• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.4
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• pp.235-243
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• 2023

Due to the revision of the River Act and the enactment of the Act on the Investigation, Planning, and Management of Water Resources, a regular bed change survey has become mandatory and a system is being prepared such that local governments can manage water resources in a planned manner. Since the topography of a bed cannot be measured directly, it is indirectly measured via contact-type depth measurements such as level survey or using an echo sounder, which features a low spatial resolution and does not allow continuous surveying owing to constraints in data acquisition. Therefore, a depth measurement method using remote sensing-LiDAR or hyperspectral imaging-has recently been developed, which allows a wider area survey than the contact-type method as it acquires hyperspectral images from a lightweight hyperspectral sensor mounted on a frequently operating drone and by applying the optimal bandwidth ratio search algorithm to estimate the depth. In the existing hyperspectral remote sensing technique, specific physical quantities are analyzed after matching the hyperspectral image acquired by the drone's path to the image of a surface unit. Previous studies focus primarily on the application of this technology to measure the bathymetry of sandy rivers, whereas bed materials are rarely evaluated. In this study, the existing hyperspectral image-based water depth estimation technique is applied to rivers with vegetation, whereas spatio-temporal hyperspectral imaging and cross-sectional hyperspectral imaging are performed for two cases in the same area before and after vegetation is removed. The result shows that the water depth estimation in the absence of vegetation is more accurate, and in the presence of vegetation, the water depth is estimated by recognizing the height of vegetation as the bottom. In addition, highly accurate water depth estimation is achieved not only in conventional cross-sectional hyperspectral imaging, but also in spatio-temporal hyperspectral imaging. As such, the possibility of monitoring bed fluctuations (water depth fluctuation) using spatio-temporal hyperspectral imaging is confirmed.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.24 no.1
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• pp.12-25
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• 2021

Land cover maps are used in various fields in urban expansion and development. This study analyzed the amount of land cover change over time using multi-sensor information, focusing on the waterfront area of the Taehwa River. In order to apply high-accuracy aerial hyperspectral images, patterns with Field-spectral were reviewed and compared with time series Digital map. The hyperspectral image was set as 13 land cover grades, and the time series digital map was classified into 7 and the waterfront area was classified into 5-6 grades and analyzed. As a result of analysis of the change in land cover of the digital map from the 1990s to 2010, it was found that forest areas were rapidly decreasing and Farmland and grassland were becoming urban. As for the land cover change(2010~2019) in the waterfront area(set 500m) analyzed through hyperspectral images, it was found that Farmland(1.4㎢), Forest(1.0㎢), and grassland (0.8㎢) were converted into urbanized and dried areas, and urbanization was accelerating around the Taehwa River waterfront. Recently, a lot of research has been conducted on the production of land cover maps using high-precision satellite images and aerial hyperspectral images, so it is expected that more detailed and precise land cover maps can be produced and utilized.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.76-76
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• 2019

최근 기후변화로 인해 퇴적 및 세굴이 심화되었고, 4대강 사업으로 인해 급격한 하천 지형 변화가 발생하였다. 특히, 4대강 사업 이후 하상변동 모니터링에 대한 지속적인 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 개정된 하천법에 따르면 하상변동조사를 기본 10년 주기로 정기적으로 실시하되, 퇴적 및 세굴 발생 구간에 대해서는 기본 2년을 기준으로 하상변동이 큰 곳에 대해서는 1년 주기로, 하상변동이 작은 곳에 대해서는 5년 주기로 실시해야 한다. 하지만 기술 및 예산의 한계로 인해 하상변동조사의 경우 현장 유사량 및 하상토 입도 측정과 유량-총유사량 관계식을 활용하여 모델링을 통해 하상변동을 예측하고 있는 실정이다. 하상변동은 기본적으로 하천 수심을 기본으로 하고 있으며, 사람이 직접 투입하여 임의의 지점에 대한 수심 계측을 실시하고 있다. 하지만 직접 수심 계측의 경우 낮은 자료의 밀도로 인해 많은 인력과 예산, 시간이 소요되며 무엇보다도 관측 대상인 물이라는 작업환경에서는 인명피해가 발생할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 초음파 센서가 탑재된 이동식 보트를 활용하여 경로형 수심 계측을 실시하고 있으나, 초음파 센서가 가지는 기기적 한계로 인해 약 50cm 이하에 대한 수심은 측정이 어려운 실정이다. 특히, 국내 하천의 경우는 홍수기를 제외하면 수심이 얕기 때문에 얕은 수심에 대한 자료 확보가 어려워 공간적 정밀도 확보가 어려운 실정이다. 따라서 기존의 하천계측의 패러다임을 지점, 선형 계측이 아닌 면 측량을 실시를 통해 높은 밀도의 자료를 확보해야 한다. 이러한 측량이 가능한 기술로 하천원격탐사가 대안으로 제시되고 있다. 하천원격탐사는 직접 접촉하지 않고, 대상체의 광학적 특성을 통해 물리적 특성을 파악하는 기술로서 적은 시간에 높은 밀도의 자료의 확보와 저예산의 고효율 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기존의 하천원격탐사에서 활용한 고비용, 저해상도의 시공간 스케일에 해당하는 위성 및 유인항공기가 아닌 하천의 흐름방향으로 비행이 가능하고 상대적으로 저비용, 고해상도의 시공간 스케일의 측정이 가능한 드론을 활용하여 하천원격탐사를 수행하는 방법에 대해 논하고자 한다. 특히, 기술적 한계가 존재하는 청색, 녹색, 적색에 해당하는 RGB 영상을 활용한 하천원격탐사를 극복하기 위한 대안으로 초분광 영상을 수집하고 활용하는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.85-85
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• 2021

CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 바다, 호수 및 강에서 담수, 오수, 퇴적물 등으로부터 공급된 유기물질의 일종으로 가시광선에서 빛을 흡수하는 성질을 가지며, 2016년부터 환경부에서 선정한 하천, 호수 등 방류수의 수질오염 표준인 TOC(Total Organic Carbon)를 간접 추정할 수 있는 매개변수가 될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 백제보 상류 23 km 구간을 대상으로 2개년(2016~2017) 중 7일의 초분광영상 자료를 활용하여 내륙지역의 CDOM에 대한 적정 반사도 밴드값(R_rs)과 CDOM을 추정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. CDOM은 흡수계수(α_CDOM)를 통해 간접 추정되며, 흡수계수의 기준 파장값(λ)은 연구별로 350 nm, 375 nm, 400 nm, 412 nm 및 440 nm 등 다르게 나타난다. 초분광영상은 AsaFENIX 초분광 센서에서 관측된 380~970 nm까지 4 nm 간격, 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 영상을 활용하였으며, 자료의 연속성을 위해 smoothing 기법을 활용하여 가공하였다. 추정 알고리즘은 Random forest를 활용하였으며, 70%의 trainning과 30%의 test로 구분하여 적용하였다. 산출된 CDOM은 결정계수(R²), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 이용하여 실측 CDOM과 비교하였다. 흡수계수별 CDOM의 산정 결과 α_CDOM(350 nm)의 trainning, test에서 각각 R²가 0.71, 0.74, NSE가 0.25, 0.49로 가장 높았으며, 적정 반사도 밴드값은 R_rs(466), R_rs(493), R_rs(548), R_rs(641)를 사용하였을 때 trainning, test에서 각각 R²가 0.93, 0.90, NSE가 0.85, 0.69로 가장 높게 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.10
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• pp.845-859
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• 2020

Climate change and recent heat waves have drawn public attention toward other environmental issues, such as water pollution in the form of algal blooms, chemical leaks, and oil spills. Water pollution by the leakage of chemicals may severely affect human health as well as contaminate the air, water, and soil and cause discoloration or death of crops that come in contact with these chemicals. Chemicals that may spill into water streams are often colorless and water-soluble, which makes it difficult to determine whether the water is polluted using the naked eye. When a chemical spill occurs, it is usually detected through a simple contact detection device by installing sensors at locations where leakage is likely to occur. The drawback with the approach using contact detection sensors is that it relies heavily on the skill of field workers. Moreover, these sensors are installed at a limited number of locations, so spill detection is not possible in areas where they are not installed. Recently hyperspectral images have been used to identify land cover and vegetation and to determine water quality by analyzing the inherent spectral characteristics of these materials. While hyperspectral sensors can potentially be used to detect chemical substances, there is currently a lack of research on the detection of chemicals in water streams using hyperspectral sensors. Therefore, this study utilized remote sensing techniques and the latest sensor technology to overcome the limitations of contact detection technology in detecting the leakage of hazardous chemical into aquatic systems. In this study, we aimed to determine whether 18 types of hazardous chemicals could be individually classified using hyperspectral image. To this end, we obtained hyperspectral images of each chemical to establish a spectral library. We expect that future studies will expand the spectral library database for hazardous chemicals and that verification of its application in water streams will be conducted so that it can be applied to real-time monitoring to facilitate rapid detection and response when a chemical spill has occurred.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.155-155
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• 2023

국내 이상기후로 인해 여름철 하천과 호소에서 빈번하게 발생되는 조류의 과대성장이 매년 문제가 되고 있다. 하천 조류는 일차생산자로서 매우 중요한 역할을 하지만, 하천조류 중 유해남조류가 생장하면서 발생하는 악취 유발 물질과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제와 수질예보제를 시행하여 국민의 안전을 도모하기 위해 최선을 다하고 있으며, 발령 기준은 유해남조류세포수에 따라 발령이 되기 때문에 유해남조류 측정은 매우 중요하다. 현재 조류의 분석방법은 현장에서 조류샘플을 채취하고 실험실에서 현미경을 통해 조류샘플을 검경하고 녹조류, 남조류, 규조류의 세포수 또는 우점종을 산정한다. 조류검경은 개인의 역량에 따라 오차가 생길수 있고 시간이 많이 소요된다. 최근 많은 연구자들이 이런 문제를 해결하기 위해 인공위성, 광학영상, 초분광영상 등을 통해 녹조류와 남조류 대체 인자인 Chlorophyll, Phycocyanin을 통해 조류농도를 추정하고 있으나, 조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 매년 조류 발생으로 문제가 되는 물금취수장 인근 하천에서 발생한 조류를 채취하고 조류검경을 통해 얻은 남조류세포수와, LISST-HAB를 통해 얻은 Phycocyanin농도, 초분광영상을 활용한 조류스펙트럼 데이터를 통해 남조류세포수 추정하고 남조류세포수와 비교분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 조류측정 원격탐사 연구의 기초자료로 제공하고자 한다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.27-27
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• 2022

본 연구는 본 연구에서는 내륙에 위치한 하천(백제보)과 호소(남양호)를 대상으로 수체반사도를 활용하여 유역특성에 따른 반사도의 변화를 확인하고 Chlorophyll-a(Chl-a)의 농도를 추정하고자 하였다. 각 유역별 특성분석을 위해 제원자료, 토지피복도 및 11개(수소이온농도, 용존산소, BOD, COD, 부유물질, 총질소, 총인, 수온, 전기전도도 및 Chlorophyll-a)의 수질인자 자료를 구축하였다. 백제보는 2016-2017년 유인항공기에 탑재된 초분광센서를 이용하여 반사도를 측정하였고, 남양호는 2020-2021년 초분광센서가 탑재된 Drone과 Sentinel-2 MSI영상으로부터 반사도를 측정하였으며 두 유역 모두 촬영 범위에 대하여 현장샘플링을 실시하였다. 유역특성, 수질인자간 상관성 및 밴드별 상관성 분석을 실시하였다. 수질인자 간 상관성 분석 결과 Chl-a와 광학적 특징이 있는 SS, TOC가 상관성이 높게 나타났으며, 반사도의 경우 Chl-a가 고농도일수록 Near-Infrared, Blue 파장과 상관성이 높게 나타났다. 해당 분석결과를 기반으로 각 유역에 대해 Chl-a Machine-learning 기법과 원격탐사자료를 이용하여 Chl-a의 농도를 산정하였으며 백제보, 남양호 각각 결정계수(R²) 0.80, 0.88의 성능을 보였다. 추후 고해상도 광학위성영상을 통해 유역특성을 고려한 광범위한 지역 규모의 Chl-a의 시공간적 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.29 no.2
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• pp.161-172
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• 2013

The construction of hyperspectral test-bed dataset is essential for the effective performance of hyperspectral image for various applications. In this study, we analyzed the technical points for generating of optimal hyperspectral test-bed site for hyperspectral sensors and the efficiency of hyperspectral test-bed site. In this regard regions we analyzed existing construction techniques for generating test-bed site in domestic and foreign, and designed the test-bed site to acquire images from the airborne hyperspectral sensor. To produce a reference data from the image of constructed test-bed site, this study applied vicarious correction as a pre-processing and analyzed its efficiency. The result presented that it was ideal to use tarp for the vicarious correction, but it is possible to use the materials with constant spectral reflectance or with relatively low variance of spectral reflectance. The test-bed data taken in this study can be employed as the reference of domestic and foreign studies for hyperspectral image processing.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.9
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• pp.17-24
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• 2020

This study examined the spectral information and reflectance of cracks of an embankment with drone-based hyperspectral imagery for crack detection. A Nano-Hyperspec mounted on a drone was used as a sensor, and hyperspectral videos of different intensities of illumination of the cracks on the embankment located in the downstream of Andong-Dam were obtained. An analysis of the data value of the illumination and peak data-value, the coefficients of determination were calculated to be 0.9864 of the uncracked areas and 0.9851 of the cracked area. The reflectance of each area showed a similar value and pattern, regardless of the intensity of illumination. This result may have occurred because the reference values of the white reference as the calculation criteria of reflectance varied according to the intensity of illumination. The reflectance at the cracked area was 5.65% lower in visible light and 4.58% lower in near-infrared light than that at the uncracked area. The detection of cracks may offer more precise results in further studies when the gimbal direction and camera angles of the drone are calibrated. Because hyperspectral imagery enables the detection of crack depths and types of clay minerals, which are difficult to identify in general RGB imagery, it can serve as a preemptive measure for evaluating the embankment stability.