• Title/Summary/Keyword: 원격 탐지

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Hyperspectral Target Detection by Iterative Error Analysis based Spectral Unmixing (Iterative Error Analysis 기반 분광혼합분석에 의한 초분광 영상의 표적물질 탐지 기법)

  • Kim, Kwang-Eun
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.33 no.5_1
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    • pp.547-557
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    • 2017
  • In this paper, a new spectral unmixing based target detection algorithm is proposed which adopted Iterative Error Analysis as a tool for extraction of background endmembers by using the target spectrum to be detected as initial endmember. In the presented method, the number of background endmembers is automatically decided during the IEA by stopping the iteration when the maximum change in abundance of the target is less than a given threshold value. The proposed algorithm does not have the dependence on the selection of image endmembers in the model-based approaches such as Orthogonal Subspace Projection and the target influence on the background statistics in the stochastic approaches such as Matched Filter. The experimental result with hyperspectral image data where various real and simulated targets are implanted shows that the proposed method is very effective for the detection of both rare and non-rare targets. It is expected that the proposed method can be effectively used for mineral detection and mapping as well as target object detection.

Applicability Evaluation of Deep Learning-Based Object Detection for Coastal Debris Monitoring: A Comparative Study of YOLOv8 and RT-DETR (해안쓰레기 탐지 및 모니터링에 대한 딥러닝 기반 객체 탐지 기술의 적용성 평가: YOLOv8과 RT-DETR을 중심으로)

  • Suho Bak;Heung-Min Kim;Youngmin Kim;Inji Lee;Miso Park;Seungyeol Oh;Tak-Young Kim;Seon Woong Jang
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.39 no.6_1
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    • pp.1195-1210
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    • 2023
  • Coastal debris has emerged as a salient issue due to its adverse effects on coastal aesthetics, ecological systems, and human health. In pursuit of effective countermeasures, the present study delineated the construction of a specialized image dataset for coastal debris detection and embarked on a comparative analysis between two paramount real-time object detection algorithms, YOLOv8 and RT-DETR. Rigorous assessments of robustness under multifarious conditions were instituted, subjecting the models to assorted distortion paradigms. YOLOv8 manifested a detection accuracy with a mean Average Precision (mAP) value ranging from 0.927 to 0.945 and an operational speed between 65 and 135 Frames Per Second (FPS). Conversely, RT-DETR yielded an mAP value bracket of 0.917 to 0.918 with a detection velocity spanning 40 to 53 FPS. While RT-DETR exhibited enhanced robustness against color distortions, YOLOv8 surpassed resilience under other evaluative criteria. The implications derived from this investigation are poised to furnish pivotal directives for algorithmic selection in the practical deployment of marine debris monitoring systems.

A Method on the Improvement of the Minimum Detection Distance of the Remote Measurement Level Meter (원격 측정 레벨계의 최소 탐지거리 성능 개선 방법)

  • Park, Dongkun;Lee, Kijun
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.34 no.3
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    • pp.535-543
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    • 2018
  • Recently, level meters have been associated with the safety and maintenance of industrial sites and require a wide measurement range. Generally, to ensure the measurement range of the level meter, the measurement environment is improved to reduce the noise or to compensate the distortion of the signal through signal processing. The noise of FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar level meter or the distortion of the signal affects the near region characteristics of the level gauge, resulting in a reduction of the minimum detection distance. In this paper, an equalizer filter considering characteristics of window function and bit spectrum is applied to remove the noise in the near region of the level meter to improve the minimum detection distance performance and to improve the measurement reliability in the vicinity of the level meter, which is relatively difficult to detect, we want to improve the detection range.

On the Yellow Sand Detection using KOMPSAT OSMI Data (KOMPSAT OSMI 자료를 이용한 황사탐지)

  • 김영섭;박경원;서애숙
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.18 no.4
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    • pp.201-207
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    • 2002
  • Radiative transfer model was used to detect the yellow sand using KOMPSAT-1/0SMI data. With OSMI and SeaWiFS data, spectrum analysis for spatial and channel were carried out to investigate the characteristics of sensor for the detection of yellow sand. It was compared and analyzed the optical depth of OSMI and SeaWiFS data. Spectral characteristics of x-axis is similar in 765 and 865nm according to spectral analysis for OSMI and SeaWiFS data. It is considered that band 7 and 8(765 and 865nm) of OSMI is suitable for detecting the yellow sand. Compared the yellow sand images by OSMI and MODIS, the data of OSMI are applicable to monitor the yellow sand phenomena. The optical depth of yellow sand event was about 0.8 with 1.0 maximum.

High Spatial Resolution Spectral Mixture analysis for Forest forest Denudation Detection (고해상도 위성영상의 분광혼합분석을 이용한 산림 황폐화 탐지)

  • Yoon Bo-Yeol;Lee Kwang-Jae;Kim Youn-Soo;Kim Yong-Seung
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2006.03a
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    • pp.279-282
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    • 2006
  • 분광혼합은 위성영상에서 공간해상도의 한계로 인해 다른 분광 속성을 가진 물질들이 하나의 픽셀 내에 존재하게 될 때 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 분광분리 알고리즘을 통해 픽셀의 순수한 영역만을 선정하여 정확도 높은 탐지가 가능하도록 하는 분광혼합분석(Spectral Mixture Analysis, 이하 SMA)을 고해상도 영상에 적용하였다. 본 연구는 산림의 훼손이 심각한 강원도 정선군 임계지역의 QuickBird 다중분광 위성영상을 이용하였다. 주성분분석(Principal Component Analysis, 이하 PCA)으로 생성된 결과 영상의 1, 2, 3번 밴드를 추출한 후에 밴드간의 Scatter plots 내에서 끝지점에 위치하는 Endmember를 3개(나지, 산림, 초지) 선정하였다. 선정된 Endmember를 토대로 작성된 fraction 영상을 이용하여 강원도 임계지역의 산림훼손으로 초지와 나지로 변화된 지역을 탐지하여 보았다.

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Vegetation Water Status Monitoring around China and Mongolia Desert: SPOT VEGETATION Data use (중국과 몽골 사막주변의 식생수분상태 탐지 : SPOT VEGETATION 자료 이용)

  • Lee, Ga-Lam;Yeom, Jong-Min;Lee, Chang-Suk;Pi, Kyoung-Jin;Park, Soo-Jae;Han, Kyung-Soo;Kim, Young-Seup
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2009.03a
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    • pp.101-104
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    • 2009
  • 기후 시스템에서 지구온난화는 세계적으로 매우 중요한 문제이고 이는 기후변화, 이상기온, 폭우, 가뭄 등의 문제를 초래한다. 특히 사막화는 전 세계적으로 10억 명 이상의 사람들에게 영향을 미치고 있다. 건조한 상태의 식생은 사막화되기 쉽기 때문에 식생의 수분상태는 사막화의 중요한 지표이다. 본 논문에서는 중국과 몽골 사막 주변영역에 대해 식생의 수분상태를 탐지하였다. 식생의 수분상태를 탐지하기 위해 1999년부터 2006년까지의 SPOT/VEGETATION 위성 이미지를 이용하여 정규화 수분지수(NDWI: Normalized Difference Water Index)를 산출하였다. 그 결과 1999년부터 2006년까지의 NDWI는 사막주변영역에서 감소하는 경향을 보였고, 그 영역은 몽골 고비사막 북동지역과 중국 타클라마칸 사막의 남동지역에 위치해 있었다.

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해양오염 모니터링 및 방제지원 시스템 설계

  • Yang, Chan-Su
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.9-10
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    • 2009
  • 해상에서 선박사고에 의한 기름 유출 시, 기름의 위치, 변화과정, 이동 특성을 신속하게 파악하고 예측하는 것은 방제전략에 있어 필수적 요소이다. 따라서 사고 이후의 유출의 현황 정보의 수집은, '유출유 대응 매뉴얼'(IMO, 1988; ITOPF, 2008) 에서 가장 우선시 되고 있다. 일반적으로 유출유 탐지는 선박, 항공기 및 인공위성을 이용한 방법이 사용되고 있으며, 최근 인공위성기술의 발전에 따라, 국제유조선선주오염방지연맹(ITOPF)에서는 인공위성 원격탐사 기술 적용을 통한 유류 모니터링 적용을 권장하고 있다 (ITOPF, 2008). 허베이스피리트호 원유유출 사고는 2007년 12월 7일 아침 7시 6분경 서해안 만리포 북서쪽 10km 해상에서 크레인을 적재한 1만1800t급 바지선이 정박 중인 홍콩 선적 유조선 허베이 스피리트호(14만6000t급)와 부딪치면서 발생했다. 국내에서는 원격탐사를 이용한 기술지원체계가 갖춰져 있지 않기 때문에, 이번 사고의 경우에도 실질적인 지원이 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 원격탐사에 의한 유류오염 사고 시 유출유 탐지 및 추출 그리고 정보의 가시화 좌표화를 통해서 실질적인 방제지원시스템을 개발하기 위한 연구 개발의 중간보고를 하기 위한 것이다.

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사이버물리시스템 응용사례: 지능형 원격심전도 모니터링

  • Park, Ju-Yeong;Lee, Gu-Yeon;Gang, Gyeong-Tae
    • Information and Communications Magazine
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    • v.30 no.10
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    • pp.70-78
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    • 2013
  • 최근 고령화 사회로 진입함에 따라 건강 상태 상시 모니터링에 대한 관심이 높아졌으며, 이에 편승하여 부정맥을 탐지하는 기법에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 원격심전도 모니터링을 통해 병원 방문 없이도 진료 및 진단이 가능해 질 것으로 예측된다. 이러한 원격심전도 모니터링은 사이버물리시스템의 대표적인 응용사례에 해당된다. 본 고를 통해 우리는 원격심전도 모니터링 응용 사례를 물리시스템과 사이버시스템의 상호작용 관점에서 살펴보고, 이를 통하여 효율적인 시스템 설계 방안에 대하여 논한다.

The Ship Detection Using Airborne and In-situ Measurements Based on Hyperspectral Remote Sensing (초분광 원격탐사 기반 항공관측 및 현장자료를 활용한 선박탐지)

  • Park, Jae-Jin;Oh, Sangwoo;Park, Kyung-Ae;Foucher, Pierre-Yves;Jang, Jae-Cheol;Lee, Moonjin;Kim, Tae-Sung;Kang, Won-Soo
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.38 no.7
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    • pp.535-545
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    • 2017
  • Maritime accidents around the Korean Peninsula are increasing, and the ship detection research using remote sensing data is consequently becoming increasingly important. This study presented a new ship detection algorithm using hyperspectral images that provide the spectral information of several hundred channels in the ship detection field, which depends on high resolution optical imagery. We applied a spectral matching algorithm between the reflection spectrum of the ship deck obtained from two field observations and the ship and seawater spectrum of the hyperspectral sensor of an airborne visible/infrared imaging spectrometer. A total of five detection algorithms were used, namely spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), and spectral information divergence (SID). SDS showed an error in the detection of seawater inside the ship, and SAM showed a clear classification result with a difference between ship and seawater of approximately 1.8 times. Additionally, the present study classified the vessels included in hyperspectral images by presenting the adaptive thresholds of each technique. As a result, SAM and SID showed superior ship detection abilities compared to those of other detection algorithms.