• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.607-616
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• 2014

본 연구에서는 1967년부터 약 50년에 걸친 기간에 대하여 항공사진과 위성영상을 이용하여 진하해수욕장의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선은 보정을 거친 영상으로부터 wet/dry 기법에 의해 추출하였고, DSAS에 의해 통계적으로 분석되었다. 그 결과, 1992년까지 회야강의 하구폐색이 심각하였으며, 이로 인해 북측 해안선의 침식이 진행되어왔다. 이후 하구폐색은 도류제 완공과 함께 완화되는 듯하였으나 하구에서 외해로 벗어난 지역에 토사의 퇴적은 계속되고 있으며, 북측 해안선의 침식현상은 완화됨에 반해 남측 해안선의 침식이 급속히 진행되고 있다. 따라서 본 연구지역의 경우 도류제건설과 준설 및 양빈만으로는 변화하는 해안선의 적절한 관리대책이 되지 못 할 것으로 판단된다. 향후 지속가능한 해안의 관리를 위해서는 해양환경뿐만 아니라 해안선 변화에 영향을 미칠 수 있는 유역하천의 유사유출 요인을 고려하여 근본적인 관리방안의 수립이 필요할 것으로 생각된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.105-110
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• 2000

고해상도 위성영상의 출현으로 인해 인간이 사용하는 다양한 판독기재를 영상판독에 적용할 가능성이 넓어졌고, 컴퓨터비전, 패턴인식, 인공지능, 원격탐사 등 많은 분야에서 이런 가능성들을 연구해왔다. 이중 질감은 '영상의 밝기와 색조간의 공간적 분포와 관계'된 양으로 영상판독에 중요한 역할을 한다. 특히 통계적 모델을 기초로 질감정보을 얻는 방법이 많이 연구되어 왔고, 이러한 기법 중 공기행렬을 이용하여 질감을 측정한 연구는 다른 기법에 비해 계산이 간편하며 위성영상과 항공사진에 적용되어 높은 분류정확도를 나타내어 좋은 질감측정치로 평가되었다 하지만 기존의 논문들에서 특성치의 선택에 관한 연구 없이 임의적으로 특성치가 선택되었고, 또한 공기행렬이 질감을 잘 표현할 수 있는 적정해상도에 판한 연구가 부족했다. 따라서 본 연구에서는 첫째, 질감측정의 방법으로 공기행렬의 개념을 소개하고, 둘째, 위성영상으로부터 도출된 공기행렬로부터 얻어질 수 있는 여러 가지 특성치들의 유용성을 평가하여 컴퓨터를 이용한 분류 시 적절한 특성치를 선정할 수 있는 근거를 마련하며, 셋째, 여러 특성치들의 공간해상도에 따른 변화추이를 조사하여 공기행렬이 적용될 수 있는 적정해상도를 제시하고자 한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권4호
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• pp.1-10
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• 2019

Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantage of acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yield distribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were taken at the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlations between the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derived vegetation indices($R^2=0.70$ in Sindongjin, $R^2=0.92$ in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost and higher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study a variety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with research on preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.709-711
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• 2003

The purpose of this study is to detect the damaged red pine trees by pine wilt disease using high resolution satellite image of IKONOS Geo. IKONOS images are segmented with eCognition image processing software. A segment based maximum likelihood classification was performed to delineate the pine stand. The pine stands are regarded as a potential damage area. In order to develop a methodology to detect the location of damaged trees from the high resolution satellite image, black and white aerial photographs were used as a simulated image. The developed method based on filtering technique. A local maximum filter was adapted to detect the location of individual tree. This report presents a part of the first year results of an ongoing project.

• 농촌계획
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• 제28권2호
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• pp.87-96
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• 2022

As part of strengthening energy security and responding to climate change, the government has promoted various renewable energy measures to increase the development of renewable energy facilities. As a result, small-scale solar installations in rural areas have increased rapidly. The number of complaints from local residents is increasing. Therefore, in this study, deep learning technology is applied to high-resolution aerial images on the internet to detect solar power plants installed in rural areas to determine whether or not solar power plants are installed. Specifically, I examined the solar facility detector generated by training the YOLO(You Only Look Once) v2 object detector and looked at its usability. As a result, about 800 pieces of training data showed a high object detection rate of 93%. By constructing such an object detection model, it is expected that it can be utilized for land use monitoring in rural areas, and it can be utilized as a spatial data construction plan for rural areas using technology for detecting small-scale agricultural facilities.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권2호
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• pp.57-67
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• 2017

This study examines methods for creating terrain models of reservoirs and techniques for verifying the accuracy. Such methods and techniques use unmanned aerial vehicles which are capable of capturing high-resolution images repetitively, are highly economic, and capable of surveying wide areas. In addition, this study suggests methods of acquiring data for reservoir safety management, the methods which also employ the unmanned aerial vehicles. Therefore, this study helps solving problems that can arise when National Disaster Management System rebuilds a reservoir management database, such as a shortage of local government manpower. This study also contributes to providing element technology necessary for advancing the database.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.23-33
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• 2020

최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.

• 한국지형학회지
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• 제23권1호
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• pp.117-128
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• 2016

High resolution aerial photographs and digital elevation models for Bangpo beach using UAV were generated in this study to analyze the thematic and geometric characteristics of coastal features. Based on 728 aerial images acquired on September 10, 2016 by the UAV, a image mosaic at 2.2 cm spatial resolution and a digital elevation model at 4.4 cm spatial resolution were developed. This study found out that Bangpo beach consisted of intertidal zone and supratidal zone. The intertidal zone can be subdivided into lower part and upper part with distinctive geomorphological characteristics. While the lower part included sand bars and ripple marks along the coastline, the cusps and sand dunes were the major coastal features of the upper part. Part of the intertidal zone was occupied by shore platform with average slope of 0.9 degree containing various sizes of gravels. The supratidal zone slanted toward ocean with berms on the surface with an interval of 15 m. These coastal features indicated the flow intensity towards to the land and tidal effect. It validated that the UAV application in coastal research was very effective analyzing to examine coastal processes.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권2호
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• pp.11-23
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• 2000

본 논문은 항공사진측량이 통제되고 있는 수도권 북부 지역 중 파주시 교하지역을 대상으로 러시아의 2m 급 고해상도 인공위성영상인 Alternative 위성영상을 이용하여 1:10,000 축척의 수치지도제작을 위한 방법과 그 적용에 관한 연구이다. 주요 방법론으로는 MK-4(공간해상도 8m) 스테레오 위성영상으로 수치표고모델(DEM)을 추출하여 정사보정을 하였으며, GPS 측량을 통해 지상기준점(GCP)을 얻어 정밀한 기하보정을 하였다. 한편, 현장 지리조사로 얻은 자료를 이용하여 각 레이어별 스크린 디지타이징을 하였으며 그 정확도는 평면위치에서 평균제곱근(RMS)오차가 ${\pm}0.4m$, 수직에서의 RMS 오차는 ${\pm}15m$였다. 따라서 평면위치 오차에 대해서는 NGIS 수치지도의 정확도를 만족시키는 한편, 지리 조사를 통해 얻은 자료를 추가함으로서 도시계획을 위한 현황도 등으로 활용가치가 충분한 것으로 판단된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1041-1047
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• 2017

도로의 상태를 관측하는 많은 방법의 하나로 무인항공기 영상이 사용된다. 무인항공기 영상 파일이 너무 크고, 불필요한 정보가 많을 때, 특징적 정보를 압축한 텍스처 추출 기법이 사용된다. 특히 무인항공기 영상을 이용한 3차원 시뮬레이션에서 많은 양의 데이터가 입력되기 때문에 텍스처 추출이 중요하다. 본 논문에서는 교량의 고해상 영상을 얻기 위하여 무인항공기 영상으로부터 텍스처 추출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 3단계로 이루어진다. 첫째, 브이월드 데이터베이스에서 3차원 교량 모델을 취득한다. 둘째, 기하보정 정보를 가진 무인항공기 영상에서 텍스처를 추출한다. 셋째, 개별 영상에서 추출된 텍스처를 융합한다. 본 연구 결과는 브이월드 텍스처를 고해상 영상으로 갱신하는 데 사용될 수 있다.