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.
미래 전에서는 정보의 중요성이 더욱 부각되고 있으며 정보의 수집 및 전파, 정확한 지휘결심 및 전파, 기동타격체계의 통제 등으로 이어지는 지휘통제의 전 과정을 유기적으로 연결하여, 그 성능을 극대화시키는 것이 네트워크 중심전(NCW: Net-Centric Warfare)의 개념이다. NCW 실현을 위해 개발중인 여러 체계 중 주목 받고 있는 것이 무인기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle) 이다. 무인기는 감시정찰, 고정밀 타격, 그리고 전투피해평가 기능 등을 수행하며, 전술적인 상황인식이 가능하게 한다. 무인기가 이러한 임무를 수행하기 위해서는 비행체의 상태정보, 비행체의 조종통제정보, 그리고 임무 탑재체가 획득한 정보의 간단없고 정확한 전달이 요구된다. 이러한 정보를 전송하기 위한 비행체와 지상체간의 제반 통신을 데이터 링크(Data Link)라 하며, NCW 구현에 있어서 가장 핵심이 되는 요소이다. 세계 각국은 영상정보 수집자산으로서 무인기와 데이터링크의 개발에 박차를 가하고 있는 실정이며, 우리 군도 전력화가 계획된 각 제대별 무인기의 통합운용을 위한 영상정보 공용데이터 링크 (MPI-CDL: Multi-Platform Image and Intelligence Commom Data Link)를 개발중에 있으며 지속적인 영상정보 수집자산의 소요증가에 따른 주파수 획득문제와 사업별 독자적인 데이터 링크의 개발을 지양하고 기존체계와의 상호운용 및 단절없는 통신을 보장을 위해 개발과 동시에 국가적 차원에서의 기술구조 표준화가 추진되어야 한다. 이러한 시점에서 본고에서는 먼저 선진국의 (CDL : Commom Data Link) 표준화 동향을 알아보고, 상호운용성과 연동을 위한 한국형 MPI-CDL 기술 표준화방향을 제시하고자 한다.
초소형 무인항공기를 기반으로 대상영역에 대한 공간정보를 신속하게 자동으로 획득할 수 있는 긴급 매핑 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자가 초소형 무인항공기 운용이나 사진측량에 대한 전문지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있게 설계되었다. 항공 데이터 획득을 위해 디지털 카메라, GPS/IMU, 센서 통합 및 동기화를 담당하는 제어보드가 탑재된 초소형 무인항공기 시스템을 구축하였다. 또한, 항공부분의 운용을 지원하는 비행계획 수립 소프트웨어와 획득된 데이터의 품질을 평가하여 선별하고, 영상 매칭, 지오레퍼런싱, 정사영상 생성과 같은 일련의 과정을 고속 자동으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 시스템을 적용하여 $400m{\times}300m$ 크기의 대상지역에 대해 획득된 3cm 해상도의 57장 영상을 고속으로 자동처리하여 30분 이내 개별정사영상으로 생성할 수 있었다.
3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.
정사영상 제작에 주로 사용되는 기존의 항공사진측량 방법은 대규모 지역에 대해서는 효과적이나 소규모 지역에서는 비경제적이며, 지형지물의 지속적인 변화관측과 짧은 주기의 제작에는 어려움이 있다. 최근 다양한 센서들이 탑재된 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급격한 속도로 발전되고 있으며 이러한 무인항공기는 공간정보 분야에서도 다양하게 사용되고 있다. 무인항공기는 소규모지역에 대해서 신속하게 영상 자료 취득이 가능하며 적은 비용으로 영상자료들을 수시로 갱신할 수 있다. 또한, 불필요한 지역을 제외한 특정지역에 대해서만 공간정보 자료 취득이 가능함으로써 공간정보자료의 중복성을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 평지지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮은 소규모 경사지역을 대상으로 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 정사영상과 수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model)을 생성하였으며, 검사점에 의한 평면 및 수직 좌표 성분의 RMSE는 σH = ±0.12 m, σV = ±0.09 m 의 정확도를 보였다. 그 결과 1/500 축척의 국토지리정보원 수치지도 기준 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 이를 통하여 고가의 측량용 무인항공기가 아닌 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 소규모 경사지역의 정사영상 제작 가능성을 확인하였다.
항공사진에 육박하는 고해상도 위성영상의 공급이 최근 위성 및 센서 기술의 비약적인 발전과 더불어 활발하게 이루어지고 있으며, 이와 같은 고해상도 위성 자료는 도시 토지이용현황 변화를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 거의 유일한 수단이라 할 수 있다. 특히 1999년 12월 발사되어 2004년 8월 현재까지 성공적인 임무를 수행중인 KOMPSAT-1(KOrea Multi-Purpose SATellite) EOC(Electro-Optical Camera) 영상은 광역 도시에 대한 공간해상도 6.6m의 고해상도 영상 자료를 주기적으로 촬영, 공급하고 있어, 지금까지 거의 시도되지 못하였던 도시 토지이용현황 변화를 연도별로 추적, 분석할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 2000년 국토지리정보원에서 발행한 대전광역시 토지이용 현황도와 2001년 KOMPSAT-1 EOC 자료를 중첩하여 육안판독에 의해 변화된 지역을 파악, 수정하는 방법을 사용하여 2001년 대전광역시 토지이용 현황도률 작성하고, 개개 항목별 토지이용 현황의 공간적 분포를 분석함으로써 축적된 위성자료를 활용한 토지이용 변화의 시계열 분석을 위한 선행 연구를 하고자 한다.
엽면적지수(LAI: Leaf Area Index)는 식생의 광합성, 증발산, 지표면과 대기사이의 에너지 교환 등을 설명하는 주요 인자로서, 정확하고 활용성 높은 LAI 추정 기법에 대한 연구들이 진행되었다. 본 연구에서는 UAV를 이용한 LAI 추정 방법을 모색하기 위하여 현장 실측된 LAI 자료와 UAV 영상기반의 식생지수, 수고 및 위성영상(Sentinel-2) LAI 간의 관계성을 파악하고 효과적인 UAV LAI 산정방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 연구에 활용된 6종의 식생지수 중 Red-edge band를 포함하고 있는 NDRE ($R^2=0.496$), CIRE ($R^2=0.443$)가 LAI 추정에 효과적인 식생지수로 나타났다. 수고(Canopy Height Model) 자료를 식생지수에 적용하였을 때 LAI에 대한 설명력이 향상되었으며, NDVI의 경우에 LAI와의 선형관계에서 발생되는 포화문제(saturation problem)를 보였던 구간(0.85)이 일부 해소됨을 확인하였다.
본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.
디지털시대에 다양한 분야에서 공간정보를 공유하기 위해 여러 국가들은 NSDI를 구축하고 있다. NSDI의 중요한 요소 중 하나는 기본공간정보로 다양한 분야에서 공통으로 공유되는 공간정보(콘텐트)를 의미한다. 여러 연구들이 공간정보 분야 전문가, 사용자 등을 대상으로 한 선호빈도 조사, 외국 사례조사 등으로 기본공간정보 구성항목을 제안하고 있다. 그러나 이와 같은 방법은 기본공간정보 항목 선정결과에 대한 객관적인 검증이 미흡하다. 본 연구는 요인분석을 이용한 통계적 검증을 통해 다양한 분야에서 공통으로 공유되는 실체로 공간정보(콘텐트)가 무엇인지를 분석한다. 이를 위해 우리나라에서 가장 많이 사용되는 국가기본도의 중분류 레이어 104개와 그 외에 다양한 분야에서 많이 사용하는 지적, 영상 등을 포함해 총 109개 레이어의 활용행태를 조사한다. 조사내용은 기본공간정보 활용행태의 특성인 배경자료, 기준자료, 기초자료로서 각 레이어가 사용되는 정도이다. 그리고 이외 다른 목적으로 사용빈도가 높은 기타의 경우를 조사한다. 요인분석 결과 각 활용행태에 따라 5-7개 요인집단들이 도출되었다. 각 활용행태의 요인집단에 대한 분산분석 결과 집단의 평균값 사이에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 각 활용행태에서 평균값이 높은 요인집단의 레이어 항목들은 거의 동일하다고 할 만큼 유사하다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 교통(도로, 철도), 건물, 수계, 고도, 행정구역, 영상, 측량기준, 지적 등 8개의 주제를 중심으로 기본공간정보 구성체계를 제안한다. 본 연구에서 제안한 기본공간정보를 구성하는 주제정의는 공간정보 공유체계를 구축하는 시작의 단추로 의미가 있다. 제안된 기본공간정보가 다양한 분야에서 공유되기 위해서 실제 표준 형태로 구축되고 유통되는 체계를 갖추어야 하며, 이와 관련된 연구들이 이루어져야 한다.
산림자원 관련 정보 취득을 위한 산림자료의 조사 및 측정은 방대한 면적, 불리한 접근성 등의 요인에 의하여 많은 시간과 노력이 요구되는 항공사진 분석이나 부분적인 표본조사에 의존하여 왔다. 따라서 정확한 산림자원정보 취득을 위해서는 산림의 수평적 분포에 대한 정보만을 제공하는 광학 원격탐사 기술 및 다중분광영상 보다는 밀도가 높은 산림에서도 산림지형 및 임목의 특성에 관련된 정보의 직접 취득이 가능한 항공라이다와 같은 기술적 접근이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 항공라이다 자료를 이용하여 수목의 개체수 및 높이와 같은 산림정보를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 특히 불규칙 점군자료에서 식생점을 추출하기 위한 방법으로 영역확장법을 적용하였고 수목의 수관 모양에 대한 형태학적 특징을 이용하여 수목의 개체수 및 높이를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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