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Sentinel-1 SAR 영상을 이용한 주성분분석 및 K-means Clustering 기반 산불 탐지 (Detection of Forest Fire Damage from Sentinel-1 SAR Data through the Synergistic Use of Principal Component Analysis and K-means Clustering)

  • 이재세;김우혁;임정호;권춘근;김성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1373-1387
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    • 2021
  • 산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

음영기복 알고리즘을 활용한 한반도 촬영 위성영상에서의 지형그림자 탐지 (Terrain Shadow Detection in Satellite Images of the Korean Peninsula Using a Hill-Shade Algorithm)

  • 김형규;임중빈;김경민;원명수;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.637-654
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    • 2023
  • 최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

자궁경부암 강내조사 3차원 치료계획 시 Packing의 유용성 분석 (Packing effects on the intracavitary radiation Therapy 3-Dimension plan of the uterine cervix cancer)

  • 시창근;조정근;이두현;김선영;김태윤
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.1-8
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    • 2005
  • 목적 : CT영상을 이용한 삼차원치료계획을 수립하여 방광과 직장의 점선량(point dose)과 체적선량(volume dose)에 대해 선량-체적 히스토그램(Dose-Volume Histogram)을 이용하여 자궁경부암의 강내치료에 사용하는 packing의 효과를 분석하였다. 대상 및 방법 : 자궁경부암 환자 7명을 대상으로 하여 동일조건하에서 packing을 시행했을 때와 제거했을 때 각각 CT촬영(Ultra Z, marconi, USA)을 하여 치료계획장치(Plato Brachy the Rapy V14.2.4)에서 방광과 직장의 reference point를 각각 표시하고 ICRU38에 따라 A point에 치료계획을 시행하였다. 하지만 rectum의 경우 ICRU에서 제시한 point가 rectum 선량을 대표할 수 있는 값으로 적절하지 않기 때문에 maximum point를 찾아 비교하였다. 그리고 rectum과 bladder의 $50\%,\;80\%,\;100\%$선량의 volume에 따른 체적선량을 알아보았다. 측정한 값들을 윌콕슨 부호검정(SAS 통계분석처리 프로그램)을 통하여 packing의 효과를 분석하였다. 결과 : Packing 제거 시에서의 방광과 직장의 reference point 선량은 $116.94{\pm}35.42\%,\;117.59{\pm}21.08\%$이었고, packing 시행한 경우에는 각각 $107.08{\pm}38.12\%,\;95.19{\pm}21.32\%$이었다. Packing시행 후에 방광은 $9.86\%$, 직장은 $22.4\%$감소하였다. Packing제거시의 방광과 직장 maximum point 선량은 $164.51{\pm}50.89\%,\;128.81{\pm}33.05\%$, packing시행한 경우 각각 $142.31{\pm}44.79,\;110.08{\pm}37.03\%$이었다. packing시행 후에 방광과직장 maximum point 선량이 $22.2\%,\;18.73\%$줄어들었다. packing제거시 방광과 직장선량의 $50\%,\;80\%,\;100\%$선량의 Volume은 방광이 $48.62{\pm}18.09\%,\;16.12{\pm}11.15\%,\;7.51{\pm}6.63\%$, 직장이 $23.41{\pm}14.44\%,\;6.27{\pm}4.28\%,\;2.79{\pm}2.27\%$이었고, packing시행한 경우의 $50\%,\;80\%,\;100\%$선량의 volume은 방광이 $40.33{\pm}16.72\%,\;11.63{\pm}8.72\%,\;4.87{\pm}4.75\%$, 직장이 $18.96{\pm}8.37\%,\;4.75{\pm}2.58\%,\;1.58{\pm}1.06\%$이었다. packing시행 후에 $50\%,\;80\%,\;100\%$선량의 volume 방광은 $8.29\%,\;4.49\%,\;2.64\%$, 직장은 $4.45\%,\;1.52\%,\;1.21\%$ 감소하였다. 결론 : 자궁경부암의 강내치료 시 사용하는 packing의 효과를 CT를 이용한 삼차원치료계획을 통하여 알아본 결과 ICRU 38에서 권고하는 방광과 직장의 기준 점선량(reference point dose)의 경우 P값이 각각 0.0781, 0.0781이었고, 최대점선량(maximum point dose)은 P값이 각각 0.0156, 0.0156으로써 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났으나 $50\%,\;80\%,\;100\%$를 초과하는 체적선량(volume dose)의 경우 p갈이 0.15이상으로써 유의하지 않은 것으로 나타났다. 다시 말해서 packing의 효과가 점선량의 경우 차이가 있는 것으로 보이지만 실제 체적선량은 별 차이가 없는 것으로 분석되었다. 그 이유를 살펴보니 방광과 직장의 용적(volume)은 넓은데 비해 packing을 하는 부분은 일부분에 지나지 않아서 큰 선량감소의 효과가 없었던 것으로 보인다. 하지만 방사선의 강도는 거리 역 제곱에 비례하므로 거리가 멀면 멀수록 방사선의 강도는 약해진다. 따라서 packing을 실시하여 방광과 직장의 장해를 최소화하는데 노력을 기울여야 할 것이다.

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Tomotherapy MVCT와 Linac CBCT의 Imaging dose 비교평가 (Compare to Evaluate the Imaging dose of MVCT and CBCT)

  • 윤보름;홍미란;안종호;송기원
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.83-89
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    • 2014
  • 목 적 : 토모테라피(Tomotherapy)와 선형가속기(Linac)를 이용한 세기조절방사선치료(IMRT) 시 환자의 정확한 위치잡이를 위해 매일 시행되는 MVCT와 CBCT의 imaging dose를 비교 평가해보고자 한다. 대상 및 방법 : 인체 모형 팬텀(Anderson rando Phantom, USA)을 Head, Thorax, pelvis의 3부위로 분류하여 촬영 부위의 중심에 $0.5{\times}0.5cm2$. 크기로 자른 GafChromic EBT3 film을 팬텀의 표면의 상, 하, 좌, 우와 팬텀의 표면에서 2cm깊이의 상, 하, 좌, 우, 중심에 위치시킨 뒤 토모테라피(Hi Art)와 Novalis Tx의 OBI를 이용하여 surface dose와 inner dose를 각각 3회씩 반복 측정한다. 측정 된 film은 RIP version6.0을 이용하여 값을 산출한 뒤 일원분산분석법을 이용하여 선량의 평균값을 산출한다. 결 과 : 인체모형팬텀을 이용하여 MVCT와 CBCT를 시행한 결과 MVCT inner dose의 측정값은 head에서 $15.43cGy{\pm}6.05$, thorax에서 $16.62cGy{\pm}3.08$, pelvis에서 $16.81cGy{\pm}5.24$로 나타났으며, CBCT inner dose는 head에서 $13.28{\pm}3.68$, thorax에서 $13.66{\pm}4.04$, pelvis에서 $15.52{\pm}3.52$의 값을 나타냈다. Surface dose의 측정 값은 MVCT 시행 시 head에서 $11.64{\pm}4.05$, thorax에서 $12.16{\pm}4.38$, pelvis에서 $12.05{\pm}2.71$로 나타났으며, CBCT의 경우 head에서 $14.59{\pm}3.51$, thorax에서 $15.82{\pm}2.89$, pelvis에서 $17.48{\pm}2.80$을 나타내었다. 결 론 : Inner dose의 경우 kV energy를 사용하는 CBCT보다 MV energy를 사용하는 MVCT에서 head에서 1.16배, thorax에서 1.22배, pelvis에 서 1.08배 높게 나타났으며, Surface dose의 경우 MVCT보다는 CBCT의 head에서 1.25배, thorax에서 1.30배, pelvis에서 1.45배 높게 측정되었다. Imaging dose는 치료 선량에 비해 작은 양이지만 daily로 시행되는 만큼 정상조직에 일정부분 영향을 미칠 것으로 생각된다. 하지만 IMRT치료를 위해서는 영상유도를 통한 IGRT가 반드시 병행되어 치료계획과 실제치료간 오차를 최소화하여야 한다. 따라서 환자가 받는 imaging dose를 최소화하기 위해서는 치료계획 시 Imaging dose를 고려하여 치료계획을 수립하거나 MVCT 촬영 시 Scan 범위를 최소화하여 시행해야 될 것으로 사료된다.