• 한국환경복원기술학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-9
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• 2008

The objective of the study is 10 know the relation of landslide occurrence with using TPI (Topographic Position Index) in the Pyungchang County. Total 659 landslide scars were detected from aerial photographs. To analyze TPI, 100m SN (Small-Neighborhood) TPI map, 500m LN (Large-Neighborhood) TPI map, and slope map were generated from the DEM (Digital Elevation Model) data which are made from 1 : 5,000 digital topographic map. 10 classes clustered by regular condition after overlapping each TPI maps and slope map. Through this process, we could make landform classification map. Because it is only to classify landform, 7 classes were finally regrouped by the slope angle information of landslide occurrence detected from aerial photography analysis. The accuracy of reclassified map is about 46%.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.319-326
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• 2006

All around tile world there has been great human and economical damage continuously by disasters like the earthquakes and storms(Tsunami) in eastern asia which recently occurred, and like the New Orleams hurricane in USA. The situation is our countries damage from natural disasters due to heavy snow, storms, forest fires have been increasing In this research we obtained GSIS data of the 05' Yang-yang forest fire disaster area using multi-sensors like airborne laser data, GPS/INS, aerial photograph surveying. In result we produced digital topographical maps, digital elevation models, digital external models, digital images, infrared images. By, analyzing and comparing with past aerial photography we obtained the exact damage area, amount of damage, estimated tile areas where a landslide might occur, and we analyzed vegetations amount of damage and possibility of recovery.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권1호
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• pp.47-57
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• 2010

본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권6호
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• pp.63-76
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• 2019

UAVs are unmanned, autonomous or remotely piloted aircraft. As UAVs become smaller, lighter and more economical, their applications continue to expand. Researches on UAVs in the field of remote sensing show development methods and purposes similar to those on satellite images, and they are widely used in studies such as 3D image composition and monitoring. In the field of environmental impact assessment(EIA), satellite information and data are mainly used. However, only low-resolution images covering long distances and large-scale data allowing for rough examination are being provided, so their uses are seriously limited. Therefore, in this paper, we construct spatial information of forest area by using unmanned aerial vehicle and seek efficient utilization and policy improvement in the field of environmental impact assessment. As a result, high-resolution images and data from UAVs can be used to identify the location status of SEIA, EIA, and small scale EIA project plans and to evaluate detailed environmental impact analysis. In addition, when provided together with infographics about Post-environmental impact investigation, it was confirmed that the possibility of periodic spatial information construction and evaluation can be used throughout the entire project contents and project post-process.In order to provide sophisticated infographics for the EIA, drone photography and GCP surveying methods were derived.The results of this study will be used as a basis for improving high-resolution monitoring and environmental impact assessment in the forest sector.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.201-205
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• 2007

In the post-Cold War era, acquisition technique of high-resolution satellite imagery (HRSI) has begun to commercialize. IKONOS-2 satellite imaging data is supplied for the first time in the 21st century. Many researchers testified mapping possibility of the HRSI data instead of aerial photography. It is easy to renew and automate a topographical map because HRSI not only can be more taken widely and periodically than aerial photography, but also can be directly supplied as digital image. In this study matching size of IKONOS Geo-level stereo image is presented lot production of digital elevation model (DEM). We applied area based matching method using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images. After matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex non-linear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters (EOPs) to minimize search area, the matching is tarried out based on this line. The experiment on matching size is performed according to land cover property, which is divided off into four areas (water, urban land, forest land and agricultural land). In each of the test areas, window size for the highest correlation coefficient is selected as propel size for matching. As the results of experiment, the proper size was selected as $123{\times}123$ pixels window, $13{\times}13$ pixels window, $129{\times}129$ pixels window and $81{\times}81$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. Of course, determination of the matching size by the correlation coefficient may be not absolute appraisal method. Optimum matching size using the geometric accuracy therefore, will be presented by the further work.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.463-467
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• 2020

본 연구의 주요 특징은 무인항공기(드론)등에서 취득되는 항공사진과 영상을 클라우드 서버에 전송하여 자동으로 정사영상을 합성하고 영상 촬영의 목적에 적합한 분석알고리즘을 적용하는 것이다. 개발된 무인항공 촬영영상 분석은 녹조, 산불감시, 작물재배 상태 등 다양한 분야에 활용이 가능한 영상분석 프로세스이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1053-1065
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• 2019

신기후체제에 대응하여 정확한 탄소흡수 및 배출량을 산정하기 위해 토지이용 범주별 통계량 산출은 활동자료로서 매우 중요한 자료이다. 본 연구는 효과적인 토지이용 범주별 판독을 위하여 산림항공사진(이하 FAP)에 딥러닝모델을 적용하여 토지이용 범주별 자동화 판독 분류를 한 후 샘플링기법을 통해 국가단위 통계량을 산출하였다. 딥러닝모델에 적용한 데이터세트(이하, DS)는 국가산림자원조사 고정표본점 위치 기반 FAP의 이미지를 추출하여 훈련데이터세트(이하, 훈련DS)와 시험데이터세트(이하, 시험 DS)로 구분하였다. 훈련 DS는 토지이용 범주별 정의에 따라 이미지별 레이블을 부여하였으며, 딥러닝모델을 학습하고 검증하였다. 검증 시 모델의 학습정확도는 학습 횟수 1500회에서 정확도가 약 89%로 가장 높았다. 학습된 딥러닝모델을 시험DS에 적용한 결과, 이미지 레이블의 판독 분류정확도는 약 90%로 높았다. 샘플링기법을 통해 범주별 분류 결과에 대해 면적을 추정하여 국가통계와 비교한 결과 정합성 또한 높아 향후 LULUCF(Land Use, Land Use Change, Forestry)분야 국가 온실가스 인벤토리 보고서의 활동자료로 활용하기에 충분하다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.543-551
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• 2006

산림의 효율적인 관리를 위해 최근 원격탐사 기법을 이용하여 산림에 관련된 정보를 추출하려는 노력들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 단일 원격탐사 데이터를 이용하는 경우 수목 인식의 정확도 및 추출되는 정보의 양적인 면에서 많은 한계를 가진다. 본 연구는 최근의 수목모델링을 위한 핵심기술들을 컬러 항공사진과 LiDAR 데이터에 적용하여 국내 환경에서의 수목 모델링을 수행하고, 그 결과를 평가하는데 그 목적을 두고 있다. 대전광역시 내에 존재하는 소규모 산림 지역 중 침엽수만으로 이루어진 단순림을 대상 지역으로 하였다. 컬러항공사진과 LiDAR 데이터를 이용하여 추정된 개체수의 정확도 평가 결과 $R^2$값이 0.77로 나타났다. 수고의 경우 집단 정확도 평가 결과 최근 변화가 일어나지 않은 지역은 측정값과 추정값의 차이가 없는 것으로 나타났고, 개별 정확도 평가의 경우 $R^2$값이 0.83으로 높은 상관도를 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권1호
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• pp.100-109
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• 2017

본 연구는 세종특별자치시 소나무재선충병(PWN) 피해지의 선단지에 대해서 무인항공기를 이용하여 효율적인 예찰 및 방제사업 지원을 실시하기 위해 수행되었다. 선단지를 중심으로 2016년 2월 15일부터 약 2주간 6개 구역 총 2,284 ha의 면적에 대해 무인항공 촬영을 실시하여 GSD (Ground Sample Distance) 12 cm의 고품질 정사영상 6매를 제작하였다. 정사영상을 바탕으로 1차 피해 의심목 분류를 실시한 결과 총 423본이 분류되었다. 그러나 촬영시기의 계절적 특성, 임상의 다양성 등의 문제로 인해 적중률이 낮아짐에 따라 1차 분류 결과와 스냅사진, 비행정보 등을 활용하여 2차 재분류를 실시하였으며, 이를 통해 피해 의심목 423본 중 231본을 추출하였다. 추출된 231본에 대해 대상지별 주제도를 제작하고 GNSS 등을 이용하여 현장조사를 실시하였으며, 그 결과 총 23본의 피해 의심목을 추출하였다. 현장조사를 통해 추출된 23본에 대해 시료를 채취하여 관련기관에 검증을 의뢰한 결과 23본 모두 소나무재선충병에 감염된 것으로 나타났다. 소나무재선충병 피해목의 분포 특성을 분석한 결과 활엽수림 14본, 침엽수림 4본, 소나무림 3본, 리기다소나무림 2본 등 다양한 임상에서 피해목이 검출된 것으로 나타났다. 무인항공기를 활용하여 항공촬영에서부터 현장조사까지의 과정에 대해 효율성 분석을 실시한 결과 2.3인의 인력으로 6일에 걸쳐 수행한 것으로 분석되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제60권1호
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• pp.10-16
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• 1983

오스트리아 salzburg에서 약 40km 떨어진 schneegattern림(林)에서 실시(實施)한 이 조사(調査)는 적외선(赤外線) 흑백(黑白) 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀), 해석(解析)하여 임지(林地)를 제지(除地), 유령림(幼齡林), 너도밤나무림(林), 침엽수림(針葉樹林)으로 나누고 침엽수림(針葉樹林)은 임령별(林齡別)로 41~80년생(年生)과 81년생(年生) 이상(以上)으로 구분(區分)한 후 다시 이것을 수관밀도(樹冠密度) 60%를 기준(基準)으로 소밀(疎密)을 구분(區分)하였다. 여기서 무작위(無作爲)로 추출(抽出)한 표본점(標本點)을 현지(現地)에서 확인(確認)하고 relascope로 직경(直徑)을 조사(調査)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같다. 1) 침엽수림(針葉樹林)의 ha당(當) 평균축적(平均蓄積)은 $470{\pm}31.9m^3$이었다. 2) 침엽수림(針葉樹林) 40~80년생(年生)의 직경분포(直徑分布)가 이항분포(二項分布)인 반면 81년생(年生) 이상(以上) 임분(林分)은 정규분포(正規分布)이었다. 3) 5%의 표준오차내(標準誤差內)에서 $C_2$는 시화(尸化)하는 것이 27 plot의 현지(現地) 조사수(調査數)가 감소(減少)되었다. 4) 년평균(年平均) 생장량(生長量)은 $C_1$, $C_2$에 관계(關係)없이 ha당(當) $5.7m^3$으로 생장(生長)이 아주 느렸다.