• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1049-1051
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• 2003

This study investigated the use of airborne image data to provide estimates of within -field variability in soil properties and crop growth as an alternative to extensive field data collection. Hyperspectral and multispectral images were acquired in 2000, 2001, and 2002 for central Missouri experimental fields. Data were converted to reflectance using chemically-treated reference tarps with known reflectance levels. Geometric distortion of the hyperspectral pushbroom sensor images was corrected with a rubber sheeting transformation. Statistical analyses were used to relate image data to field-measured soil properties and crop characteristics. Results showed that this approach has potential; however, it is important to address a number of implementation issues to insure quality data and accurate interpretations.

• 한국측량학회지
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• 제32권spc4_2호
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• pp.421-430
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• 2014

항공영상, 위성영상 및 초분광영상은 농업, 산림, 수계 해안, 지질, 토지피복 지도 작성 등에 널리 이용되고 있지만, 지적분야에서 이들의 활용은 거의 나타나지 않고 있다. 한편 해외에서는 항공 위성영상의 지적도와 중첩이나 지목의 등록 및 갱신과 관련된 연구 사례들이 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 초분광영상을 지적 분야 적용성 검토결과, 기존 지목 오류 조사를 위한 현장 공간정보 취득 수단으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며 향후 다목적 지적 구현 시 지적정보와 융합할 수 있는 농업, 토양, 그리고 식생 등의 속성정보 취득에 기여할 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 추계학술발표회
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• pp.161-161
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• 2017

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권3호
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• pp.175-182
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• 2006

Because of the phenological variation of vegetation growth in temperate region, it is often difficult to accurately assess the surface conditions of agricultural croplands, grasslands, and disturbed forests by multi-spectral remote sensor data. In particular, the spectral similarity between soil and dry vegetation has been a primary problem to correctly appraise the surface conditions during the non-growing seasons in temperature region. This study analyzes the spectral characteristics of the mixture of dry vegetation and soil. The reflectance spectra were obtained from laboratory spectroradiometer measurement (GER-2600) and from EO-1 Hyperion image data. The reflectance spectra of several samples having different level of dry vegetation fractions show similar pattern from both lab measurement and hyperspectral image. Red-edge near 700nm and shortwave IR near 2,200nm are more sensitive to the fraction of dry vegetation. The use of hyperspectral data would allow us for better separation between bare soils and other surfaces covered by dry vegetation during the leaf-off season.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1120-1128
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• 2022

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km²의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 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.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.384-392
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• 2022

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.165-172
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• 2013

본 연구에서는 대표적인 영상 정합기법 중 하나인 SIFT 기법을 이용하여, 고해상도의 초분광 스트립 영상에 대하여 높은 품질의 모자이크 영상을 생성하고자 하였다. 이를 위해, 항공사진 촬영당시의 GPS/INS 정보를 이용하여 초기 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상에 대하여 실험을 진행하였다. 세 개의 스트립으로 구성된 초분광 영상 간의 정합쌍을 추출하여 변환모델식을 구성하였고, 모자이크 영상을 생성하였다. 특히, 고품질의 초분광 모자이크 영상을 생성하기 위하여, 초분광 영상 내의 대표 밴드를 선정하고, 이를 이용한 영상 정합기법의 결과들을 분석하여 최적의 대표 밴드를 결정하고자 하였다. 본 연구를 통해 생성된 모자이크 영상의 위치 정확도를 비교 평가하기 위해서, GPS/INS 시스템으로 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상을 이용하여 생성한 모자이크 영상과의 시각적 비교 평가를 수행하였으며, 본 연구에서 수행한 방법들의 효용성을 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권3호
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• pp.183-197
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• 2006

Combinations of visible and near-infrared (NIR) bands in an image are widely used for estimating vegetation vigor and productivity. Using this approach to understand within-field grain crop variability could allow pre-harvest estimates of yield, and might enable mapping of yield variations without use of a combine yield monitor. The objective of this study was to estimate within-field variations in crop yield using vegetation indices derived from hyperspectral images. Hyperspectral images were acquired using an aerial sensor on multiple dates during the 2003 and 2004 cropping seasons for corn and soybean fields in central Missouri. Vegetation indices, including intensity normalized red (NR), intensity normalized green (NG), normalized difference vegetation index (NDVI), green NDVI (gNDVI), and soil-adjusted vegetation index (SAVI), were derived from the images using wavelengths from 440 nm to 850 nm, with bands selected using an iterative procedure. Accuracy of yield estimation models based on these vegetation indices was assessed by comparison with combine yield monitor data. In 2003, late-season NG provided the best estimation of both corn $(r^2\;=\;0.632)$ and soybean $(r^2\;=\;0.467)$ yields. Stepwise multiple linear regression using multiple hyperspectral bands was also used to estimate yield, and explained similar amounts of yield variation. Corn yield variability was better modeled than was soybean yield variability. Remote sensing was better able to estimate yields in the 2003 season when crop growth was limited by water availability, especially on drought-prone portions of the fields. In 2004, when timely rains during the growing season provided adequate moisture across entire fields and yield variability was less, remote sensing estimates of yield were much poorer $(r^2<0.3)$.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.107-119
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• 2019

최근 ICT 기술과 융합 기술의 발달에 힘입어 농업 분야에서도 많은 변화와 혁신이 추구되고 있다. 과거 전통적인 농작물 생산 중심의 농업 분야에서 다양하고 첨단의 기술과 접목되어 6차 산업이라는 새로운 산업 형태를 만들고 있으며 이러한 변화의 핵심은 농업 분야에서도 ICT 기술과 공간정보의 융합이 있기에 가능하다. 센서를 이용한 농작물 작황 분석과 이를 공간정보 기반에서 분석 및 예측하기 위한 다양한 접근이 시도되고 있다. 특히 최근에는 드론을 이용한 농작물 재배 및 스마트 팜을 위한 다양한 연구가 추진되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 드론을 이용한 직접적인 농작물 재배 등의 물리적 활용과 공간정보 구축에 국한되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 농작물 재배에 가장 영향을 미치는 가뭄에 대한 과학적이고 객관적인 지표를 산출하기 위한 드론을 활용한 농업 가뭄 모니터링 체계 구축을 목표로 하였다. 이를 위해 가뭄 우심지역에 대하여 토양수분 센서를 설치하여 실제 토양의 수분을 확인하고 기준값으로 설정하여 드론에서 구축한 온도 및 정규식생지수를 비교분석하였다. 드론 열화상 센서에서는 대상 지역의 토양 온도를 산출하였으며, 드론 초분광센서를 이용하여 대상 농작물의 정규식생지수를 산출하여 실제 대상 지역의 농작물의 작황상태 및 토양온도와의 상관관계를 분석하였으며, 이를 검증하기 위해 대상지역에 설치된 토양수분측정 센서를 이용하여 실제 토양수분을 산출하여 드론 성과와 비교 분석하였다. 이와 같은 접근은 비접촉 방식으로 작물의 종류, 작물의 생육정도, 단위면적 당 작황상태에 관한 데이터를 생산하여 효율적인 가뭄피해 분석에 활용될 것으로 기대된다.