Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.
The needs of 3-D data have been increasing for various applications like visualization, 3-D modeling, planning and management as well as entertainment. Mobile mapping has become a quick and practical means for acquiring necessary 3-D data for above-mentioned applications. A mobile mapping system mainly consists of two main components, viz. data acquisition devices and positioning devices. The data acquisition devices consist of CCD cameras or/and laser scanners. The positioning devices consist of GPS, INS, Odometer (shaft encoder) and some other referencing devices. The overall accuracy of mobile mapping system depends on the accuracy of positioning devices and their integrated output. Though, GPS is the main input device for the position information, the signal is not available for the computation of position all the times in urban area. The GPS satellites are normally obstructed by high-rise buildings. Thus it is very important to understand the accuracy of such a system in different environments and means to solve such problems. We have developed a mobile mapping system called VLMS (Vehicle-borne Laser Mapping System), which consists of CCD Cameras, Laser scanners, GPS, INS and Odometer. In this paper, we will present and discuss the accuracy of this system with data acquired in different environments (open area, urban area, tunnel, express way etc) by analyzing the data with respect to other existing digital data.
갯벌 퇴적물 성분의 분포 특성은 연안환경 분석, 환경영향평가에서 기초자료로 활용되기 때문에 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하는 것은 매우 중요하다. 이 연구에서는 갯벌 퇴적상 분포도를 생성하기 위해 회귀 크리깅(regression kriging)의 적용성을 평가하였다. 이를 목적으로, 갯벌 표층 퇴적상 분류 과정에서 현장조사 자료의 수, 부가자료의 종류, 회귀 크리깅에 적용되는 회귀 모형의 영향과 다른 예측 기법(단변량 크리깅, 회귀 분석)과의 비교와 같은 다양한 요인의 영향을 조사하였다. 회귀 크리깅의 적용성 평가를 위해, 우리나라 태안군 안면도에 위치한 황도 갯벌을 대상으로 무인기 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하기 위해서는 적절한 수의 현장조사 자료 확보와 함께 지형 고도와 조류로 밀도도를 부가자료로 이용하는 것이 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한 초고해상도 무인기 자료를 이용하여 퇴적물 분포의 상세한 특성을 고려할 수 있는 회귀 크리깅이 다른 기법과 비교해서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 갯벌 표층 퇴적상 분포도 제작에 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
/
pp.169-174
/
2002
In this paper, we suggest a new spatial information system called video GIS where video is used for spatial data construction and is integrated with map. We develop a prototype system of video GIS and apply it to roadside facility management. The main functions supported by the suggested system are data collection, coordinate calculation and conversion, data construction, analysis, searching, and browsing. The stereo images and corresponding position data are collected by a vehicle named 4S-Van that has GPS, IMU, and cameras. The 3-D coordinates of the objects in the images, such as road sign, signal lamp, and building, can be calculated and constructed from the collected data. The spatial objects are displayed on both image and map, and can be searched and browsed, which enables visual and realistic browsing and management of spatial objects. Compared to conventional field survey used in roadside facility management, the method enables faster, easier, and more efficient construction of spatial data. The suggested video GIS can be applied not only to roadside facility management but also to many similar projects of central or local governments that are related to GIS.
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
최근 무인항공기(UAV)의 발전과 관심이 높아지면서 UAV의 수요가 급증하고 있다. 전통적인 방식의 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용으로 효과적인 자료 취득이 가능하여 다양한 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사)에 활용되고 있다. 다만, 배터리 용량 및 관제시스템과 기체의 거리 제한에 따라 전통적인 원격탐사 방법인 위성과 항공기를 이용한 방법에 비해 좁은 면적만을 획득한다는 단점이 있다. 하지만 원거리 원격관제가 가능하다면 원격탐사 분야에서의 UAV의 활용 가능성은 더 높아질 수 있으며 이에 UAV와 관제 시스템의 거리에 상관없이 관제할 수 있는 통신 네트워크 시스템이 필요하다. 전통적인 방식의 무선장치(RF 2.4 GHz, 915 MHz, 433 MHz)로 UAV와 Ground Control System(GCS)가 송수신 할 수 있는 거리는 약 2 km 내외로 제한적이다. 하지만 구축되어 있는 Long-Term Evolution(LTE) 통신망 기반의 제어방식을 적용하면 Radio Frequency(RF) 통신망의 단점을 보완할 수 있어 기존 산업과 융합하여 보다 큰 효과를 이룰 수 있다. 본 연구에서는 LTE 통신방식을 통해 GCS 기준 최대 직선거리 6.1 km, 촬영 면적 2.2 ㎢, 총 비행 거리 41.75 km의 비행을 수행하였다. 또한, LTE 통신의 무선 기지국 현황을 통해 통신 두절 가능성에 대해서도 분석하였다.
Minyoung Lee;Ji-Chul Kim;Moo Hyun Cha;Hanmin Lee;Sooyong Lee
센서학회지
/
제32권5호
/
pp.267-274
/
2023
LiDAR, one of the most important sensing methods used in mobile robots and cars with assistive/autonomous driving functions, is used to locate surrounding obstacles or to build maps. For real-time path generation, the detection of potholes or puddles on the driving surface is crucial. To achieve this, we used the coordinates of the reflection points provided by LiDAR as well as the intensity information to classify water areas, which was achieved by applying a linear regression method to the intensity distribution. The rationale for using the LiDAR index as an input variable for linear regression is presented, and we demonstrated that it is not affected by errors in the distance measurement value. Because of LiDAR vertical scanning, if the reflective surface is not uniform, it is divided into different groups according to the intensity distribution, and a mathematical basis for this is presented. Through experiments in an outdoor driving area, we could distinguish between flat ground, potholes, and puddles, and kinematic analysis was performed to calculate the maximum width that could be crossed for a given vehicle body size and wheel radius.
Multivariate statistics based damage detection algorithms employed in conjunction with novel sensing technologies are attracting more attention for long term Structural Health Monitoring of civil infrastructure. In this study, two practical data driven methods are investigated utilizing strain data captured from a 4-span bridge model by Fiber Bragg Grating (FBG) sensors as part of a bridge health monitoring study. The most common and critical bridge damage scenarios were simulated on the representative bridge model equipped with FBG sensors. A high speed FBG interrogator system is developed by the authors to collect the strain responses under moving vehicle loads using FBG sensors. Two data driven methods, Moving Principal Component Analysis (MPCA) and Moving Cross Correlation Analysis (MCCA), are coded and implemented to handle and process the large amount of data. The efficiency of the SHM system with FBG sensors, MPCA and MCCA methods for detecting and localizing damage is explored with several experiments. Based on the findings presented in this paper, the MPCA and MCCA coupled with FBG sensors can be deemed to deliver promising results to detect both local and global damage implemented on the bridge structure.
야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근 ITS(Intelligent Transportation System)와 관련된 연구들이 활발하게 진행되면서 정보화 사회에 알맞은 차세대 교통정보 체계를 구축하는데 일조하고 있다. 도로상의 차량 속도 및 교통 정보를 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 구축하여 운전자에게 정보를 제공함으로써 전체 교통 상황의 흐름에 좋은 영향을 끼칠 수 있다. 본 연구에서는 각기 다른 근원지로부터 제공되는 실시간 교통 정보를 가공하여 보다 신뢰적인 실시간 교통정보를 제공하는 알고리즘을 개발하고 이를 적용하는 플랫폼 구축에 관한 연구이다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.