• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.559-568
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• 2016

For the economic management of photovoltaic power plants, it is necessary to regularly monitor the panels within the plants to detect malfunctions. Thermal infrared image cameras are generally used for monitoring, since malfunctioning panels emit higher temperatures compared to those that are functioning. Recently, technologies that observe photovoltaic arrays by mounting thermal infrared cameras on UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are being developed for the efficient monitoring of large-scale photovoltaic power plants. However, the technologies developed until now have had the shortcomings of having to analyze the images manually to detect malfunctioning panels, which is time-consuming. In this paper, we propose an automatic photovoltaic panel area extraction algorithm for thermal infrared images acquired via a UAV. In the thermal infrared images, panel boundaries are presented as obvious linear features, and the panels are regularly arranged. Therefore, we exaggerate the linear features with a vertical and horizontal filtering algorithm, and apply a modified hierarchical histogram clustering method to extract candidates of panel boundaries. Among the candidates, initial panel areas are extracted by exclusion editing with the results of the photovoltaic array area detection. In this step, thresholding and image morphological algorithms are applied. Finally, panel areas are refined with the geometry of the surrounding panels. The accuracy of the results is evaluated quantitatively by manually digitized data, and a mean completeness of 95.0%, a mean correctness of 96.9%, and mean quality of 92.1 percent are obtained with the proposed algorithm.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.555-563
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• 2018

열적외선 영상은 육안으로 식별 할 수 없는 물체를 감지할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 접근 불가지역의 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 열적외선 영상은 상대적으로 낮은 공간 해상도를 지니는 한계점이 있다. 본 연구에서는 무인 항공기를 활용하여 취득한 영상에 대하여 위성영상에 적용되는 영상융합 알고리즘의 적용 가능성을 연구하였다. RGB 영상은 TIR (Thermal InfraRed) 영상보다 높은 공간 해상도를 가지고 있다. 본 연구에서는 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 TIR 영상에 영상융합 알고리즘을 적용하여 RGB 영상과 같은 공간 해상도를 가지며 온도정보를 가지는 융합영상을 생성하고자 한다. 실험결과, PC1 밴드와 RGB 밴드의 평균값을 이용하여 영상융합 알고리즘을 수행한 경우, 다른 밴드를 활용하여 연구를 수행한 경우보다 정량적 평가에 대해서 더 좋은 결과가 나타냈으며, ATWT (${\grave{A}}$ Trous Wavelet Transform) 기법에 의한 융합영상이 HPF (High-Pass Filter) 및 SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation) 기법에 의한 융합영상보다 더 뛰어난 분광해상도 및 공간 해상도를 나타냈다.

• 농촌계획
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• 제28권1호
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• pp.57-69
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• 2022

Crop classification is very important for estimating crop yield and figuring out accurate cultivation area. The purpose of this study is to classify crops harvested in fall in Idam-ri, Goesan-gun, Chungcheongbuk-do by using unmanned aerial vehicle (UAV) images and support vector machine (SVM) model. The study proceeded in the order of image acquisition, variable extraction, model building, and evaluation. First, RGB and multispectral image were acquired on September 13, 2021. Independent variables which were applied to Farm-Map, consisted gray level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture characteristics by using RGB images, and multispectral reflectance data. The crop classification model was built using texture characteristics and reflectance data, and finally, accuracy evaluation was performed using the error matrix. As a result of the study, the classification model consisted of four types to compare the classification accuracy according to the combination of independent variables. The result of four types of model analysis, recursive feature elimination (RFE) model showed the highest accuracy with an overall accuracy (OA) of 88.64%, Kappa coefficient of 0.84. UAV-based RGB and multispectral images effectively classified cabbage, rice and soybean when the SVM model was applied. The results of this study provided capacity usefully in classifying crops using single-period images. These technologies are expected to improve the accuracy and efficiency of crop cultivation area surveys by supplementing additional data learning, and to provide basic data for estimating crop yields.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.25-33
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• 2015

생태계 평가 연구는 대부분 토지피복 정보를 기반으로 하여 연구되며, 주로 전지구적인 범위로 이루어져 왔다. 그러나 이러한 결과들을 지역적 현안에 대한 의사결정 자료로 활용하기에는 범위와 스케일에 있어서 활용성이 떨어지는 측면이 있다. 지역적 스케일에 활용 가능한 토지피복 정보로는 환경부에서 제작된 토지피복도가 있지만 시각판독법(On Screen Digitizing Method)의 한계와 시기별, 지역별 차이로 인해 자료 활용에 제한이 있다. 본 연구는 객체기반 분류기법을 이용하여 UAV 영상의 중분류 토지피복도를 제작하는데 목적이 있다. 이를 위하여 고해상도 UAV 영상을 5m 공간해상도로 재배열한 후 영상분할을 수행한 결과 scale 20, merge 34가 최적의 가중치 값으로 나타났으며, RapidEye 영상 분할에서는 scale 30, merge 30이 중분류 수준에 적절한 가중치 값으로 나타났다. 토지피복도는 예제기반분류를 사용하여 제작하였고, 층화추출법을 사용하여 정확도 검증을 수행하였다. 그 결과, RapidEye 분류 영상은 90%, UAV 분류 영상은 91%로 양호한 토지피복분류 결과가 도출되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1149-1160
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• 2019

본 연구는 산림 식생 모니터링을 위하여 무인기 다중분광영상의 화소값을 반사율로 변환하는 복사보정 방법을 적용하고 이를 평가하였다. 무인기에 5개 분광밴드 영상을 얻을 수 있는 소형 카메라를 탑재하여 다중 분광영상을 촬영하였고, 영상의 화소값을 반사율로 변환하기 위하여 (1) 복사조도계를 이용한 직접 보정 방법과 (2) 실험적 보정 방법을 적용하였다. 무인기 영상 촬영과 동시에 야외용 분광복사계를 이용해 특정 지표물의 반사율을 측정하여, 실험적 보정 방법을 위한 선형관계식 산출과 영상 반사율 검증에 사용하였다. 두 방법으로 산출한 반사율 영상을 비교한 결과, 직접적 방법은 촬영 지역 전역에 걸쳐 반사율이 안정적이었지만, 실험적 방법은 촬영 중 복사조도 및 대기상태에 변화가 발생한 지역에서 반사율이 불안정하였다. 실험적 보정 방법은 선형관계식 산출에 필요한 현장 반사율 측정 지점과 인접한 영역에서는 효과적인 방법이지만, 상대적으로 넓은 면적에 비교적 긴 촬영 시간을 필요로 하는 대상 지역에서는 광량의 및 대기상태의 변화를 고려한 절대적 보정 방법의 적용이 보다 적합한 것으로 분석되었다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권2_2호
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• pp.263-270
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• 2020

In this paper, In this paper, we describe the UAV system using image processing for autonomous quadcopters, where they can apply logistics, rescue work etc. we propose high-speed hovering height and posture control method based on state feedback control with CNN from camera because we can get image of the information only every 30ms. Finally, we show the advantages of proposed method by simulations and experiments.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1139-1149
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• 2017

수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.895-905
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• 2019

현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권1호
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• pp.136-142
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• 2021

산림 개발은 대규모의 지형변화와 환경 훼손이 나타나기 때문에 이는 지속적인 관리가 필요하다. 또한 토공량 산출과정에서 사람이 직접 현황측량을 수행하게 되면 사고 발생의 위험이 있다. 이에 본 연구에서는 사람이 직접 접근하지 않아도 공간정보를 취득할 수 있는 드론 사진측량을 산림개발지역에 적용하여 정확도 및 토공량, 산지복구 계획 여부를 분석하여 적용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 사진측량으로 정사영상 및 DSM(Digital Surface Model)을 제작하여 검사점 정확도를 분석한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)가 평면에서 0.120 m, 표고에서 0.150 m로 나타나 1:1,000 수치지도 묘사 허용오차 범위를 만족하였다. 또한, 토공량 비교결과 드론 사진측량이 기존의 측량방법보다 13.0% 더 많은 토공량을 산출하였는데 이는 드론 사진측량이 더 세밀한 지형을 나타내기 때문으로 분석되어 검증자료로 활용 가능성이 있다고 판단되었다. 공간정보를 이용한 산지복구 수행여부 판단 결과 낙석 방지망 및 식생의 존재 여부를 판단할 수 있어 활용 가능성이 있는 것으로 확인되었다. 향후 주기적으로 영상을 취득하여 지형변화에 대한 모니터링이 이루어진다면 산림 개발에 드론 사진측량의 활용성이 증대될 것으로 보인다.

• Computers and Concrete
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• 제23권6호
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• pp.445-457
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• 2019

Cracks are an important distress of concrete bridges, and may reduce the life and safety of bridges. However, the traditional manual crack detection means highly depend on the experience of inspectors. Furthermore, it is time-consuming, expensive, and often unsafe when inaccessible position of bridge is to be assessed, such as viaduct pier. To solve this question, the real-time automatic crack detecting system with unmanned aerial vehicle (UAV) become a choice. This paper designs a new automatic detection system based on real-time comprehensive image processing for bridge crack. It has small size, light weight, low power consumption and can be carried on a small UAV for real-time data acquisition and processing. The real-time comprehensive image processing algorithm used in this detection system combines the advantage of connected domain area, shape extremum, morphology and support vector data description (SVDD). The performance and validity of the proposed algorithm and system are verified. Compared with other detection method, the proposed system can effectively detect cracks with high detection accuracy and high speed. The designed system in this paper is suitable for practical engineering applications.