• 제목/요약/키워드: Hyperspectral imagery classification

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초분광 원격탐사 기반 항공관측 및 현장자료를 활용한 선박탐지 (The Ship Detection Using Airborne and In-situ Measurements Based on Hyperspectral Remote Sensing)

  • 박재진;오상우;박경애;;장재철;이문진;김태성;강원수
    • 한국지구과학회지
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    • 제38권7호
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    • pp.535-545
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    • 2017
  • 한반도 주변 해상사고가 증가함에 따라 원격탐사 자료를 활용한 선박탐지 연구의 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 이 연구는 고해상도 광학영상에 의존하는 기존 선박탐지 분야에 수백 개 채널의 분광정보를 포함하는 초분광영상을 활용하여 새로운 선박탐지 알고리즘 제시하였다. 두 차례의 현장관측을 통해 측정한 선박 선체의 반사 스펙트럼과 AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) 초분광센서 영상의 선박 및 해수 반사 스펙트럼 간의 분광정합 기법을 적용하였다. 총 다섯 개의 탐지 알고리즘 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity(SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), spectral information divergence (SID)를 사용하였다. SDS는 선박 일부가 해수로 탐지되는 오차를 나타내었고, SAM은 선박과 해수 사이에 약 1.8배의 차이를 나타내어 명확한 분류 결과를 보여주었다. 이와 더불어 본 연구에서는 각 기법의 최적 임계값을 제시하여 초분광 영상에 포함되어 있는 선박을 분류하였으며 그 결과 SAM, SID가 다른 탐지 알고리즘에 비해 우수한 선박탐지 능력을 보여주었다.

초분광 이미지를 이용한 배나무 화상병에 대한 최적 분광 밴드 선정 (Spectral Band Selection for Detecting Fire Blight Disease in Pear Trees by Narrowband Hyperspectral Imagery)

  • 강예성;박준우;장시형;송혜영;강경석;유찬석;김성헌;전새롬;강태환;김국환
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.15-33
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    • 2021
  • 화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

지적분야 종사자의 자율성 정도가 조직성과에 미치는 영향 - 리더십의 매개효과를 중심으로 - (The Influence on Organizational Performance of Autonomy in Cadastral Employees - the mediating effects of leadership -)

  • 오정석
    • 지적과 국토정보
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    • 제44권2호
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    • pp.45-58
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 지적분야 종사자의 자율성 정도, 리더십, 조직성과 간에 영향관계를 알아보는 데 있다. 설문조사는 대한지적공사 직원을 대상으로 실시하였고 SPSS 20.0과 AMOS19.0을 이용하여 구조방정식 모형을 검증하였다. 분석을 통한 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 자율성이 조직성과(직무만족과 조직몰입)에 직접적인 효과는 없었으며, 단지 간접적으로 영향을 미치는 결과가 도출되었다. 기존 연구는 자율성이 직무만족과 조직몰입에 긍정적 영향이 있었다. 하지만 본 연구는 자율성이 높다고 해서 조직성과가 높아지는 것은 아닌 것으로 나타났다. 아마도 이 결과는 분석대상이 공공부문이기 때문일 것이다. 둘째, 자율성과 조직성과간 관계에서 리더십은 매개효과가 있었다. 리더십은 지적분야 종사자가 직무에 만족하고 조직에 몰입할 수 있는 실천적인 측면에서 매우 중요한 의미를 가진다고 할 수 있다. 즉, 업무의 특성과 공기업이라는 특수성으로 자율성이 잘 보장되지 않는 상황을 리더십을 통해 보완할 수 있기 때문이다. 셋째, 지적분야 관리자의 리더십 역량, 직무만족, 조직몰입을 강화할 수 있는 교육 및 프로그램의 개발이 필요하다.

초분광 영상을 이용한 의사결정 트리 기반 봄감자(Solanum tuberosum)의 염해 판별 (Application of Hyperspectral Imagery to Decision Tree Classifier for Assessment of Spring Potato (Solanum tuberosum) Damage by Salinity and Drought)

  • 강경석;유찬석;장시형;강예성;전새롬;박준우;송혜영;이수환
    • 한국농림기상학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.317-326
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    • 2019
  • 본 연구는 초분광 영상을 이용하여 간척지에서 주로 발생하는 염해 및 한해를 봄감자의 주요 생육단계에서 판별할 수 있는지를 검토하는 것이다. 영양생장기(VP), 괴경형성기(RFP) 및 괴경비대기(RGP)에 취득한 초분광 영상 내 봄감자 캐노피 영역의 반사율과 반사율의 불균일성을 최소화하기 위해 밴드 비로 변환하였다. 소형 다중분광 영상센서 개발을 고려하여 FWHM 5 nm의 단일 밴드를 상용화되어있는 밴드패스필터 기준으로 10 nm, 25 nm와 50 nm 평준화한 후 똑같이 밴드 비로 변화하였다. 의사결정트리법을 이용하여 각 FWHM에서 염해 판별에 유의한 단일 밴드 및 밴드 비를 추출하였고 그 분류 정확도는 OA와 KC로 나타내어졌다. 염해, 한해 및 정상 여부를 분류하기 위해 선택된 밴드는 최소 3개에서 최대 13개로 모든 FWHM에서 OA 66.7%와 KC 40.8% 이하의 정확도를 나타내었다. 괴경비대기(RGP)에서만 공통으로 440 nm가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 영양생장기(VP)에는 530 nm 또는 540 nm, 괴경비대기(RGP)에서는 추가로 710 nm 또는 720 nm가 선택되었다. 영양생장기(VP)에 비해 생식생장기(RFP 및 RGP)에 분류 정확도가 높지만 상용화가 용이한 10nm 이상의 FWHM에서 OA 및 KC값이 각각 78.7%, 57.7% 이하로 나타났다. 밴드 비를 이용하여 염해, 한해 및 정상을 분류하기 위해 선택된 밴드 비는 최소 2개에서 최대 6개로 원래 밴드(5 nm FWHM)의 비를 이용할 경우 생육 시기 및 FWHM에 관계없이 OA 및 KC가 95% 이상으로 나타났다. 영양생장기에서 FWHM에 관계없이 790 nm와 800 nm의 비가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 각 생육단계에서 Red, Red-edge 및 NIR 영역에서 유사밴드가 선택되었다. 모든 생육 시기에서 10 nm의 FWHM을 가진 3개 이하의 밴드 비를 이용한다면 OA 91.3%와 KC 85.0% 이상의 분류 정확도로 봄감자의 염해, 한해 및 정상여부판별이 가능할 것으로 판단된다. 이 결과는 넓은 면적에서 염해 및 한해 피해를 받은 작물 필지를 소형 다중 분광 카메라로 판별하여 빠르고 유연하게 제염기술을 투입하거나 그 피해 대책을 위한 정책 활용에 이용될 수 있을 것이다.