• 제목/요약/키워드: 수목 개체 탐지

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항공 라이다와 딥러닝 기반 도시 수목 면적 지도를 이용한 개별 도시 수목 탐지 (Detection of Individual Trees in Human Settlement Using Airborne LiDAR Data and Deep Learning-Based Urban Green Space Map)

  • 이연수 ;손보경 ;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1145-1153
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    • 2023
  • 도시 수목은 대기 중 이산화 탄소 흡수, 대기질 개선, 도시열섬 현상 완화 및 생태계서비스 제공과 같은 중요한 역할을 한다. 도시 수목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서는 위치, 상태, 수종, 개체 수 등에 대한 정확한 공간 정보가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 고해상도 도시 수목 면적 지도를 이용해 도시 지표면으로부터 수목을 분리하고, 국지적 최대값 필터링을 통해 수목의 위치를 정확하게 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 도시의 다양한 생육 환경을 고려해 일률적인 필터 크기를 사용하는 대신, 수고에 따라 적절한 필터 크기를 선택해 수목 탐지 성능을 향상시켰다. 수원시 전역을 대상으로 구축한 도시 수목 위치 및 수고 정보는 도시 생태계의 지속가능한 관리와 탄소 저감 대책을 위한 기반이 될 것이다.

환경영향평가의 훼손수목량 추정을 위한 드론영상 분석법과 방형구법의 정확성 비교 (Comparison of Accuracy between Analysis Tree Detection in UAV Aerial Image Analysis and Quadrat Method for Estimating the Number of Treesto be Removed in the Environmental Impact Assessment)

  • 박민규
    • 환경영향평가
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    • 제30권3호
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    • pp.155-163
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    • 2021
  • 환경영향평가의 훼손수목량은 온실가스 배출량, 임목폐기물 산정 등 다양한 부분에 활용되는 환경지표이다. 지금까지 훼손수목량은 식생조사표의 임목밀도에 의존하였고, 이에 따른 표본편향으로 훼손수목량 추정의 불확실성이 가중되었다. 훼손수목량 추정의 정확성을 높이려면 전수조사를 대안으로 제시할 수 있으나 불가능한 것이 현실이다. 대안으로 드론영상을 이용한 개별 수목 탐지 방법이 있으며, 이 연구는 개별 수목 탐지 방법론으로 표본조사(방형구법)와 드론영상 분석법으로 추정된 훼손수목량을 전수조사 결과와 비교하였다. 연구 결과 전수조사 기준으로 드론 영상 분석법은 25주 과대추정 하였고 방형구법(평균)은 58주 과대 추정하였다. 그러나 기존 환경영향평가에서 시행하는 방형구법은 방형구의 개수, 방형구의 위치에 따른 표본편향의 영향을 많이 받을 것으로 예상된다.

항공영상으로부터 YOLOv5를 이용한 도심수목 탐지 (Detection of Urban Trees Using YOLOv5 from Aerial Images)

  • 박채원;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1633-1641
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    • 2022
  • 도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.

LIDAR 데이터의 스캔라인을 이용한 필터링

  • 이정호;최재완;유기윤
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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    • pp.293-298
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    • 2005
  • LIDAR의 표고점 데이터는 건물, 수목 등의 개체를 구성하는 비지면점과 순수한 지표면을 나타내는 지면점들이 섞여있기 때문에 이들을 분리하는 과정이 필요하다. 지금까지 연구된 방법들은 몇 가지 입력 요소가 필요하여 완전 자동화를 이루지는 못하고 있으며, 다양한 크기의 개체를 동시에 자동으로 찾아내기 어렵고 경사진 지형에 대해서는 적용하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 원 데이터의 동일 스캔 라인 상에 존재하는 이웃 점들 간의 경사를 이용하여 입력 요소를 최소화하여 개체를 추출하고자 한다. 이웃하는 두 점플 간의 경사를 이용하여 비지면점을 탐지하여 이웃하는 지면점의 높이 값으로 대체하며 갱신된 값을 바로 다음 연산에 반영시킴으로써 윈도우를 사용하거나 그룹화 할 필요가 없다. 또한 갱신된 값을 전파시키기 때문에 복잡한 지붕을 가지는 건물도 추출할 수가 있다. 이와 같은 연산을 두 방향에 대하여 수행하여 경사진 지형에 대하여 적용할 수 있도록 하였으며 천안과 마산지역에 대하여 테스트를 수행하였다.

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항공 LiDAR 데이터를 이용한 산림의 이산화탄소 고정량 추정 (Estimation of Carbon Dioxide Stocks in Forest Using Airborne LiDAR Data)

  • 이상진;최윤수;윤하수
    • 한국측량학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.259-268
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    • 2012
  • 본 논문은 Pulsed LiDAR 시스템에 의해 취득된 고밀도 항공 LiDAR 데이터를 이용하여 산림의 이산화탄소 고정량의 객관적이고 과학적인 추정을 목적으로 한다. 이를 위해, 산림지형의 라이다 필터링, 효율적인 개개목 탐지 알고리즘를 통해 취득된 수목의 생장인자를 이용하여 바이오매스 및 이산화탄소 고정량을 추정하는 일련의 방법을 개선하고 통합하여 연구대상지에 적용하였다. 그 결과, 추출된 연구대상지의 DTM은 3.32%의 Type-II 에러를 가진 것으로 나타났고, 개개목 탐지 알고리즘에 의해 식별된 개개목 위치 및 개체수 추정결과는 66.26%의 정확도를 나타냈다. 이와 같은 3차원 산림구조를 이용하여 산출된 연구대상지의 이산화탄소 고정량은 연구대상지의 약 15%에 이르는 면적을 현장조사하여 산출된 이산화탄소 고정량과 비교해 볼 때 약 7.2%의 차이를 나타냈다. 이러한 결과로 미루어 볼 때, 항공 LiDAR 기술이 전통적인 산림조사방법을 대체할 수 있는 가능성을 확인하였다.