Jung, Jiyoung;Jang, Hyeon June;Kim, Sung Hoon;Choi, Young Don;Yi, Hye-Suk;Choi, Sunghwa
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2022.05a
/
pp.42-42
/
2022
지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R2, MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
/
v.27
no.1
/
pp.1-19
/
2020
A river bed which is submerged in water at high flow and becomes part of the river at low flow, serves as a bridge between the river and the land. The channel bar creates a unique ecosystem with vegetation adapted to the particular environment and the water pool forms a wetland that plays a very important role in the environment. To evaluate anthropogenic impacts on the river bed in the Middle Yeongsangang River, the fluvial landforms in the stream channel were analyzed using multi-temporal remotely-sensed images. In the aerial photograph of 2005 taken before the construction of the large weirs, oxbow lakes, mid-channel bars, point bars, and natural wetlands between the artificial levees were identified. Multiple bars divided the flow of stream water to cause the braided pattern in a particular section. After the construction of the Seungchon weir, aerial photographs of 2013 and 2015 revealed that most of the fluvial landforms disappeared due to the dredging of its riverbed and water level control(maintenance at 7.5El.m). Sentinel-2 images were analyzed to identify differences between before and after the opening of weir gate. Change detection was performed with the near infrared and shortwave infrared spectral bands to effectively distinguish water surfaces from land. As a result, water surface area of the main stream of the Yeongsangang River decreased by 40% from 1.144km2 to 0.692km2. A large mid-channel bar that has been deposited upstream of the weir was exposed during low water levels, which shows the obvious influence of weir on the river bed. Newly formed unvegetated point bars that were deposited on the inside of a meander bend were identified from the remotely sensed images. As the maintenance period of the weir gate opening was extended, various habitats were created by creating pools and riffles around the channel bars. Considering the ecological and hydrological functions of the river bed, it is expected that the increase in bar areas through weir gate opening will reduce the artificial interference effect of the weir.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
/
v.25
no.4
/
pp.245-257
/
2023
The representative crop in the Republic of Korea, rice, is cultivated over extensive areas every year, which resulting in reduced resistance to pests and diseases. One of the major rice diseases, rice blast disease, can lead to a significant decrease in yields when it occurs on a large scale, necessitating early detection and effective control of rice blast disease. Drone-based crop monitoring techniques are valuable for detecting abnormal growth, but frequent image capture for potential rice blast disease occurrences can consume significant labor and resources. The purpose of this study is to early detect rice blast disease using remote sensing data, such as drone and satellite images, along with weather data. Satellite images was helpful in identifying rice cultivation fields. Effective detection of paddy fields was achieved by utilizing vegetation and water indices. Subsequently, air temperature, relative humidity, and number of rainy days were used to calculate the risk of rice blast disease occurrence. An increase in the risk of disease occurrence implies a higher likelihood of disease development, and drone measurements perform at this time. Spectral reflectance changes in the red and near-infrared wavelength regions were observed at the locations where rice blast disease occurred. Clusters with low vegetation index values were observed at locations where rice blast disease occurred, and the time series data for drone images allowed for tracking the spread of the disease from these points. Finally, drone images captured before harvesting was used to generate spatial information on the incidence of rice blast disease in each field.
The amount of damage and the area of damage to forest fires are increasing globally, and the effectiveness analysis of the restoration method after the damage is performed insufficient. This study calculated the area of forest fire damage was calculated using Sentinel-2B satellite images and stack map and the intensity of forest fire damage is analyzed according to the forest type. In addition, the vegetation index was calculated using various wavelength bands. Based on the results, the vegetation resilience by the restoration method was quantitatively. As results, areas with a high proportion of coniferous forests suffered high intensity forest fire damage, and areas with a relatively high ratio of mixed and broad-leaved forests tended to have low forest fire damage. Also, artificial forests showed a recovery of about 92.7% compared to before forest fires and natural forests showed a recovery of about 99.6% from the result of analyzing vegetation resilience in artificial and natural forests after forest fires. Accordingly, it was confirmed that natural forests after forest fire damage had superior vegetation resilience compared to artificial forests. It can be proposed that this study is meaningful in providing important information for efficiently restoring the affected target site and the selection criteria for trees to reduce forest fire damage through the evaluation of vegetation resilience by the intensity of forest fire damage and restoration methods.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
/
v.43
no.6
/
pp.883-896
/
2023
As human activities in Korea are spread throughout the mountains, forest fires often affect residential areas, infrastructure, and other facilities. Hence, it is necessary to detect fire-damaged areas quickly to enable support and recovery. Remote sensing is the most efficient tool for this purpose. Fire damage detection experiments were conducted on the east coast of Korea. Because this area comprises a mixture of forest and artificial land cover, data with low resolution are not suitable. We used Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) data, which provide adequate temporal and spatial resolution, and the k-nearest neighbor (kNN) algorithm in this study. Six bands of Sentinel-2 MSI and two indices of normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized burn ratio (NBR) were used as features for kNN classification. The kNN classifier was trained using 2,000 randomly selected samples in the fire-damaged and undamaged areas. Outliers were removed and a forest type map was used to improve classification performance. Numerous experiments for various neighbors for kNN and feature combinations have been conducted using bi-temporal and uni-temporal approaches. The bi-temporal classification performed better than the uni-temporal classification. However, the uni-temporal classification was able to detect severely damaged areas.
Noh, Hyoseob;Kim, Byunguk;Lee, Minjae;Park, Yong Sung;Bang, Ki Young;Yoo, Hojun
Journal of Korea Water Resources Association
/
v.56
no.spc1
/
pp.1027-1036
/
2023
Coastal topographic information is crucial in coastal management, but point measurment based approeaches, which are labor intensive, are generally applied to land and underwater, separately. This study introduces an efficient method enabling land and undetwater surveys using an unmanned aerial vehicle (UAV). This method involves applying two different algorithms to measure the topography on land and water depth, respectively, using UAV imagery and merge them to reconstruct whole coastal digital elevation model. Acquisition of the landside terrain is achieved using the Structure-from-Motion Multi-View Stereo technique with spatial scan imagery. Independently, underwater bathymetry is retrieved by employing a depth inversion technique with a drone-acquired wave field video. After merging the two digital elevation models into a local coordinate, interpolation is performed for areas where terrain measurement is not feasible, ultimately obtaining a continuous nearshore terrain. We applied the proposed survey technique to Jangsa Beach, South Korea, and verified that detailed terrain characteristics, such as berm, can be measured. The proposed UAV-based survey method has significant efficiency in terms of time, cost, and safety compared to existing methods.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.27
no.1
/
pp.115-127
/
2024
This research aimed to construct models with various structures based on the Transformer module and to perform land cover classification, thereby examining the applicability of the Transformer module. For the classification of land cover, the Unet model, which has a CNN structure, was selected as the base model, and a total of four deep learning models were constructed by combining both the encoder and decoder parts with the Transformer module. During the training process of the deep learning models, the training was repeated 10 times under the same conditions to evaluate the generalization performance. The evaluation of the classification accuracy of the deep learning models showed that the Model D, which utilized the Transformer module in both the encoder and decoder structures, achieved the highest overall accuracy with an average of approximately 89.4% and a Kappa coefficient average of about 73.2%. In terms of training time, models based on CNN were the most efficient. however, the use of Transformer-based models resulted in an average improvement of 0.5% in classification accuracy based on the Kappa coefficient. It is considered necessary to refine the model by considering various variables such as adjusting hyperparameters and image patch sizes during the integration process with CNN models. A common issue identified in all models during the land cover classification process was the difficulty in detecting small-scale objects. To improve this misclassification phenomenon, it is deemed necessary to explore the use of high-resolution input data and integrate multidimensional data that includes terrain and texture information.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.27
no.2
/
pp.34-44
/
2024
Recently, due to abnormal climate caused by climate change, natural disasters such as floods, landslides, and soil outflows are rapidly increasing. In Korea, more than 63% of the land is vulnerable to slope disasters due to the geographical characteristics of mountainous areas, and in particular, Quarry mines soil and rocks, so there is a high risk of landslides not only inside the workplace but also outside.Accordingly, this study built a DEM using UAV and aviation LiDAR for monitoring the quarry, conducted a time series change analysis, and proposed an optimal DEM construction method for monitoring the soil collection site. For DEM construction, UAV and LiDAR-based Point Cloud were built, and the ground was extracted using three algorithms: Aggressive Classification (AC), Conservative Classification (CC), and Standard Classification (SC). UAV and LiDAR-based DEM constructed according to the algorithm evaluated accuracy through comparison with digital map-based DEM.
In this study, we aimed to identify the factors influencing post-fire mortality in Korean red pine (Pinus densiflora) using Cox's proportional hazards model and analyze the impact of these factors. We monitored the mortality rate of fire-damaged pine trees for seven years after a forest fire. Our survival analysis revealed that the risk of mortality increased with higher values of the delta normalized difference vegetation index (dNDVI), delat normalized burn ratio (dNBR), bark scorch index (BSI), bark scorch height (BSH) and slope. Conversely, the risk of mortality decreased with higher elevation, greater diameter at breast height (DBH), and higher value of delta moisture stress index (dMSI) (p < 0.01). Verification of the proportional hazards assumption for each variable showed that all factors, except slope aspect, were suitable for the model and significantly influenced fire occurrence. Among the variables, BSI caused the greatest change in the survival curves (p < 0.0001). The environmental change factors determined through remote sensing also significantly influenced the survival rates (p < 0.0001). These results will be useful in establishing restoration plans considering the potential mortality risk of Korean red pine after a forest fire.
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.