초분광 이미지는 일반 이미지와 달리 전자기 스펙트럼을 파장에 따라 수많은 밴드로 나누어 촬영된 것으로 고용량 고해상도 이미지이다. 일반 이미지보다 정보량이 많아 물체나 물질 탐사에 활용된다. 처리할 초분광 이미지의 정보량을 줄이기 위해 밴드 선택(band selection)기법을 활용한다. 기존 밴드 선택기법들은 통계를 바탕으로 하는 휴리스틱한 기법으로, 시간이 오래 걸리며, 일반성과 보편성이 떨어지는 경우가 많다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 양자화 개념(Quantization)를 활용하여, 이산 범위(Discrete Range)를 통해 범위별로 대표적인 밴드를 뽑아 밴드 선택에 사용한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 밴드 선택 방식보다 수행 시간이 매우 빠르며 밴드 수를 1/10~1/7로 줄였음에도 원본과 성능 정확도가 유사함을 보였다.
본 연구는 초분광 영상의 반사율과 탁도 관계를 해석하는 것이 목표로써 실험수조에 탁수를 발생시킨 후 드론 기반의 초분광 영상촬영을 수행하였으며 측정된 탁도와 반사율의 상관관계를 분석하였다. 실험에 사용된 9개 수조는 모든 빛을 흡수할 수 있는 흑색 아크릴로 제작하였으며 토양은 임하호 탁수 발생의 원인이 되는 창하천 하류에서 채취하였다. 연구결과, 근적외선 영역에서 파장에 따른 반사율은 전반적으로 유사한 패턴으로 나타났으며, 탁도가 높은 Box일수록 반사율이 증가하였다. 또한 각 Box에서 측정한 탁도와 평균반사율의 상관관계를 분석한 결과 결정계수는 0.8702로 매우 높게 나타나 반사율을 이용한 탁도 예측이 가능한 것으로 나타났다.
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.
유기물의 복잡한 혼합물인 CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 하천 내 BOD(Biological Oxygen Demand), COD(Chemical Oxygen Demand) 및 유기 오염물질과 상당한 관련이 있다. CDOM은 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 성질을 가지고 있으며, 최근 원격감지 기술로 CDOM을 모니터링하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 백제보 상류 23km 구간에서 3년(2016~2018) 중 13일의 초분광영상을 활용하여 머신러닝 기반 CDOM을 추정 알고리즘을 개발하고자 한다. 초분광영상은 400~970 nm의 범위의 4 nm 간격 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 항공기 탑재 AsiaFENIX 초분광 센서를 통해 수집하였으며 CDOM은 Millipore polycarbonate filter (𝚽47, 0.2 ㎛)에서 여과된 CDOM 샘플 자료를 200~800 nm의 흡수계수 스펙트럼으로 추출하여 사용하였다. CDOM 값은 전체기간 동안 2.0~11.0 m-1의 값 분포를 보였으며 5 m-1이상의 고농도 구간 자료개수가 전체 153개 샘플자료 중 21개로 불균형하다. 따라서 ADASYN(Adaptive Synthesis Sampling Approach)의 oversampling 방법으로 생성된 합성 데이터를 사용하여 원본 데이터의 소수계층 데이터 불균형을 해결하고 모델 예측 성능을 개선하고자 하였다. 생성된 합성 데이터를 입력변수로 하여 ANN(Artificial Neural Netowk)을 활용한 CDOM 예측 알고리즘을 구축하였다. ADASYN 기법을 통한 합성 데이터는 관측된 데이터의 불균형을 해결하여 기계학습 모델의 CDOM 탐지 성능을 향상시킬 수 있으며, 저수지 내 유기 오염물질 관리를 위한 설계를 지원하는데 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
색도는 고추의 품질을 결정하는 중요한 요인으로, 색도 측정을 위해 high-performance liquid chromatography(HPLC), thin layer chromatography(TLC), ASTA-20 방법 등이 활용되고 있다. 특히 ASTA-20 방법은 간단하고 정확하게 다수의 시료에 대한 색도 분석을 수행할 수 있다는 장점 덕분에 주로 사용된다. 하지만 전처리 과정에 시간이 많이 소요되고 아세톤과 같은 폐시약이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 ASTA-20 방법을 대체하기 위하여 Vis/NIR 초분광 분석법을 활용한 빠른 색도 분석법을 개발하고자 하였다. ASTA-20 방법과 Vis/NIR 초분광 분석법의 상관관계를 분석하기 위하여 총 488점 고춧가루의 색도를 두 가지 방법으로 측정하였다. 이후 무작위로 선발한 366개의 시료를 이용하여 Vis/NIR 초분광 분석법으로 측정한 값으로부터 ASTA 값을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 모델을 확립하였다. 모델 개발에 활용하지 않은 122개 시료의 ASTA 값을 PLS 모델을 이용하여 예측하고, ASTA-20 방법으로 측정한 값과 비교해본 결과, 매우 유의성 있는 상관관계($R^2=0.88$)를 나타내 Vis/NIR 초분광 분석법의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 간편하고 빠른 ASTA 값 측정 방법은 전처리 단계를 요구하지 않고, 30분 이내에 100개 시료에 대한 분석을 수행할 수 있어 다수의 고춧가루 색도를 빠르게 측정하는데 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
본 연구는 항공 초분광영상을 사용한 수질추정 활용을 검토하고 한강일부분에 대해 가용한 측정자료를 이용하여 초분광영상 기반의 수질추정을 테스트하였다. 원격탐사에 의한 수질추정은 수체에 대한 downwelling과 수체 내에서의 산란과 반사에 대한 관측정보를 이용하는 방법과 원격탐사 센서에 도달하는 upwelling과 수질측정정보와의 선형적 회귀분석을 구하는 방법이 선호된다. 두 방법 모두 유의미한 결과를 도출하지만 수질정보나 산란정보 등 추정에 필요한 보조자료에 의한 영향이 더 클 것으로 판단되었다. 수질 추정 테스트는 팔당댐 하류에 위치한 한강의 일부분에 대해서 적용되었다. AISA eagle 초분광센서로 취득된 자료와 수질관측정보를 선형적 회귀분석을 통한 방법을 적용하였다. 기존 문헌에서 제시된 밴드조합에 대해서 회귀분석한 결과 유의미한 밴드조합으로 $-24.847+0.013L_{560}$의 회귀식을 얻었다 ($L_{560}$은 560 nm 파장에서의 radiance로 $R^2$=0.985). 다중분광영상을 이용했을 경우의 결과와 비교하기 위해서 spectral resampling을 통해 Landsat TM 영상을 생성하여 -55.932 + 33.881(TM, TM3)의 회귀식을 얻을 수 있었다(TM, TM3는 radiance로, $R^2$=0.968). 부유물질 농도는 수질측정지점에서 약 3.75 mg/l 이고, 초분광영상으로 추정된 농도는 약 3.65 mg/l, 시뮬레이션된 TM은 약 5.85 mg/l 로 다중분광영상을 이용했을 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 항공 초분광영상의 활용가치를 높이고 보다 정밀한 값을 추정하기 위해서 영상 전반에 걸친 sun glint 와 같은 영향을 최소화하기 위해 태양고도각을 고려하여 정교한 비행계획을 구성하고 체계적 전처리와 검 보정 체계를 갖출 필요가 있다고 사료된다. 일반적으로 적용된 방법에 따른 테스트로, 대기보정의 정밀성과 부족한 수질측정 샘플자료, 분광밴드의 검색, 적합한 선형회귀모델의 선택, 그리고 정량적 검증방법과 같은 몇 가지 문제점과 제약사항들을 발견할 수 있었다.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 사고발생으로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 수질오염 사례 중 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 생태환경에 직접적인 피해가 발생한다. 하천으로 유출가능성이 있는 화학물질은 무색의 수용성인 경우가 많아 육안으로 유출 사실을 확인하기가 어렵다. 화학사고 발생시 화학물질의 탐지는 간이접촉식탐지장비를 이용하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있다. 이러한 접촉식 센서는 현장인력에 의존적이고, 설치식 검출센서 또한 제한적으로 설치되어 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 수계로 유출되는 유해화학물질을 식별하기 위하여 접촉식 탐지 기술의 한계를 극복할 수 있는 원격탐사기법과 최신 센서기술을 활용하였다. 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 하천 적용에 대한 검증을 실시한 후 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 실험은 분무경재배 토마토에 있어서 분무간격이 토마토의 생장, 수량반응과 생체정보와의 관련성을 구명하고자 수행하였다. 분무간격은 10분 정지에 60초, 30초 그리고 10초간 분무되게 하였으며 이것을 연속분무구와 비교하였다. 배양액은 산기의 토마토 배양액을 사용하였다. 1. 엽면적은 30초분무 10분정지구가 가장 높았고 60초분무 10분정지구가 가장 낮게 나타났다. 또한 각 기관의 건물중과 과실건물중 등의 생장특성도 다른 처리구보다 30초분무 10분정지구에서 가장 좋았다. 2. 화수는 건물중이 낮을수록 많았으나 착화수는 60초분무 10분정지구를 제외하고는 유의차가 인정되지 않았다. 3. 엽면적과 과실건물중과의 관계에 있어서는 과실건물중이 가장 높은 30초분무 10분정지구가 엽면적이 가장 많았다. 연속분무구는 엽면적에 비해 과실건물중의 현저한 감소가 나타났다. 본 실험의 범위에서 양액의 적정 분무간격은 30초분무 10분정지인 것으로 구명되었다. 4. 주간의 온실내외의 태양방사는 차이가 크게 나타났으며 온실내 일중 기온은 엽온보다 높게 나타났다. 환경조건의 변화에 따라 토마토 엽의 생체정보의 변화는 민감하게 나타났으며 특히 양액의 분무간격에 따른 차이는 현저하게 나타났다. 5. 분무간격에 따른 엽생장의 변화패턴은 엽수분 potential, 기공저항 및 엽온 등의 생체정보와 관련이 깊었으며 환경요인의 변화에 따른 생체정보 계획으로 토마토의 생장량이나 과실수량 예측의 가능성이 인정되었다.
본 연구에서는 초분광 근적외선 영상을 이용하여 광역지역의 흙의 함수비 변화를 간편한 방법으로 예측하기 위해 수행되었다. 근적외선(VNIR) 영역대에서 변화되는 함수비 별로 모래, 화강풍화토(우면산, 구룡산, 대모산, 황령산), 카오리나이트를 초분광 카메라로 촬영하여 반사율을 추출하였고, 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수를 찾기 위하여 선정된 매개변수와 함수비를 변수로하여 Partial Least Square Regression(PLSR) 분석을 이용하여 함수비 예측모델을 구축하였다. 함수비 예측모델을 구축한 결과, 흙의 종류에 관계없이 Area of reflectance(Near-infrared, NIR)의 매개변수가 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수임을 확인하였고, 모든 흙에서 예측모델의 정확도(R2)는 0.9 이상임을 확인하였다. 또한 흙의 실제 함수비와 비교 검증해본 결과, 평균절대백분율(mean absolute percentage error, MAPE)이 15%이내로 확인되었다. 따라서 대상 흙들에서 50% 이내에서 변화되는 함수비 예측 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 초분광 근적외선 영상을 이용하여 모래, 화강풍화토, 카오리나이트의 함수비 예측 가능성을 확인하였고, 모델의 정확도 개선 및 더 높은 범위의 함수비 예측을 위해서는 흙의 분류모델 개발이 추가적으로 필요하다고 판단된다.
분광 영상의 효과적인 테스트베드 구축은 초분광 영상의 다양한 활용을 위하여 선행되어야한다. 본 연구에서는 다양한 연구 분야에 적용할 수 있는 테스트베드의 구축 방법 및 효용성에 대한 기초 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 기존의 국내 외 테스트베드 생성 방법을 분석하고, 이를 바탕으로 하여 항공기 기반 초분광 센서의 촬영을 위한 테스트베드를 설계하였다. 구축된 테스트베드를 촬영한 영상에서 기준자료를 생성시키기 위하여, 본 연구에서는 대리보정에 의한 전처리 기법을 적용하고, 이에 대한 효용성을 분석하였다. 실험결과, 대리보정은 타프를 이용하는 것이 가장 이상적이지만, 상황에 따라서 분광반사율이 일정하거나, 변화폭이 상대적으로 적은 물질을 이용하는 것이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 촬영한 테스트베드 자료는 국내 외의 초분광 영상 처리 연구에 참조자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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