Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제1권1호
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pp.31-40
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2020
The rapid development of technologies in unmanned aerial vehicles (UAVs) has led to their use in various areas. UAVs are mainly used for commercial purposes, but their utilization is increasingly important in other areas because their operation cost is less than satellites and aerial imaging. The utilization of UAVs in the environment/ecology area is relatively new. Therefore, identifying the trends of UAV-related spatial information is significant in basic research for UAV utilization. This study quantitatively identified domestic and international research trends related to UAV utilization and analyzed research areas. An attempt was also made to identify upcoming UAV-related topics in the environment/ecology research field using text mining to analyze the bibliographic information of global research literature. Domestic UAV-related studies were classified into seven clusters where basic research on "UAV technology/industry trends" was abundant, and studies on data collection and analysis through UAV remote sensing technology have increased since 2015. Eight clusters were identified for international studies where the most active research area international was "remote sensing technology/data analysis". In addition, Canopy, Classification, Forest, Leaf Area Index, Normalized Difference Vegetation Index, Temperature, Tree, and Atmosphere appeared as the main keywords related to environment and ecology. The appearance frequencies and association strengths were high because the advancement in UAV optical sensor technology and the rapid development of image processing technology enabled the acquisition of data that could not be obtained from existing spatial information. They are recognized as future research topics as related domestic studies have begun corresponding to international research.
토지피복도는 지역의 현황을 파악하는 기초적 자료이지만 시간적 공간적 해상도의 한계로 인하여 생태 연구 분야에서의 활용성은 떨어지는 측면이 있다. 이에 본 연구에서는 UAV으로 취득된 고해상도 영상을 기반으로 토지피복도 제작과 자료의 활용가능성을 알아보고자 하였다. UAV를 이용하여 연구대상지 $2.5km^2$ 범위에서 10.5cm 정사영상을 취득하였으며 객체기반(Object-based)과 화소기반(pixel-based) 분류를 통해 얻어진 토지피복도를 비교 분석하였다. 정확도 검증 결과 화소기반 분류는 Kappa 0.77, 객체기반 분류는 Kappa 0.82로 분류정확도가 높았으며, 전반적인 면적비율은 유사하지만 초지, 습지 지역에서 양호한 분류 결과가 나타났다. 객체기반 분류를 위한 최적의 영상분할 가중치는 Scale150, Shape 0.5, Compactness 0.5, Color 1로 선정하였으며 가중치 선정과정에서 Scale이 가장 큰 영향을 주었다. 화소기반 분류 결과와 비교해 객체간의 명확한 경계를 가지므로 결과물 판독이 용이한 것으로 나타났으며, 환경부 토지피복도(세분류)와 비교하여 개발지역(도로, 건물 등)을 제외한 자연지역(산림, 초지, 습지 등)의 분류에 효과적이었다. UAV 영상을 활용한 토지피복 분류방법으로서 객체기반 분류기법의 적용은 자료의 최신성, 정확성, 경제성 등의 장점으로 생태 연구 분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 초경량 무인비행장치(UAS: Unmanned Aerial System)에 저가의 소형 항법장치와 카메라 등의 센서를 탑재하여 지상의 공간정보를 신속하고 정확하게 취득하는 무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)이 크게 주목받고 있다. 특히, 무인 항공사진측량은 저가의 일반 카메라로 취득된 다량의 고해상 영상을 컴퓨터 비전기술을 접목한 영상처리 소프트웨어로 정사영상과 DEM 등을 신속히 생성할 수 있어 기존의 항공사진측량을 서서히 대체하고 있다. 따라서 무인항공사진측량의 활용분야는 정밀한 위치정보를 요구하는 대축척 지형도제작과 지적측량 등에까지 확장 적용되고 있다. 본 연구에서는 고정익 무인항공기로 지상표본거리(GSD: Ground Sample Distance) 4cm로 촬영된 영상을 이용하여 농경지 필지의 경계설정 정확도 실험 결과를 소개하였다. 연구결과, 지적현황측량 성과와 비교하여 무인항공 정사영상으로부터 추출된 필지경계점의 정확도는 8cm미만으로 축척 1:500 지적측량을 위한 연결교차의 허용범위를 만족하였다. 그리고 면적오차는 비교 기준면적인 1,969m2에 비하여 약 0.2%(3.3m2) 미만의 무시가능한 미소 오차가 발생하였다. 따라서 무인항공사진측량은 농경지의 필지경계 설정을 위하여 충분히 적용 가능한 전도유망한 기술임을 입증하였다.
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.
최근 효과적인 재난조사 기술 개발의 필요성이 증대되고 있으며, 무인항공기와 같은 공간정보 구축기술의 발달은 신속한 피해조사를 위한 적절한 방법이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 UAV를 통해 구축된 공간정보의 활용 가능성을 평가하기 위해 대상지역의 정사영상을 생성하고, 수치지도와 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 연구 결과 정사영상은 1/5,000 수치지형도와 30cm이내의 차이를 나타내었으며, 효과적인 재해정보 구축 및 계산이 가능하여 재난정보 관리에 활용 가능함을 제시할 수 있었다.
Video from unmanned aerial vehicle (UAV) is influenced by natural environments due to the light-weight UAV, specifically by winds. Thus UAV's shaking movements make the video shaking. Objective of this paper is making a stabilized video by removing shakiness of video acquired by UAV. Stabilizer estimates camera's motion from calculation of optical flow between two successive frames. Estimated camera's movements have intended movements as well as unintended movements of shaking. Unintended movements are eliminated by smoothing process. Experimental results showed that our proposed method performs almost as good as the other off-line based stabilizer. However estimation of camera's movements, i.e., calculation of optical flow, becomes a bottleneck to the real-time stabilization. To solve this problem, we make parallel stabilizer making average 30 frames per second of stabilized video. Our proposed method can be used for the video acquired by UAV and also for the shaking video from non-professional users. The proposed method can also be used in any other fields which require object tracking, or accurate image analysis/representation.
본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 TMRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 TMRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 소형 무인항공기에 영상 획득용 카메라를 장착하여 지상의 이동물체를 자동으로 추적하고 지상으로 영상정보를 지속적으로 전송하는 기술 및 관련 이론에 대한 연구를 다루고 있다. 본 연구에 사용된 회전익 무인항공기에는 소형 고성능의 영상획득 장치와 지상표적에 대한 식별 지향 자동추적 알고리즘이 탑재되었고 더욱 안정된 영상추적을 위해 영상 안정화 기법을 추가적으로 적용하였다. 최종적으로 모든 연구내용에 대해 비행시험을 수행하여 그 성능을 검증하였다.
본 논문은 Daubechies 정상 웨이블릿 변환을 이용하여 무인항공기 항공촬영 영상의 성능을 향상하기 위한 기법에 대해 연구하였다. 무인항공기에서 획득된 영상이 가장 일반적이고 보편적으로 적용되는 가우시안 잡음에 의하여 손상되었을 경우, 영상의 성능을 개선하기 위한 실험을 수행하였다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavlet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 또한 Haar 웨이블릿은 불연속 함수인 이유로 매끄러운 신호나 영상처리에 효과적이지 못하다. 이에 본 연구에서는 daubechies 정상 웨이블릿을 이용하여 잡음을 제거하였으며 기존 haar 정상 웨이블릿을 적용하였을 때 보다 더 성능이 개선됨을 확인하였다.
To meet the urgent requirements of safety surveillance from civil engineering management authorities, this study proposes a refined and efficient approach to generate full-field high-resolution panorama of construction sites using camera-amounted UAV (Unmanned Aerial Vehicle). GPS (Global Position System) information extraction for pre-registration, feature points filtering for efficient registration and optimal seaming line seeking for fusion are performed in sequence to form the full-field panorama generation framework. Advantages of the proposed method are as follows. First, GPS information can sort images for pre-registration, avoiding inefficient repeated pairwise calculations and matching. Second, the feature points are filtered according to the characteristics of the construction site images to reduce the amount of calculation. The proposed framework is validated on a road construction site and results demonstrate that it can generate an accurate and high-quality full-site panorama for the safety supervision in a much efficient manner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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