• 제목/요약/키워드: 항공기탑재

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Landsat 영상으로부터 정규탄화지수 추출과 산불피해지역 및 피해강도의 정량적 분석 (An Quantitative Analysis of Severity Classification and Burn Severity for the Large Forest Fire Areas using Normalized Burn Ratio of Landsat Imagery)

  • 원명수;구교상;이명보
    • 한국지리정보학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.80-92
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    • 2007
  • 산불은 우리나라 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 대형산불 피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하지만 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해강도 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격적으로 취득할 수 있다. 위성과 항공기 탑재 센서들은 피해규모를 맵핑하고 진행산불 특성을 평가하며 산불피해후의 생태적 영향 특성을 규명하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 2000년 삼척산불, 2002년 청양산불 그리고 2005년 양양 대형산불 피해지를 구분하고 피해강도를 정량적으로 분석하기 위해 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio: NBR)를 활용하였다. 본 연구를 위해 산불피해 전후 동일시기의 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 정규탄화지수(NBR)를 산출하고 30m 해상도의 피해강도 패턴을 평가하였다. 산불피해강도 평가결과, 삼척산불 피해지는 피해강도 '중' 이상(${\Delta}NBR$ 152 이상) 지역이 전체의 65%를 차지하였으며 청양 예산산불피해지는 91%, 양양산불피해지는 65%로 나타나 3지역 중 청양 예산지역이 피해강도 측면에서만 보면 가장 큰 피해를 입은 것으로 분석되었다. 따라서 RS와 GIS를 이용하여 원격 탐지된 ${\Delta}NBR$은 대규모 산불피해지의 구분은 물론 산불피해강도를 공간적으로 정량화할 수 있다.

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유·무인 항공영상을 이용한 심층학습 기반 녹피율 산정 (Derivation of Green Coverage Ratio Based on Deep Learning Using MAV and UAV Aerial Images)

  • 한승연;이임평
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1757-1766
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    • 2021
  • 녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

유적탐색을 위한 드론과 항공사진의 활용방안 연구 (A study on the utilization of drones and aerial photographs for searching ruins with a focus on topographic analysis)

  • 허의행;이왈영
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제51권2호
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    • pp.22-37
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    • 2018
  • 현재 국내 및 국외를 아울러 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 관심이 상당히 높아졌다. UAV에는 영상을 촬영하는 카메라가 탑재되어 있어 고고학 조사가 불가능한 지역의 접근에 유리하다. 더구나 항공사진 촬영을 통해 지형을 모델링하여 3차원 공간영상정보를 취득할 수 있어, 조사 대상지역의 지형에 대한 해석을 구체화할 수 있다. 이와 함께 과거 항공사진과의 비교 검토를 통해 지형의 변화모습을 파악한다면 유적의 존재 여부의 파악에도 많은 도움이 될 것이다. 이러한 유적 탐색을 위한 지형모델링은 크게 두 부분으로 나누어 접근할 수 있다. 우선 드론을 이용한 현재 지형의 항공사진을 취득한 후 이를 영상정합하고 후처리 과정을 진행하여 완성하는 방법과 과거 항공사진을 이용한 영상접합과 지형모델링을 완성하는 방법 등이다. 이 과정을 거쳐 완성한 모델링 지형은 여러 분석결과를 도출할 수 있는데, 현재의 지형모델링에서는 DSM과 DTM, 고도분석 등의 지형분석을 실시하여 형질변경 및 미지형의 모습을 대략적으로 파악할 수 있고, 과거 항공사진의 지형모델링에서는 원지형과 저습지 내 매몰미지형의 모습 등을 파악할 수 있다. 이를 실제 조사된 내용과 비교하고 각각의 지형모델링 자료를 중첩하여 살펴보게 되면 구릉지형에서는 형질변경의 모습을, 저습지형에서는 매몰된 미지형의 모습을 볼 수 있어 유적의 존부를 파악하는데 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이처럼 항공사진을 이용한 모델링 자료는 고고학현장에서 조사가 불가한 사유지나 광범위한 지역의 지형에 유적의 존재여부를 파악하는데 유용하며, 추후 유적의 보존처리와 관련한 논의에도 적극 이용될 수 있다. 나아가 과거와 현재의 지형자료의 비교를 통해 지적도나 토지활용도 등의 주제도로 제공이 가능하는 등, 다양한 방식으로의 활용 가능성을 생각할 수 있다. 그러나 무엇보다도 고고학 자료의 존재유무 파악을 위한 유적 탐색의 새로운 조사방법론으로 기능할 수 있다.