Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.182-182
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2016
표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 실제 적용상 몇 가지 문제가 있다. 하나는 야간과 악천후에는 영상 촬영이 어렵다는 점이고, 다른 하나는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 열영상 카메라를 이용하여 첫 번째 문제를 해결하고, 방향센서(경사계)를 이용하여 두 번째 문제를 해결하여, 언제든지 유속측정이 가능한 실시간 표면영상유속계를 개발하였다. 열영상카메라는 별도의 조명장치없이도 주야간 영상 촬영이 가능하다. 또한 안개의 영향을 받지 않으며, 저유속시 생기는 수면파의 움직임도 잡아낼 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향센서를 이용하여 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있도록 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이렇게 개발한 열영상 표면영상유속계는 실험 수로와 하천 현장에 적용한 결과, 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 매우 높은 정확도로 유속을 측정할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1926-1930
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2010
표면영상유속계(SIV, Surface Image Velcimetry)는 수표면의 영상분석을 통해 유속을 측정하는 도구이다. SIV는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있기 때문에, 야외 실험이나 하천의 유속 측정에 매우 유용한 장비이다. 그러나, SIV를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 그러나, 측량 작업 특히 강우 중의 측량 작업은 매우 번거롭기 때문에, SIV의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들로 하여금 SIV를 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 번거로운 측량을 거치지 않고도 효율적이고 간편하게 하천의 평면을 추정할 수 있다면, SIV를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이며, 그 적용성도 크게 증진될 것이다. 본 연구는 카메라 영상 모형을 유도하는 것이다. 이 카메라 모형을 이용하여 번거로운 측량 작업이 없이 평면의 좌표점을 추정할 수 있게 되며, 유속장 측정을 자동화할 수 있을 것이다. 이를 위하여 평면 좌표와 참조점을 관련짓는 사영 변환과 회전 변환 등 사진 측정 기법을 도입하였다.
본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.
Ha, Rim;Shin, Hyung-Jin;Park, Min-Gi;Kim, Seong-Joon
Proceedings of the KSRS Conference
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2009.03a
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pp.129-133
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2009
본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. SEBAL 모형은 1995년 Bastiaanssen에 의해 처음 제안되었고, 미국의 Idaho 주립대학과 Idaho Department of Water Resources에서 NASA와 기업의 지원을 받아 활발히 연구 되었으며, 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산한다. 여기서, 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있으며, SEBAL 모형은 이러한 자료를 활용한다. 모형에서의 증발산량(ET)은 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되며, 본 연구에서 SEBAL 모형은 한강 유역 내의 경안천 유역 증발산량 map 생성을 위해 6개년도 지점 Landsat 위성영상을 이용하어 추정되었다. 연구의 목적은 SEBAL 모형을 통해 생성 된 30m 해상도의 공간 증발산량 map의 활용성 평가와 검증이며, 검증을 위해 FAO Penman-Monteith 공식을 이용하여 추정된 증발산량 값을 이용하였다. 그 결과, 오차가 2.7% 이내로 나타났다.
백두산 지역의 JERS-1 SLC 영상과 볼리비아 지역의 RADARSAT 영상에 대해 각각 interferometry와 radargrammetry를 이용하여 수치표고모형을 제작하였다. Interferometry 는 coregistration, interferogram 작성, phase unwrapping 과정으로 나눠지는데 temporal decorrelation으로 낮은 coherence, 부정확한 궤도정보가 DEM의 정확도를 저하시키는 주요 원인으로 작용하였다. Radargrammetry는 photogrammetry와 동일한 처리과정, 즉 GCP를 이용한 stereo model 설정, 영상 matching, 고도추출단계로 이루어지지만 광학영상 과는 다른 SAR 영상의 기하학적, 방사적 특성이 고려되어야 한다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.259-262
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2004
There is the case to make the image map by using color aerial photo, DEM gives the accuracy of the Ortho image. Therefore We evaluate the accuracy by digital photogrammetric system after generating the DEM of Color Aerial Image.
Recently, research using unstructured data such as images and videos has been actively conducted in various fields. Edge detection is one of the most useful image enhancement techniques to improve the quality of the image process. However, it is very difficult to perform edge detection in noise images because the edges and noise having high frequency components. This paper uses a linear model and standard deviation as an effective edge detection method for noise images. The edge is detected by the difference between the standard deviation of the pixels included in the pixel block and the standard deviation of the residual obtained by fitting the linear model. The results of edge detection are compared with the results of the Sobel edge detector. In the original image, the Sobel edge detection result and the proposed edge detection result are similar. Proposed method was confirmed that the edge with reduced noise was detected in the various levels of noise images.
Objective: The purpose of this study was to evaluate the possibility of using a digital model and cone beam computed tomograph(CBCT) image for model analysis. Methods: Model analyses of CBCT images, plaster models, and digital models of 20 orthodontic patients with a permanent dentition with no proximal metal restorations, were compared. Results: The average differences of tooth size measurements were 0.01 to 0.20 mm, and the average difference of arch length discrepancy measurements were 0.41 mm in the maxilla and 0.82 mm in the mandible. The difference in Bolton discrepancy measurements was 0.17 mm for the anterior region and 0.44 mm overall but with no statistically significant difference. When comparing CBCT images with plaster models, the average differences in tooth size measurements were -0.22 to 0.01 mm, and the average differences in arch length discrepancy measurements were 0.43 mm in the maxilla and 0.32 mm in the mandible. Difference in Bolton discrepancy measurements were 0.35 mm in the anterior region and 1.25 mm overall. CBCT images showed significantly smaller overall Bolton discrepancy measurements. Conclusions: Although there were statistically significant differences in some model analysis measurements, the ranges of measurement errors of the digital model and CBCT images were clinically acceptable. Therefore, a digital model and CBCT image can be used for model analysis.
RFM is believed to be universally applicable to any type of the sensor. Most of researches carried out lately are concentrated on terrain-independent method, but the researches about approvement of accuracy by way of terrain-dependent method are required to increase a practical use of satellite imagery in nonprofessional groups. This research focused on a means to improve RFM solution, a matching technique, and a generation of DEM through a correlation analysis, with terrain-dependent solution. The result shows that accuracy problem which is caused by over-parameterization on RFCs was removed through correlation analysis, and it was possible to generate a accurate DEM with terrain-dependent solution. And also, the application of RFM with different satellite images show sensor independent characteristics of RFM
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.12
no.2
s.29
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pp.67-71
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2004
Increasing number and acquisition rate of satellite imagery promoted researches related with DEM generation based on satellite imagery. SPOT image gave us advantage to generate DEM which covers wide area of $60km{\times}60km$. In the case of rigorous sensor model of SPOT imagery, ephemeris data and several ground control points are need and requires arduous computational costs to produce DEM. In this study, using alternative sensor model based on Direct Linear Transform, we generated DEM using small number of ground control points. As a result, it was possible to acquire the DEM with suitable accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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