• 제목/요약/키워드: 분광영상(hyperspectral)

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AISA 초분광 영상에 대한 Endmember 추출 알고리즘의 적용성 분석 (Applicability Evaluation of Endmember Extraction Algorithms on the AISA Hyperspectral Images)

  • 송아람;장안진;김용일;최재완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.527-535
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    • 2013
  • 분광혼합분석을 효과적으로 수행하기 위한 정확한 endmember의 추출은 반드시 선행되어야할 조건이며, 이를 위한 다양한 endmember 추출 알고리즘들이 개발되었다. 이러한 endmember 추출 알고리즘의 개발 및 적용성을 평가하기 위한 기존의 연구는 대부분 모의 초분광 영상 또는 AVIRIS 영상을 대상으로 진행되었다. 그러나 이러한 영상 자료는 실제 국내에서 획득되고 활용할 수 있는 초분광 영상과 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 취득된 AISA 초분광 영상에 대하여 대표적인 endmember추출 알고리즘을 사용하고, 그 적용성을 평가하였다. 물질의 종류 및 크기에 따른 차이를 분석하기 위하여 인공적으로 설계한 테스트베드를 구축하고, AISA 초분광 영상을 취득하여 실험 자료로 이용하였다. 실험결과, 테스트베드 내 물질과 초기 입력값에 따라 알고리즘별로 endmember 추출결과가 다르게 나타났다. 따라서 효과적인 endmember 추출 알고리즘을 적용하기 위해서는 영상을 구성하는 테스트베드 내 물질의 특성 및 최적의 endmember의 개수를 고려해야 할 것이다.

프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 이용한 Hyperion 영상의 노이즈 밴드 제거 (Noise Band Elemination of Hyperion Image using Fractal Dimension and Continuum Removal Method)

  • 장안진;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.125-131
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    • 2008
  • Hyperion, AVIRIS 등의 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 넓은 파장대의 영상을 좁은 폭의 많은 밴드로 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아 계산량이 증가하며, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 발생하는 한계가 존재한다. 이런 한계로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는 경우도 발생한다. 따라서 초분광 영상을 사용할 경우, 노이즈가 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 정확하고 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 대표적인 곡면차원 측정 방법인 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 각 밴드별 프랙탈 차원을 측정하고, 이를 정규화 하기 위해 Continuum Removal 기법을 적용한 뒤 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 35개 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.

누적 유사도 측정을 이용한 자동 임계값 결정 기법 - 다중분광 및 초분광영상의 무감독 변화탐지를 목적으로 (Automatic Thresholding Method using Cumulative Similarity Measurement for Unsupervised Change Detection of Multispectral and Hyperspectral Images)

  • 김대성;김형태
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.341-349
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    • 2008
  • 본 논문은 위성영상을 이용한 변화정보를 취득하는데 있어 중요한 과정인 임계값 결정에 관한 새로운 기법을 제안하고 있다. 화소간 유사도 측정을 통해 도출된 결과 값을 일정 간격으로 누적 계산하고, 급격하게 변하는 지점을 임계값으로 결정하였다. 의사영상을 통해 기대최대화 기법, 교점방법과 성능을 비교하였으며, 두 시기의 ALI 영상과 Hyperion 영상에 실제 적용하여 변화탐지 결과를 확인하였다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비슷한 수준의 변화탐지 결과 정확도를 확보할 수 있었으며, 기대최대화 기법에 비해 간단하게 적용할 수 있고, 교점방법과 달리 최빈 값을 둘 이상 가지는 히스토그램에도 적용할 수 있는 장점이 있어 향후 변화유무 정보 취득에 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

분광 영상을 이용한 사과나무 잎의 질소 영양 상태 진단 (Diagnosis of Nitrogen Content in the Leaves of Apple Tree Using Spectral Imagery)

  • 장시형;조정건;한점화;정재훈;이슬기;이동용;이광식
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.384-392
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    • 2022
  • 본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

심층 컨볼루션 신경망을 사용한 초분광 영상의 공간 분광학적 분류 기법 (HyperConv: spatio-spectral classication of hyperspectral images with deep convolutional neural networks)

  • 고세윤;전구;원중호
    • 응용통계연구
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    • 제29권5호
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    • pp.859-872
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    • 2016
  • 초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

근적외선의 분광특성 분석을 통한 반사율과 탁도의 상관관계 분석 (Correlation Analysis of Reflectance and Turbidity through Spectral Characteristics of Near-Infrared)

  • 이소진;정교철;이창주;김종태
    • 지질공학
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    • 제32권1호
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    • pp.101-111
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    • 2022
  • 본 연구는 초분광 영상의 반사율과 탁도 관계를 해석하는 것이 목표로써 실험수조에 탁수를 발생시킨 후 드론 기반의 초분광 영상촬영을 수행하였으며 측정된 탁도와 반사율의 상관관계를 분석하였다. 실험에 사용된 9개 수조는 모든 빛을 흡수할 수 있는 흑색 아크릴로 제작하였으며 토양은 임하호 탁수 발생의 원인이 되는 창하천 하류에서 채취하였다. 연구결과, 근적외선 영역에서 파장에 따른 반사율은 전반적으로 유사한 패턴으로 나타났으며, 탁도가 높은 Box일수록 반사율이 증가하였다. 또한 각 Box에서 측정한 탁도와 평균반사율의 상관관계를 분석한 결과 결정계수는 0.8702로 매우 높게 나타나 반사율을 이용한 탁도 예측이 가능한 것으로 나타났다.

자동 PIF 추출을 통한 Hyperion 초분광영상의 상대 방사정규화 - 변화탐지를 목적으로 (Relative Radiometric Normalization of Hyperion Hyperspectral Images Through Automatic Extraction of Pseudo-Invariant Features for Change Detection)

  • 김대성;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.129-137
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    • 2008
  • 지상의 정보를 주기적으로 취득하는 위성영상은 여러 가지 원인으로 인해 동일 지점에 대해 일정한 화소값을 기대하기 어렵고, 이런 영상은 변화탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정을 통해 화소값 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 변화탐지를 위한 전처리 과정 중 하나인 방사정규화에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 시간적 불변특성을 보이는 화소인 PIF를 추출하고, 선형회귀 기법을 이용하여 상대 방사정규화를 수행하였다. 화소간 유사도 측정 기법인 분광각을 통해 PIF를 자동으로 추출함으로써, 초분광영상이 가지는 많은 밴드의 장점을 활용하였다 또한 반복적인 정량 평가를 통해 적절한 PIF 개수를 결정하는 연구도 함께 수행하였다. 영상회귀, 히스토그램 매칭, FLAASH 기법을 적용한 방사보정 결과와 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, PIF 추출을 통한 선형회귀 기법이 변화탐지를 위한 방사보정에 보다 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

제방 균열의 분광정보 및 반사율 특성에 관한 연구 (A Study on the Spectral Information and Reflectance Characteristic of Levee Crack)

  • 김종태;이창훈;강준구
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.17-24
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    • 2020
  • 본 연구는 제방 균열의 탐지를 위해 드론 기반의 초분광 영상을 활용하여 균열의 분광정보 및 반사율을 분석하는 것이 목적이다. 초분광 센서는 드론에 탑재된 Nano-Hyperspec을 사용하였으며 안동댐 하류 제방 균열을 대상으로 조도별 초분광 영상을 촬영하였다. 조도와 최대강도에 대한 분석 결과 상관관계를 보였으며 비균열 영역과 균열 영역의 결정계수는 각각 0.9864, 0.9851로 계산되었다. 각 영역별 같은 포인트의 반사율은 조도에 상관없이 유사한 값과 패턴을 보였으며 반사율 계산 시 기준이 되는 백색판이 조도에 따라 변하기 때문인 것으로 판단된다. 균열 영역에서 반사율은 비균열 영역에 비해 가시광선에서는 5.65%, 근적외선에서는 4.58% 낮게 나타났다. 향후 드론 촬영을 위한 짐벌 방향과 카메라 각도 등이 보정되면 좀더 정확한 균열 탐지가 가능하며 특히 초분광 영상은 일반 RGB 영상으로 확인이 어려운 균열 심도, 점토광물 종류 등에 대한 탐지가 가능하기 때문에 제방 안정성 평가를 위한 선제적 대응방법이 될 것으로 판단된다.

초분광 영상 기반 조류종 분류를 위한 기초라이브러리 구축에 대한 연구 (A study on building spectral library for classification of algae species based on hyperspectral technique)

  • 김종민;김영도;권영화;김동수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.160-160
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    • 2020
  • 조류는 계절별 기상 및 수질 조건에 따라 규조, 녹조, 남조의 발생 및 천이가 이루어지는데 최근 기후 변화로 인해 출연종 별 발생 및 천이의 시기 또한 빨라지고 있다. 이 중 남조류의 경우 초여름에 발생하여 급격한 증식으로 대발생되어 녹조현상을 야기하고 이는 해당 수역의 생태계 파괴, 그 이외에도 사회적, 경제적, 환경적인 측면에서 많은 문제를 유발한다. 하천·호소의 조류의 발생과 거동에 대한 이해와 효과적인 대응책 마련을 위하여 현상에 대한 모니터링이 선행되어야 하지만 기존 조사방식은 점, 선 단위의 간헐적 측정을 통해 진행되고 있어 많은 인력과 시간이 필요로 하고 있는 실태이다. 현재 이에 따른 문제 해결을 위한 하천·호소의 원격탐사 기법을 이용한 조류의 발생 및 거동에 대한 모니터링 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 원격 탐사 모니터링을 위한 선행연구를 위해 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있는 초분광 카메라 CORNING사의 micro HSITM 410 shark와 영상 흔들림 보정을 위한 DJI사의 로닌-MX를, 이용하여 현재 녹조류, 남조류 5종의 배양액과 방사보정을 위해 99% 반사율의 반사판과 함께 촬영하여 영상을 수집하였다. 수집된 영상을 통하여 방사보정 및 해당 Base 제거를 통한 조류의 분광 정보 추출 과정을 통해 조류별 분광 정보를 추출, 분석하여 해당 조류의 분광특성을 파악하고 기초 라이브러리를 구축하여 제시함으로 추후 하천·호소에서의 초분광 영상 기반 원격탐사 모니터링에 적용하고자 한다.

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초분광 원격탐사 기반 위험·유해물질 톨루엔 탐지 (Detection of Toluene Hazardous and Noxious Substances (HNS) Based on Hyperspectral Remote Sensing)

  • 박재진;박경애;;김태성;이문진
    • 한국지구과학회지
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    • 제42권6호
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    • pp.623-631
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    • 2021
  • 국내외 해상 위험·유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substances) 물동량 증가와 함께 HNS 유출 사고가 빈번히 발생하고 있다. HNS는 전 세계적으로 약 6,000여 종으로 대부분 유독한 성질을 가지므로 이러한 유출 사고 발생은 해양 생태계 파괴를 비롯하여 폭발 및 화재 등으로 인한 인명 및 재산피해를 유발한다. 따라서 해상 HNS 유출 사고를 대비하여 파장에 따른 HNS 분광 라이브러리 구축 및 탐지 알고리즘을 개발해야 한다. 본 연구에서는 프랑스 현지에서 지상 HNS 유출 실험을 진행하였다. 초분광센서 관측을 통해 파장에 따른 톨루엔 라이브러리 스펙트럼을 구축하였으며, 분광혼합 알고리즘을 활용하여 초분광 HNS를 탐지하였다. 전처리 과정으로 주성분 분석을 적용하여 노이즈 제거 및 차원 압축을 수행하였으며, N-FINDR 기법을 통해 영상을 대표하는 톨루엔과 해수의 엔드멤버 스펙트럼을 추출하였다. 스펙트럼 기반의 톨루엔 및 해수의 점유비율을 계산함으로써 모든 픽셀의 HNS 탐지 정확도를 확률로 제시하였다. 최대 탐지 정확도를 가지는 점유비율 선정을 위해 418.15 nm 파장의 복사도 영상과 비교하였으며, 그 결과 약 42%의 비율에서 99% 이상의 정확도를 나타내었다. 해상 HNS 유출은 높은 위험성으로 인해 사람이 쉽게 접근할 수 없는 한계를 지닌다. 본 HNS 실험과정 및 탐지 결과는 초분광 원격탐사에 기반한 HNS 오염 해역 추정에 도움이 될 것이다.