Photogrammetry using drone can produce high-resolution ortho image and acquire high-accuracy 3D information, which is useful. Therefore, this study attempted to determine the possibility of using drone-photogrammetry in park construction by producing a topographic map using drone-photogrammetry and analyzing the problems and accuracy generated during production. For this purpose, we created ortho image and DSM (digital surface model) using drone images and created topographic status map by vectorizing them. Accuracy was compared based on topographic status map by GPS (global positioning system) and TS (total station). The resulting of analyzing mean of the residuals at check points showed that 0.044 m in plane and 0.066 m in elevation, satisfying the tolerance range of 1/1,000 numerical maps, and result of compared lake size showed a difference of about 4.4%. On the other hand, it was difficult to obtain accurate height values for terrain in which existed vegetation when producing the topographic map, and in the case of underground buried objects, it is not possible to confirm it in the image, so direct spatial information acquisition was necessary. Therefore, it is judged that the topographic status map using drone photogrammetry can be efficiently constructed if direct spatial data acquisition is achieved for some terrain.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
/
v.16
no.4
/
pp.122-131
/
2017
This study was a drone-utilized case study motivated by that drones can obtain sophisticated video image data previously not feasible. The dilemma zones on selected intersection approaches were identified and locations of drivers' decision making to stop or go at the onset of yellow were determined by analyzing drone video images. The gap between the drivers' decision making location and invisible stop/go border line provided by the yellow time interval was defined as "risky passing zone". To improve the dilemma zone safety problems, re-optimization of yellow time intervals and introduction of new pavement marking that can help drivers decision making on yellow indication are suggested.
Shin, Young Ha;Sohn, Kyung Wahn;Lim, SooBong;Lee, Dong-Cheon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.39
no.4
/
pp.223-233
/
2021
Systematic and continuous monitoring and management of the energy consumption of buildings are important for estimating building energy efficiency, and ultimately aim to cope with climate change and establish effective policies for environment, and energy supply and demand policies. Globally, buildings consume 36% of total energy and account for 39% of carbon dioxide emissions. The purpose of this study is to generate three-dimensional thermo-spatial building models with photogrammetric technique using drone TIR (Thermal Infrared) images to measure the temperature emitted from a building, that is essential for the building energy rating system. The aerial triangulation was performed with both optical and TIR images taken from the sensor mounted on the drone, and the accuracy of the models was analyzed. In addition, the thermo-spatial models of temperature distribution of the buildings in three-dimension were visualized. Although shape of the objects 3D building modeling is relatively inaccurate as the spatial and radiometric resolution of the TIR images are lower than that of optical images, TIR imagery could be used effectively to measure the thermal energy of the buildings based on spatial information. This paper could be meaningful to present extension of photogrammetry to various application. The energy consumption could be quantitatively estimated using the temperature emitted from the individual buildings that eventually would be uses as essential information for building energy efficiency rating system.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
/
v.27
no.9
/
pp.854-864
/
2016
The use of small drone platform has become a popular topic in these days but its application for SAR operation has been little known due to the burden of the payload implementation. Drone platforms are distinguished from the conventional UAV system by the increased vulnerability to the turbulences, control-errors and poor motion stability. Consequently, sophisticated motion compensation may be required to guarantee the successful acquisition of high quality SAR imagery. Extremely limited power and mass budgets may prevent the use of additional hardwares for motion compensation and the difficulty of SAR focusing is further aggravated. In this paper, we have carried out a feasibility study of mico-SAR drone operation. We present the image acquisition results from the preliminary flight tests and a quality assessment is followed on the experimental SAR images. The in-flight motion errors derived from the unique drone movements are investigated and attempts have been made to compensate for the geometrical and phase errors caused by motions against the nominal trajectory. Finally, the successful operation of drone SAR system is validated through the focussed SAR images taken over test sites.
Surface image velocimetry (SIV) is a noncontact velocimetry technique based on images. Recently, studies have been conducted on surface velocity measurements using drones to measure a wide range of velocities and discharges. However, when measuring the surface velocity using a drone, reference points must be included in the image for image correction and the calculation of the ground sample distance, which limits the flight altitude and shooting area of the drone. A technique for calculating the surface velocity that does not require reference points must be developed to maximize spatial freedom, which is the advantage of velocity measurements using drone images. In this study, a technique for calculating the surface velocity that uses only the drone position and the specifications of the drone-mounted camera, without reference points, was developed. To verify the developed surface velocity calculation technique, surface velocities were calculated at the Andong River Experiment Center and then measured with a FlowTracker. The surface velocities measured by conventional SIV using reference points and those calculated by the developed SIV method without reference points were compared. The results confirmed an average difference of approximately 4.70% from the velocity obtained by the conventional SIV and approximately 4.60% from the velocity measured by FlowTracker. The proposed technique can accurately measure the surface velocity using a drone regardless of the flight altitude, shooting area, and analysis area.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.39
no.1
/
pp.55-63
/
2021
The roughness of the road is an important factor directly connected to the ride comfort, and is an evaluation item for functional evaluation and pavement quality management of the road. In this study, data on the road surface were acquired using the latest 3D geospatial information construction technology of ground LiDAR, drone photogrammetry, and drone LiDAR, and the accuracy and roughness of each method were analyzed. As a result of the accuracy evaluation, the average accuracy of terrestrial LiDAR were 0.039m, 0.042m, 0.039m RMSE in X, Y, Z direction, and drone photogrammetry and drone LiDAR represent 0.072~0.076m, 0.060~0.068m RMSE, respectively. In addition, for the roughness analysis, the longitudinal and lateral slopes of the target section were extracted from the 3D geospatial information constructed by each method, and the design values were compared. As a result of roughness analysis, the ground LiDAR showed the same slope as the design value, and the drone photogrammetry and drone LiDAR showed a slight difference from the design value. Research is needed to improve the accuracy of drone photogrammetry and drone LiDAR in measurement fields such as road roughness analysis. If the usability through improved accuracy can be presented in the future, the time required for acquisition can be greatly reduced by utilizing drone photogrammetry and drone LiDAR, so it will be possible to improve related work efficiency.
As the world's population grows, the food industry becomes increasingly important. Among them, agriculture is an industry that produces stocks of people all over the world, which is very important food industry. Despite the growing importance of agriculture, however, a large number of crops are lost every year due to pests and malnutrition. So, we propose a plant anomaly detection system for managing crops incorporating deep learning and drones with various possibilities. In this paper, we develop a system that analyzes images taken by drones and GPS of the drone's movement path and visually displays them on a map. Our system detects plant anomalies with 97% accuracy. The system is expected to enable efficient crop management at low cost.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
/
v.26
no.6_2
/
pp.1063-1071
/
2023
Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
As the development of drones and sensors accelerates, new services and values are created by fusing data acquired from various sensors mounted on drone. However, the construction of spatial information through data fusion is mainly constructed depending on the image, and the quality of data is determined according to the specification and performance of the hardware. In addition, it is difficult to utilize it in the actual field because expensive equipment is required to construct spatial information of high-quality. In this study, super-resolution was performed by applying deep learning to low-resolution images acquired through RGB and THM cameras mounted on a drone, and quantitative evaluation and feature point extraction were performed on the generated high-resolution images. As a result of the experiment, the high-resolution image generated by super-resolution was maintained the characteristics of the original image, and as the resolution was improved, more features could be extracted compared to the original image. Therefore, when generating a high-resolution image by applying a low-resolution image to an super-resolution deep learning model, it is judged to be a new method to construct spatial information of high-quality without being restricted by hardware.
Park, Jinseok;Jang, Seongju;Kim, Hyungjoon;Hong, Rokgi;Song, Inhong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
/
v.62
no.3
/
pp.39-49
/
2020
Rice paddy cultivation is one of the major sources in methane (CH4) emission of which accurate assessment would be a prerequisite for agricultural greenhouse gas management. Biomass treatment in paddy fields is an important factor that affects CH4 emissions and thus needs to be taken into account. The objectives of this study were to apply drone images to investigate organic matter practices and to incorporate into the estimation of CH4 emissions from paddy fields. Three study areas were selected by one from each of the three different regions of Yeongnam, Honam and Jungbu, which are the most active region in paddy cultivation. The eBee drone was used to take images of the study sites twice a year; Jul mid-season for identifying rice cultivation area; Jan for investigating rice straw management and winter crop cultivation. Based on biomass management practices, different emissions factors were assigned on an individual paddy field and CH4 emmisions were estimated by multiplying respective areas. The ratios of rice straw application and winter crop cultivation were 1.4% and 37.2% in Hapcheon, 1.3% and 19.8% in Gimje, and 0.0% and 0.5% in Dangjin, respectively. The CH4 emissions estimates for respective sites were 0.40 ton CH4/year/ha, 0.34 ton CH4/year/ha, and 0.29 ton CH4/year/ha. On average, estimated CH4 emissions of this study were 28.5% less than the current Tier 2 CH4 emission estimation method.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.