This paper proposes an autonomous approach to localize the center of fiducial marks included in aerial photographs without precise geometric information and human interactions. For this localization, we present a conceptual model based on two assumptions representing symmetric characteristics of fiducial area and fiducial mark. The model makes it possible to locate exact center of a fiducial mark by checking the symmetric characteristics of pixel value distribution around the mark. The proposed approach is composed of three steps: (a) determining the symmetric center of fiducial area, (b) finding the center of a fiducial mark with unit pixel accuracy, and finally (c) localizing the exact center up to sub-pixel accuracy. The symmetric center of the mark is calculated tv successively applying three geometric filters: simplified ${\nabla}^2$G (Laplacian of Gaussian) filter, symmetry enhancement filter, and high pass filter. By introducing a self-diagnosis function based on the self-similarity measurement, a way of rejecting unreliable cases of center calculation is proposed, as well. The experiments were done with respect to 284 samples of fiducial marks composed of RMK- and RC-style ones extracted from 51 scanned aerial photographs. It was evaluated in the visual inspection that the proposed approach had resulted the erroneous identification with respect to only one mark. Although the proposed approach is based on weak constraints, being free from the exact geometric model of the fiducial marks, experimental results showed that the proposed approach is sufficiently robust and reliable.
본 논문은 강원대학교 임과대학 부속 연습림의 잣나무림(林)(I~V 영급(齡級))을 대상으로 현지조사 자료와 항공사진(航空寫眞) 측정자료와의 관계를 이용하여 영급별 흉고직경의 변동계수(變動係數), Weibull분포(分布)에 의한 ha당 본수 및 재적 등의 임분구조(林分構造)를 추정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 사진측정 수관직경으로 부터 흉고직경을 구하고 이를 단면적(斷面積) 평균목직경(平均木直徑)으로 변환하여 산출한 영급별 평균 흉고직경의 변동계수(變動係數)는 I영급 28.88%, II영급 24.13%, III영급 23.29%, IV영급 20.17% 및 V영급 18.79%이며, 2) Weibull분포에 의한 영급별(齡級別) ha당 본수(本數)는 I영급 2,875본, II영급 2,100본, III영급 1,875본, IV영급 800본 및 V영급(齡級) 325본으로 3) 영급별 ha당 재적(材積)은 I영급 $22.9m^3/ha$, II영급 $66.8m^3/ha$, III영급 $101.3m^3/ha$, IV영급 $209.6m^3/ha$ 및 V영급 $266.8m^3/ha$으로 추정되었다. 4) 따라서 임분구조 추정에 효과적으로 항공사진이 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
작황 모니터링에서 바이오매스의 정확한 평가를 위해서는 정확하고 신속한 작물 생육 상황 등 현장자료의 확보가 필수적이다. 또한, 바이오매스의 평가는 작황 모니터링 및 수확량 예측에 활용된다. 무인기 영상은 작물의 성장에 따라 빠르게 수집할 수 있기 때문에 정밀농업에서 포장내 공간변이 파악 및 분석에 사용되고 있다. 본 연구는 원격탐사 기술을 이용한 동계작물 바이오매스 평가 방법 개발을 위하여 식생지수($E{\times}G$)에 의한 식생 피복률(VF)과 작물 표고 모형(CSM) 기반의 초고(PH)를 이용하여 보리와 밀을 대상으로 바이오매스 평가 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 식생 피복률, 초고 및 상호작용 항을 독립변수로 하여 다중 선형 회귀 모델을 구축한 결과, 5가지 품종의 결정계수는 0.84~0.99로 나타났으며, 보리와 밀의 결정계수 및 평균 제곱근 오차는 각각 0.91, 0.90 및 102.09, $110.87g/m^2$으로 나타났다. 따라서 무인기 영상을 활용한 동계작물의 바이오매스 평가 및 작황 모니터링이 가능한 것으로 판단된다.
경지면적의 작물 상황에 대한 모니터링 및 분석은 식량자급율을 높이기 위한 가장 중요한 요소이지만, 기존의 모니터링 방법은 노동 집약적이며 시간이 많이 들어 식량자급율을 높이기 위한 방안으로 그 활용성이 떨어진다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 국내에 다수 존재하고 있는 소규모 농지에서의 복합 작물 정보를 모니터링 하기위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 복합작물의 분류 정확도를 높이기 위하여 무인항공기에서 취득된 RGB영상과 이를 이용한 식생지수를 딥러닝 입력데이터로 적용하고 복합 밭작물을 분류하였다. 각각의 입력데이터 분류 결과 RGB 영상을 이용한 분류는 전체정확도 80.23%, Kappa 계수 0.65가 나타났고, RGB영상과 식생지수를 이용한 방법의 경우 식생지수 3개(ExG,ExR,VDVI) 추가 데이터는 전체정확도 89.51%, Kappa 계수 0.80이며, 식생지수 6개(ExG,ExR,VDVI,RGRI,NGRDI,ExGR)는 90.35%, Kappa 계수 0.82로 분석되었다. 분류결과 RGB영상만을 이용한 방법에 비하여 식생지수를 추가한 결과 값이 비교적 높게 분석되었으며, 복합작물을 분류하는데 있어 식생지수를 추가한 데이터가 더 좋은 결과를 나타내었다.
작물의 생육 상태와 스트레스를 탐지하기 위한 유용한 변수 중 하나인 지표면온도(LST)는 열화상 카메라의 소형화와 무인기(UAV)의 발달로 인해 식생 군락 및 지역적 규모에서 취득할 수 있게 되었다. 무인기에 장착된 열화상 카메라로 관측한 LST(LSTUAV)는 습도, 풍속과 같은 기상인자, 관측기기, 그리고 지표 상태에 따라 영향을 받으나 다양한 기상 조건과 작물의 생육 단계에서 측정된 LSTUAV의 정확도 평가는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 지상에 고정된 열적외선 센서에서 관측된 LST(LSTGround)를 이용하여 다양한 기상 조건과 작물의 생육 상황에서 LSTUAV의 정확도를 평가하는 것이다. 마늘 작물을 대상으로 LSTUAV 관측을 수행하였으며, 상대습도, 절대습도, 돌풍, 그리고 식생지수에 따른 LSTUAV 정확도를 평가하였다. 센서 간의 편향을 최소화한 경우 상대습도가 60%를 초과하는 조건에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차는 2.565℃로 상대습도 60% 이하에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차(1.82℃) 보다 정확도가 낮았으며, 절대습도에 대한 결과도 상대습도와 유사했다. 이는 대기 중의 습도가 LSTUAV의 정확도에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 따라서 LSTUAV를 관측은 상대습도가 60% 이하의 조건에서 수행되는 것을 권고한다. 반면, 돌풍이나 식생 피복률의 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 이것은 무인기 비행이 안정적으로 가능한 조건에서 LSTUAV는 식생의 상태를 반영한 신뢰성 있는 값을 도출한다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 농업 분야에서 LSTUAV의 정확도를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 자동항법 비행이 가능한 무인기를 활용하여 미세먼지 등의 대기 오염물질을 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 기존 대기 질 관리 시스템은 고정된 센서 박스를 통한 관제나 조종장치를 이용한 드론의 측정 센서를 통하여 정보를 취득하는 방식을 사용했다. 이는 한정된 공간과 모니터링을 위한 별도의 데이터 수집 및 전송들의 추가적인 절차가 진행되어야 하는 단점을 가진다. 본 논문에서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비행정보 지정을 통한 자율항법 비행이 가능한 무인기에 위치 정보를 위한 GPS 모듈과 미세먼지 측정을 위한 PMS7003 모듈을 내장하고 수집된 정보는 SD 모듈에 저장하고 비행 종료 후 전송버튼을 통해 블루투스로 연결된 스마트폰 앱을 통하여 원격 데이터베이스에 저장되는 원스톱 구조의 시스템을 구성한다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 HTML5 기반의 웹 모니터링 페이지를 구성하여 관심 사용자에게 제공된다. 본 연구의 결과는 무인 비행체를 통한 환경 모니터링 시스템에 활용될 수 있으며, 향후 아황산가스 및 이산화탄소 등의 다양한 오염물질 측정 센서를 추가하여 토털 환경 관제 시스템으로 발전시키고자 한다.
지형의 수리학적 해석을 위해서 수리학자들은 정확한 하천 횡단면을 파악하는 것이 중요하다. 기존에는 직접 측량법을 이용하여 하천 횡단면을 알 수 있었지만, 본 연구에서는 정확성 경제성 확보라는 차원에서 항공사진을 이용했다. 자체 제작한 고해상도 다중분광 항공촬영시스템 (PKNU2호)으로 획득한 영상을 수치지도와 GPS 측량값으로 처리하여 정사영상지도를 제작하였다. 그리고 정사처리 된 영상을 Z/I Imaging 사의 ImageStation 도화기로 하천 횡단면 획득하고, Kinematic 측량값과 비교 분석해 보았다. 연구결과 정사영상지도 제작 시 수치지도를 사용하여 처리한 것보다 GPS 측량값으로 영상을 처리한 것이 5.5788화소(약 2m) 에서 2.84화소(약 1m)로 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 하천 횡단면 추출 시 Kinematic 측량값은 수평 및 수직 정확도가 95% 신뢰수준에서 ${\pm}6.6cm$ 정도로 매우 좋았으며, 항공사진을 이용한 하천 횡단면 추출 결과와는 상시성 0.857으로 하천횡단면 획득을 위해 적용가능성이 매우 높았다.
토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.
정밀지오이드를 구축하기 위하여 육상, 해상, 항공, 위성 중력측정 방법으로 다양화되고 측정 기술이 발전되어 고해상도 고정밀도의 중력자료 확보가 가능해졌다. 정밀지오이드의 구축은 별도의 수준측량 없이 GNSS 측량을 통해 표고를 빠르고 편리하게 결정할 수 있으며 우리나라는 2014년부터 국토지리정보원에서 GNSS를 기반으로 한 높이측량 정확도를 향상시키기 위해 합성지오이드 모델을 개발하고 있다. 본 연구에서는 공공측량의 GNSS높이측량을 검증하기 위하여 기존의 고시된 공공기준점을 선점하여 GNSS높이측량 결과와 비교 분석하였다. 실험은 연구보고서 등에서 정밀도가 낮은 지역으로 제시되거나 정밀도가 낮을 것으로 예상되는 연안, 접경, 산악지형의 공공기준점에 대하여 GNSS높이측량을 수행하고 정밀도를 분석하였다. GNSS높이측량 검증을 위해 공공기준점 GNSS높이측량 기지점으로 사용될 주변 통합기준점의 GNSS 타원체고를 점검하였다. 점검된 통합기준점을 기준으로 공공기준점의 GNSS 타원체고를 산출하고 KNGeoid18 모델을 이용하여 표고를 계산하여 직접수준측량 표고결과와 비교하였다. 분석 결과 연안, 접경, 산악 지역 공공기준점의 GNSS 높이측량 결과가 3·4급 공공수준측량 정확도에 만족하는 것으로 나타났다. 이를 통하여 사용자가 요구하는 높이 정확도에 따라 기존의 직접수준측량보다 GNSS 높이측량이 효율적으로 이용될 수 있으며, KNGeoid18도 자율주행자동차, 무인항공기 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.8-12
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1999
Since the advent of high resolution satellite image, possibilities of applying various human interpretation mechanism to these images have increased. Also many studies about these possibilities in many fields such as computer vision, pattern recognition, artificial intellegence and remote sensing have been done. In this field of these studies, texture is defined as a kind of quantity related to spatial distribution of brightness and tone and also plays an important role for interpretation of images. Especially, methods of obtaining texture by statistical model have been studied intensively. Among these methods, texture measurement method based on cooccurrence matrix is highly estimated because it is easy to calculate texture features compared with other methods. In addition, these results in high classification accuracy when this is applied to satellite images and aerial photos. But in the existing studies using cooccurrence matrix, features have been chosen arbitrarily without considering feature variation. And not enough studies have been implemented for appropriate resolution selection in which cooccurrence matrix can extract texture. Therefore, this study reviews the concept of cooccurrence matrix as a texture measurement method, evaluates usefulness of several features obtained from cooccurrence matrix, and proposes appropriate resolution by investigating variance trend of several features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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