하천의 하상재료는 전반적인 하천 계획 및 정비 등의 기초자료이다. 특히 하천의 하상재료 조사는 하천의 조도계수 산정, 하천의 유사이송 특성 분석 및 하천 서식처 등의 하천환경 조사를 위하여 수행한다. 지금까지의 하천 하상재료 조사는 사람이 직접 하상토를 채취하거나 사진을 이용하여 대략적인 스케치를 통해 진행하다보니 자료의 품질에 대한 신뢰도가 떨어지고, 사람이 직접조사를 해야 하기 때문에 비용이 많이 필요하여 몇 개 지점을 대상으로 하상재료 조사를 수행해야 하는 등의 한계를 가지고 있다. 따라서 하천 환경 평가를 위한 하상재료 조사를 위해서는 좀 더 체계적이고 과학적인 기술 개발이 요구된다. 특히 물속의 하천 하상재료를 조사하는 것은 육안 또는 카메라를 이용한 조사로는 어려움이 많기 때문에 하천 전체의 공간적인 하상재료 조사를 위해서는 새로운 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 조도계수 산정을 위해 초분광 영상을 이용하여 하상재료를 분류하고, 이를 이용하여 하천 환경 평가를 할 수 있는 하상재료 분포도를 만들기 위한 하상재료의 분광특성 분석 연구를 수행하였다. 초분광 영상의 분광특성은 수백개의 밴드가 연속적으로 구성된 정보를 말하며, 영상 내 모든 화소의 파장정보를 포함하는 데이터 큐브형식으로 구성된다. 물체의 파장정보는 분광기나 초분광 영상 촬영 장치를 통해 수집할 수 있으며 파장정보는 파장과 이에 해당하는 영역의 반사도를 측정하여 하상재료의 분광반사특성으로 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하천의 다양한 하상재료들만의 고유 분광반사특성을 분석하여 하상재료별 분광 라이브러리를 구축하고자 한다. 또한 이와 같이 하상재료별 분광 라이브러리를 구축한 결과를 활용하여 무인기 기반의 초분광 영상을 활용한 하천 하상재료 분류 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상재료별 분광라이브러리를 구축하였고, 실제 하천에서 무인기 초분광 영상에 활용한 결과 수체가 존재하는 영역에서도 초분광 영상을 활용하여 하상재료의 분류가 가능한 것을 확인하였다.
최근 국내에서는 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있으며, 이로인해 하천이나 저수지에 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있다. 조류의 과대성장으로 인해 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화 및 생태계에 큰영향을 미치는 실정이다. 또한, 조류는 하천, 저수지에 넓은 분포로 발생하게 되며, 현재 조류 조사방법은 다양한 계측장비를 통해 조사를 진행하고 있으나, 조류를 직접 채취하여 검경하거나, 보트 또는 조사선에 센서를 부착하여 측정하기 때문에, 점 또는 선단위의 간혈적 조사가 진행된다. 따라 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용한 조류 원격탐사 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 안동댐 인근 예안교에서 드론과 초분광센서를 이용하여 초분광데이터를 수집 및 조류 맵핑을 진행하였다. 사용된 드론은 DJI사의 RGB드론과 M-600Pro를 사용하였으며, 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며, 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있다. 드론에 짐벌을 장착하여 초분광센서를 수표면과 평행하게 두고 촬영 및 영상을 수집하였다. 방사보정을 하기위해 영상을 촬영 구간에 방사 보정용 반사천을 두고 동시간에 같이 촬영 하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 초분광센서와 드론을 활용하여 조류 맵핑에 대한 연구를 하기위해 시료를 채취하여 검경결과와 비교분석을 하였으며, 초분광영상 분석을 통해 조류 최적밴드비를 산정하고 조류 맵핑을 진행하여 촬영구간에 대한 2차원 조류 맵핑 제시하여 하천에 적용하고자 한다.
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
최근 위성기술의 발전은 크게 두 가지 방향으로 진행되고 있다. 하나는 고해상도(High Resolution)라는 말로 대표되는 공간해상도(Spatial Resolution)의 향상이고, 다른 하나는 초분광(Hyperspectral)으로 대표되는 분광해상도(Spectral Resolution)의 향상이다. 특히 초분광영상(Hyperspectral Image)은 지상피복 및 대상물에 대해 실험실에서 얻을 수 있을 정도의 연속적이고 좁은 파장 간격의 분광정보를 제공하고 있어, 기존에 사용하던 다중분광영상(Multispectral Image) 보다 많은 양의 정보를 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 다중분광영상과 초분광영상의 분광 정보를 활용한 영상분류능력을 비교분석하고 그 결과를 평가하였다. 분석결과는 다중분광영상에서 식별이 어려웠던 초지, 농지, 나지에 대한 분석 능력이 초분광영상에서 상당히 향상됨으로써 감독분류에서 약 20% 정도의 정확도 향상을 가져왔으며, 무감독분류의 경우에는 미소한 차이로 그 정확도가 향상된다는 것이다. 이런 결과는 향후 초분광영상의 토지 피복분류 및 대상물 탐사에 긍정적인 활용 방안을 제시할 수 있음을 알려주고 있다.
초분광영상을 이용한 정량적인 분석이나 분광라이브러리를 이용한 목표물의 탐지를 위해서는 복사보정이 필수적이지만 사전 검보정 자료가 없는 센서의 경우 절대 복사 보정을 실시할 수 없다. 본 연구의 목표는 사전 검보정 자료가 없는 지상 초분광 카메라 (SOC700) 영상의 화소값을 spectroradiometer의 radiance로 변환하기 위한 상대 변환계수(gain, offset coefficient)를 산출하고 그 적합성을 판단하는 것이다. 초분광영상의 DN과 동시에 측정된 radiance의 밴드별 선형 회귀분석을 통하여 상대 radiance 변환계수를 산출하였다. 산출된 선형 회귀식의 적합도($R^2$)는 대부분이 0.9 이상으로 매우 양호하였으며 상대 radiance를 이용할 경우 상대 분광반사율 획득이 가능하며 이를 통해 보다 초분광영상에 적합한 정량적인 분석을 할 수 있다.
최근 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있다. 그로 인해 국내에서 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있으다. 이로 인해 유해남조류 등 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화시키고 있으며, 생태계에 큰영향을 미친다. 조류는 하천에서 넓은 분포로 발생하게 되는데 이러한 조류 모니터링에는 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 원격탐사 기법을 이용한 조류 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 녹조류, 남조류 5종을 이용해 실험을 진행하였다. 사용된 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있으며, 초분광 센서를 정사로 영상을 촬영하기 위해 짐벌을 이용하여 영상을 수집하였다. 영상을 촬영 전 방사보정을 하기 위해 시료와 동일 선상에 99% 반사율을 갖는 백색반사판을 같이 촬영하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 시기와 상관없이 조류에 대한 연구를 하기위해 조류배양액을 이용하였으며, 남조의 경우 470 nm에서 분광 특성을 나타내었으며, 녹조의 경우 477-510 nm에서 분광 특성을 나타났다. 초분광영상을 통해 기초라이브러리를 구축하고 구축된 라이브러리를 통해 조류의 분광특성을 분석하고 제시하여 하천에 적용하고자 한다.
국내 조제분유에서 초분 함량의 법적 기준 설정에 관한 과학적 근거를 살펴보고자 하였다. 국내 조제분유는 국제규격 CODEX와 미국 USDA등에서 다루고 있는 초분 또는 이물질에 대한 규격을 엄격히 따르고 있다. 그러나 국내 법규에서는 초분에 대한 용어 설명 및 성분 규격이 마련되어 있지 않아 초분에 관한 영유아식품의 안전성에 대해 사회적 관심이 점차 증가하고 있는 실정이다. 국내 조제분유 유래의 초분 조성과 함량을 SEM-EDS 분석법과 ICP-MS 분석법을 통해 확인하였다. 그 결과 초분의 미네랄은 조제분유에서 사용하는 원료 유래의 C, O, Ca, Na, Fe, Mg을 비롯한 미량 원소로 구성되어짐을 확인하였다. 조제분유는 원유, 탈지유, 유청분말, 혼합식물성 유지, 미네랄류 및 비타민류로 구성되어 있다. 국내 조제분유의 초분 함량은 국외 조제분유에서 보고되는 수준 또는 그 이하이며, 초분 유래 미량 성분으로서 중금속은 조제분유의 미네랄 공급원으로 사용되는 종류이다. 그러므로 국내 조제분유 내 초분의 조성과 함량은 FAO/WHO에서 설정한 잠정주당섭취량(PTWI)에 대하여 거의 영향을 주지 않는 것으로 사료된다.
드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.
영상융합 기법은 고해상도 영상을 이용하여 저해상도 영상의 공간해상도를 증대시키는 방법이다. 본 논문에서는 EO-1 위성에 탑재된 ALI 센서와 Hyperion 센서로부터 취득된 고해상도 흑백영상, 저해상도 다중분광 영상 및 초분광 영상을 활용한 초분광 영상의 융합기법에 대한 연구를 수행하였다. 특히, 초분광 영상과 다중분광 영상의 특성을 고려하여 초분광 영상의 블록을 구성하여 ALI 및 Hyperion 영상에 적용하고, 이에 따른 영상융합 기법의 성능을 평가하고자 하였다. 실험결과, 고해상도 흑백영상만을 사용한 융합결과와 비교하여 저해상도 다중분광 영상을 활용한 블록기반의 융합기법이 공간해상도를 효율적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 제안된 융합기법이 기존의 블록기반 융합기법과 비교하여 분광왜곡을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 향후 발사될 다양한 초분광 위성 및 항공기 초분광 센서의 활용을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
밴드 수가 많고 밴드 폭이 좁은 초분광영상은 기존의 다중 분광 영상에 비해 각 픽셀이 함유하고 있는 정보가 많아 영상을 이용한 토지피복분류를 하는데 있어 최적의 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 초분광영상의 높은 분광해상도로 부터 증가된 데이터의 용량과 노이즈로 인해 다중분광영상을 분석하는 기법을 그대로 적용하기에는 효용성이 떨어진다. 초분광영상의 분석 기법으로서 벡터의 내적을 활용하는 SAM(Spectral Angle Mapping)은 연속적인 스펙트럼을 보이는 초분광영상의 특성을 해석하는데 가장 보편적인 방법이다. 이에 본 연구에서는 분광라이브러리를 이용한 초분광영상의 토지피복분류를 수행하기 위해 SAM기법을 채택하였으나 대기영향의 노이즈로 인해 낮은 정확도를 보였다. 이를 보안하기 위한 방법으로서 Decision Tree 기법을 제안하였고 그 결과, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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