무인기 원격탐사는 기존의 항공 및 위성 원격탐사보다 사용자가 원하는 시간에 높은 공간해상도의 영상을 취득하여 처리할 수 있다. 무인기 영상은 낮은 고도로 촬영되어 영상 한 장이 포괄하는 영역이 상대적으로 좁기 때문에 넓은 영역을 모니터링 하기 위해서는 다수의 영상을 병합하여 한 장의 영상으로 만드는 과정이 필요하다. 그러나 다수의 무인기 영상은 각각 다른 노출 조건에 의해 촬영되기 때문에 인접 영상 간에 밝기 값 차이가 존재하여 영상 병합시에 영상 접합선 부분에서 밝기 값이 대비되는 부자연스러운 병합영상을 생성하게 된다. 따라서 자연스러운 병합 영상 생성을 위해서는 영상간 밝기 값 차이를 보정해주고 접합선에 의한 효과를 제거하는 처리 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 상대방사보정을 통해 인접 영상간 밝기 값이 대비되는 현상을 해결하고, 영상 블렌딩 기법을 적용하여 밝기 접합선을 제거할 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 방안의 성능 분석을 위해 두개의 데이터셋에 대한 병합영상을 생성하여 원본 병합영상과 비교하였다. 비교결과 중첩영역에서의 밝기 값 차이가 5, 제곱근에러가 7 부근의 차이를 보여 기존 방식 대비 우수한 제안 방법의 성능을 확인하였다.
최근 환경보호와 신재생에너지 확보 일환으로 태양광발전소가 널리 보급되고 있으며, 태양광 모듈의 효율적인 관리를 위해서는 정기적인 점검이 필요하다. 본 연구에서는 UAV 기반 열적외선 카메라와 GIS 공간분석을 통해 태양광 모듈에 대한 고장여부를 진단할 수 있는 실험을 실시하였다. 먼저 고정익 UAV와 RGB 카메라를 이용하여 영상을 촬영한 후 Pix4D SW를 통해 정사영상을 생성하였으며, 정사영상 자료를 이용하여 태양광 모듈 레이어를 구축한 후 코드를 입력하였다. 또한 태양광 모듈 고장여부를 진단하기 위해 고무덮개를 태양광 모듈에 설치하였으며, 열적외선 카메라로부터 얻어진 온도 정보와 태양광 모듈 레이어를 기반으로 Zonalmean 함수를 통해 태양광 모듈별 평균온도를 계산할 수 있었다. 마지막으로 GIS 공간분석을 통해 이상 발열이 확인된 $37^{\circ}C$ 이상의 모듈을 자동으로 추출하고 각 모듈별 고유식별 코드를 식별함으로써 고무 덮개를 설치한 모듈의 위치를 정확하게 분석할 수 있었다.
The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have several advantages over conventional RS techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m, they can obtain good quality images even in cloudy weather. Therefore, they are ideal for acquiring spatial data in cases of small agricultural field with mixed crop, abundant in South Korea. This paper discuss the use of low cost UAV based remote sensing for classifying crops. The study area, Gochang is produced by several crops such as red pepper, radish, Chinese cabbage, rubus coreanus, welsh onion, bean in South Korea. This study acquired images using fixed wing UAV on September 23, 2014. An object-based technique is used for classification of crops. The results showed that scale 250, shape 0.1, color 0.9, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum parameter values in image segmentation. As a result, the kappa coefficient was 0.82 and the overall accuracy of classification was 85.0 %. The result of the present study validate our attempts for crop classification using high resolution UAV image as well as established the possibility of using such remote sensing techniques widely to resolve the difficulty of remote sensing data acquisition in agricultural sector.
소규모 지역의 3차원 공간정보를 신속하게 구축하는 분야에 UAV를 이용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지상기준점을 사용하지 않고 스테레오 카메라를 UAV에 탑재하여 영상을 수집하고 영상 매칭과 번들조정, 그리고 축척계수의 결정을 통해서 3차원 위치를 신속하게 구축하고자 하였다. 실험을 통해서 스테레오 제약조건을 이용하여 번들조정을 수행한 경우 평균제곱근오차는 1.475m로 나타났으며 축척을 고려하여 절대표정을 수행한 경우 0.029m로 나타났다. 이를 통해, 본 연구에서 제안한 스테레오 카메라를 장착한 UAV의 자료처리 방법을 이용할 경우 지상기준점을 사용하지 않고도 높은 정확도의 3차원 공간정보를 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has several advantages over conventional remote sensing techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude, they can obtain good quality images even in cloudy weather. In this paper, we discussed the state-of-the-art of the domestic and international use of UAV in agricultural sector as well as assessed its utilization and applicability for agricultural environment in Korea. Association of robotic, computer vision and geomatic technologies have established a new paradigm of low-altitude aerial remote sensing that has now been receiving attention from researchers all over the world. In a field study, it has been found that use of UAV imagery in an agricultural subsidy program can reduce the farmers' complain and provide objective evidence. UAV high resolution photography can also be helpful in monitoring the disposal zone for animal carcasses. Due to its expeditiousness and accuracy, UAV imagery can be a very useful tool to evaluate the damage in case of an agricultural disaster for both parties insurance companies and the farmers. Also high spatial and temporal resolution in UAV system can increase the prediction accuracy which in turn help to maintain the agricultural supply and demand chain.
최근 무인항공기(UAV, Unmanned Airborne Vehicles)의 기술적 발달로 해상도와 정확도가 증가함에 따라 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 무인항공기는 지표면의 영상취득뿐만 아니라 저고도로 촬영할 경우 하천 저수심부의 영상도 취득할 수 있는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 무인항공기를 저고도로 촬영하여 하천지형정보를 취득하고 수심에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 수심정확도 분석은 저수심부 지형의 GPS 관측값과 무인항공기 영상에서 생성한 DSM 값을 비교 분석을 하였다. 수심이 50cm이하에서의 저수심부는 일반측량 작업규정의 하천공사 설계측량의 수직위치 정확도 ${\pm}10cm$를 만족시킴을 알 수 있었다. 이러한 결과는 수심이 깊지 않은 하천의 경우 무인항공기 촬영으로 취득한 하천지형자료가 수심측량 자료로 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.
기존의 위성을 활용한 영상과 항공사진은 광활한 지역의 자료를 제공하는 장점이 있지만, 특정 지역의 자료를 원하는 시점에 촬영하여 가공하는 것의 한계와 짧은 주기의 반복적인 촬영이라는 어려운 측면이 있다. 이와 같은 단점을 극복하기 위한 많은 신기술이 개발되면서 지적정보 구축방법은 빠르게 변화하고 있다. 특히 UAV를 이용하여 신속하고 정확하게 지적정보를 구축하는 무인항공측량이 지적정보 취득기술로 관심도가 높아졌다. 따라서 본 연구에서는 UAV를 이용하여 지적측량 대상 지역의 지적측량 업무 적용 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 관측지역별 제작된 고해상도 영상의 정확도를 비교.분석해 보고, 검증된 영상과 지적 관련 자료를 활용해 기존 지적업무에 적용하고자 하였다. 그리고 지적측량 관련 법률 규정 현황과 UAV의 기술적 특성 등을 분석해 지적측량에 활용 가능성을 분석해 보고 이를 기초로 도입을 위한 기술적, 법제도적 개선 방안을 제시하고자 한다.
기존의 정사영상 제작에서는 고가의 항공기를 이용한 대규모 지역에 대해서만 경제적인 정사영상을 제작할 수 있었으며, 지형지물에 대해 빠르게 변화를 갱신하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 최근 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 빠른 속도로 발전되고, GPS와 IMU 등의 다양한 센서 탑재로 고가의 항공사진측량을 대체할 수 있다는 평가를 받고 있다. 무인항공기를 이용하여 소규모 지역에 대한 정사영상 지도를 제작 할 경우 신속하게 공간정보를 갱신할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 기존 연구의 경우 같은 고도의 영상으로만 정사영상을 제작하여 자료의 중복성과 자료 갱신에 대한 단점이 있다. 본 연구에서는 소규모 경사지역을 대상으로 저가용 무인항공기의 고도가 다른 영상을 통해 정사영상 및 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 검사점에 의한 수평 및 수직 성분의 RMSE는 σh = 0.023m, σv = 0.049m 의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축척의 RMSE와 최댓값 허용범위를 만족하였다. 이를 통해 고도가 다른 영상을 이용하여 높은 정확도의 정사영상을 제작할 수 있었으며, 다양한 고도의 자료를 통해 자료의 중복성을 줄이고, 신속하게 공간정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
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.
In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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