• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.213-222
• /
• 2008

초분광영상의 활용 가능성은 증대하고 있으나, 연구에 필요한 초분광센서의 공급은 비교적 제한되어 있다. 초분광영상으로부터 정보 획득을 위한 처리와 분석은 대부분 영상에서 획득되는 분광반사율에 기반을 두고 있다. 본 연구의 목표는 사전 복사보정 자료가 없는 지상 초분광카메라 영상의 복사보정 과정을 개발하여 영상의 화소값을 분광반사율로 변환하고자 한다. 다양한 분광반사특성을 가진 22개 클래스로 구성된 모의지표물을 대상으로 분광측정기를 이용한 대리 복사보정 절차를 수행하였다 분광측정기로 측정된 복사량과 영상의 화소값의 관계를 이용하여 120개 밴드 초분광영상의 화소값을 센서감지 복사량(radiance)로 변환하는 보정계수를 도출하였다. 영상 촬영 및 분광측정이 대기의 영향이 거의 없는 지상 근접 촬영으로 이루어졌기 때문에, 화소값을 반사율(reflectance)로 직접 변환하는 보정계수도 산출하였다. 그러나 원거리 촬영이나 공중 촬영으로 획득된 영상의 경우 산출된 복사보정 계수는 센서감지 복사량 변환에만 유효하며, 반사율을 얻기 위해서는 추가적인 대기보정 절차가 별도로 수행되어야 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.453-454
• /
• 2003

Most research materials (data), which are used for the study of digital mapping and digital elevation model (DEM) in the field of Remote Sensing and Aerial Photogrammetry are aerial photographs and satellite images. Additionally, they are also used for National land mapping, National land management, environment management, military purposes, resource exploration and Earth surface analysis etc. Although aerial photographs have high resolution, the data, which they contain, are not used for environment exploration that requires continuous observation because of problems caused by its coastline, as well as single - spectral and long-term periodic image. In addition to this, they are difficult to interpret precisely because Satellite Images are influenced by atmospheric phenomena at the time of photographing, and have by far much lower resolution than existing aerial photographs, while they have a great practical usability because they are mulitispectral images. The PKNU 2 is an aerial photographing system that is made to compensate with the weak points of existing aerial photograph and satellite images. It is able to take pictures of very high resolution using a color digital camera with 6 million pixels and a color infrared camera, and can take perpendicular photographs because PKNU 2 system has equipment that makes the cameras stay level. Moreover, it is very cheap to take pictures by using super light aircraft as a platform. It has much higher resolution than exiting aerial photographs and satellite images because it flies at a low altitude about 800m. The PKNU 2 can obtain multispectral images of visible to near infrared band so that it is good to manage environment and to make a classified diagram of vegetation.

• Korean Journal of Geomatics
• /
• 제3권1호
• /
• pp.59-65
• /
• 2003

The merging of different scales or multi-sensor image data is becoming a widely used procedure of the complementary nature of various data sets. Ideally, the merging method should not distort the characteristics of the high-spatial and high-spectral resolution data used. To present an effective merging method for survey of reclaimed land using the high-resolution (6.6 m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSA T-l) and the multispectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data, this paper compares the results of Intensity Hue Saturation (IHS) and Principal Component Analysis (PCA) methods. The comparison is made by statistical and visual evaluation of three-color combination images of IHS and PCA results based on spatial and spectral characteristics. The use of MODIS bands 1, 2, and 3 with a contrast stretched EOC panchromatic image as a substitute for intensity was found to be particularly effective in this study.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제39권3호
• /
• pp.166-173
• /
• 2014

Purpose: In this study, we focused on the image processing method to determine the external quality of Fuji apples by identifying surface defects such as scabs and bruises. Method: A CCD camera was used to capture filter images with 24 different wavelengths ranging between 530 nm and 1050 nm. Image subtraction and division operations were performed to distinguish the defect area from the normal areas including calyx, stem, and glaring on the apple surface image. All threshold values of the image were examined to reveal the defect area of pretreated filter images. Results: The developed operation methods were [image (720 nm) - image (900 nm)]/image (700 nm) for bruise detection and [image (740 nm) - image (900 nm)]/image (590 nm) for scab detection, which revealed 81% and 90% recognition ratios, respectively. Conclusions: Our results showed several optimal wavelengths and image processing methods to detect Fuji apple surface defects such as bruises and scabs.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.293-302
• /
• 2023

This study examines and proposes standardization approaches to address the heterogeneous issues of metadata in drone imagery within the agricultural sector. Image metadata comes in various formats depending on different camera manufacturers, with most utilizing EXIF and XMP. The metadata of cameras used in fixed-wing and rotary-wing platforms, along with the metadata requirements in image alignment software, were analyzed for sensors like DJI XT2, MicaSense RedEdge-M, and Sentera Double4K. In the agricultural domain, multispectral imagery is crucial for vegetation analysis, making the provision of such imagery essential. Based on Pix4D SW, a comparative analysis of metadata attributes was performed, and necessary elements were compiled and presented as a proposed standardization (draft) in the form of tag information.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권10호
• /
• pp.142-149
• /
• 2013

일반적으로 영상의 색은 RGB 카메라 시스템의 red, green, blue 채널들을 사용하여 재현된다. 하지만 세 채널들의 정보만으로 실제 장면의 분광 반사율을 추정하는데 한계가 있다. 이 때문에 RGB 카메라 시스템은 색을 정확하게 재현하지 못한다. 이 한계를 극복하고 정확한 색을 재현하기 위해 다채널 카메라 시스템을 사용하여 분광 반사율을 추정하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근 분광 유사도를 사용하여 카메라 응답에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 적응적으로 구성하는 분광 반사율 추정법이 소개되었다. 하지만 이 방법에는 평균 거리와 최대 거리 기반의 분광 유사도가 적용되었기 때문에 유사 모집단의 정확도가 저하된다. 본 논문에서는 유사 모집단의 정확도를 향상시키기 위해 상관 계수 기반의 분광 유사도가 적용된 분광 반사율 추정법을 제안하였다. 먼저 기존 모집단과 위너(Wiener) 추정법을 통해 획득된 분광 반사율 간의 상관 계수를 계산한다. 다음으로 상관 계수에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 구성한다. 마지막으로 유사 모집단이 적용된 위너 추정법을 수행하여 분광 반사율을 추정한다. 제안된 방법과 이전의 방법들의 성능을 평가하기 위해 실험 결과를 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 제일 우수한 성능을 나타내었다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.21-35
• /
• 2009

KOMPSAT-2(KOrean MultiPurpose SATellite-2)위성은 GSD(Ground sample distance) 1m급 전정색(panchromatic) 영상과 GSD 4m급의 다중분광(multispectral)영상을 동시에 제공하는 세계 7번째 고해상도(High-Resolution) 위성으로 지도제작, 국토모니터링, 환경 등 여러 분야에서의 다양한 활용이 기대된다. 그러나, KOMPSAT-2영상은 다중분광센서(MSC : Multi Spectral Camera)의 복잡성과 보안성에 의해 위성궤도 및 자세정보 등 영상 취득 시 기하학적 정보 및 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2의 스테레오 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상 제작실험을 수행하여 KOMPSAT-2 영상을 이용한 지형공간정보 생성 가능성을 타진하고자 하였다. KOMPSAT-2영상을 이용한 DEM(Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하기 위해서는 먼저 표정해석(orientation)을 수행하여야 한다. DEM을 제작하여 정확도를 분석한 결과, 전반적으로 수치지도에 비해 표고가 높게 추출되었다. 평지부에서는 평균 1.8m, 구릉지에서는 평균 7.2m, 산지에서는 평균 11.9m의 표고오차를 나타냈다. 본 연구를 통해 생성된 정사영상의 수평위치오차 평균은 ${\pm}3.081m$로 1:5,000 수치지도 수평위치오차 허용범위인 ${\pm}3.5m$ 준하는 것으로 나타났다. KOMPSAT-2호 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상을 제작한 결과, 1:5,000급의 수치지도제작 및 지형공간정보 생성에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 농촌계획
• /
• 제30권1호
• /
• pp.57-66
• /
• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_1호
• /
• pp.1669-1683
• /
• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권5호
• /
• pp.175-183
• /
• 2004

본 논문은 적외선 파장대의 벽화 밑그림영상과 가시광선 파장대의 패턴영상을 이용한 다중영상 정합 기법과 적응적 중첩영역 병합 기법을 이용하여 고해상도 적외선 벽화 밑그림 영상을 생성하기위한 영상 모자익 기법을 제안한다. 기존의 영상 모자익 기법은 특징이 없는 대상에 대해서 정합을 적용하기가 힘들었다 그리고 중첩영역의 크기에 따라 정합과 병합의 오차가 상반되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 첫 번째로, 영상에서 주목할 만한 특징이 없는 경우에도 프론젝터를 사용하여 패턴영상을 획득하고 의사 칼라 영상을 획득하여 정합을 가능하게 하였다. 두 번째, 인접한 영상간의 최소 병합 오차를 가지는 중첩영역을 찾아서 그 영역에 대해서만 병합을 수행함으로서 흐림현상을 해결하였다. 결과적으로 제안한 방법이 기존의 모자익 방법보다 더 효과적이고 효율적인 것을 확인하였고, 또한 적외선 벽화 밑그림 영상의 모자익에 더 적당한 것을 확인하였다. 실험 결과는 이 알고리듬의 강건함과 정확성을 보여준다.