 의하면 크게 결측률과 점밀도, 정밀도 이 3가지 항목으로 검증을 실시하고 있는데, 이 중 결측률은 수계지역과 같은 미반사 지역을 제외한 일정한 격자대의 포인트 유무에 대한 비율을 수치화하는 것이다. 결측률 산출에 있어서 미반사 지역은 반드시 제거해야 하는데, 일반 라이다 자료의 경우 수계지역에 대한 난반사로 인해 포인트가 매우 적어서 추가적인 공간정보자료를 통해 수계지역을 구분해야 한다. 따라서 본 연구에서는 0.3m급의 고해상도 CIR 영상에서 영역확장 기법으로 수계지역을 구분하여 결측률을 산출하였으며, 결측률의 정확도를 비교해보기 위해 수치지도를 이용한 방법과 비교 분석하였다. 그 결과 결측률 값이 미반사 지역을 제외하기 전보다 매우 낮아진 것을 확인 할 수 있었으며, 영상확장 기법과 수치지도를 이용한 값은 유사하다는 것을 알 수 있었다.