• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.703-715
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• 2011

Forests have been considered one of the most important ecosystems on the earth, affecting the lives and environment. The sustainable forest management requires accurate and timely information of forest and tree parameters. Appropriately interpreted remotely sensed imagery can provide quantitative data for deriving forest information temporally and spatially. Especially, analysis of individual tree detection and crown delineation is significant issue, because individual trees are basic units for forest management. Individual trees in aerial imagery have reflectance characteristics according to tree species, crown shape and hierarchical status. This study suggested a method that identified individual trees and delineated crown boundaries through adopting gradient method algorithm to amplified greenness data using red and green band of aerial imagery. The amplification of specific band value improved possibility of detecting individual trees, and gradient method algorithm was performed to apply to identify individual tree tops. Additionally, tree crown boundaries were explored using spectral intensity pattern created by geometric characteristic of tree crown shape. Finally, accuracy of result derived from this method was evaluated by comparing with the reference data about individual tree location, number and crown boundary acquired by visual interpretation. The accuracy ($\hat{K}$) of suggested method to identify individual trees was 0.89 and adequate window size for delineating crown boundaries was $19{\times}19$ window size (maximum crown size: 9.4m) with accuracy ($\hat{K}$) at 0.80.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1042-1044
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• 2003

A methodology of the integrating the similar color circle search of the spectral data and segmentation of the height data is developed. The method is then applied to study areas, and the results by IKONOS, LIDAR and data fusion are verified with the ground truth, and examined in terms of the accuracy. Results show that with the data fusion the accuracy are improved by about 15% in most of the study areas. The methodology for the detection of individual tree stands by data fusion is explored, and the utility of combinatorial use of the spectral and the height information is demonstrated.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.642-645
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• 2007

Mounted in aircraft, LiDAR (Light Detection And Ranging) technology uses pulses of light to collect data about the terrain below. The main objective of this study was to extract reliable the individual tree and analysis techniques to facilitate the used LiDAR data for estimating tree crown diameter by measuring individual trees identifiable on the three dimensional LiDAR surface. In addition, this study can be quantitative analysis of individual tree through the canopy parameter.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.27-38
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• 2012

산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1~2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1145-1153
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• 2023

도시 수목은 대기 중 이산화 탄소 흡수, 대기질 개선, 도시열섬 현상 완화 및 생태계서비스 제공과 같은 중요한 역할을 한다. 도시 수목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서는 위치, 상태, 수종, 개체 수 등에 대한 정확한 공간 정보가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 고해상도 도시 수목 면적 지도를 이용해 도시 지표면으로부터 수목을 분리하고, 국지적 최대값 필터링을 통해 수목의 위치를 정확하게 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 도시의 다양한 생육 환경을 고려해 일률적인 필터 크기를 사용하는 대신, 수고에 따라 적절한 필터 크기를 선택해 수목 탐지 성능을 향상시켰다. 수원시 전역을 대상으로 구축한 도시 수목 위치 및 수고 정보는 도시 생태계의 지속가능한 관리와 탄소 저감 대책을 위한 기반이 될 것이다.

• 환경영향평가
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• 제30권3호
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• pp.155-163
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• 2021

환경영향평가의 훼손수목량은 온실가스 배출량, 임목폐기물 산정 등 다양한 부분에 활용되는 환경지표이다. 지금까지 훼손수목량은 식생조사표의 임목밀도에 의존하였고, 이에 따른 표본편향으로 훼손수목량 추정의 불확실성이 가중되었다. 훼손수목량 추정의 정확성을 높이려면 전수조사를 대안으로 제시할 수 있으나 불가능한 것이 현실이다. 대안으로 드론영상을 이용한 개별 수목 탐지 방법이 있으며, 이 연구는 개별 수목 탐지 방법론으로 표본조사(방형구법)와 드론영상 분석법으로 추정된 훼손수목량을 전수조사 결과와 비교하였다. 연구 결과 전수조사 기준으로 드론 영상 분석법은 25주 과대추정 하였고 방형구법(평균)은 58주 과대 추정하였다. 그러나 기존 환경영향평가에서 시행하는 방형구법은 방형구의 개수, 방형구의 위치에 따른 표본편향의 영향을 많이 받을 것으로 예상된다.

• 농업과학연구
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• 제50권4호
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• pp.883-902
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• 2023

Water is critical to the health and productivity of fruit trees. Efficient monitoring of water stress is essential for optimizing irrigation practices and ensuring sustainable fruit production. Short-range sensing can be reliable, rapid, inexpensive, and used for applications based on well-developed and validated algorithms. This paper reviews the recent advancement in fruit tree water stress detection via short-range sensing, which can be used for irrigation scheduling in orchards. Thermal imagery, near-infrared, and shortwave infrared methods are widely used for crop water stress detection. This review also presents research demonstrating the efficacy of short-range sensing in detecting water stress indicators in different fruit tree species. These indicators include changes in leaf temperature, stomatal conductance, chlorophyll content, and canopy reflectance. Short-range sensing enables precision irrigation strategies by utilizing real-time data to customize water applications for individual fruit trees or specific orchard areas. This approach leads to benefits, such as water conservation, optimized resource utilization, and improved fruit quality and yield. Short-range sensing shows great promise for potentially changing water stress monitoring in fruit trees. It could become a useful tool for effective fruit tree water stress management through continued research and development.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.515-518
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• 2005

LiDAR(Light Detection and Ranging) with digital aerial photograph can be used to measure tree growth factors like total height, height of clear-length, dbh(diameter at breast height) and crown projection area. Delineating crown is an important process for identifying and numbering individual trees. Crown delineation can be done by watershed method to segment basin according to elevation values of DSMmax produced by LiDAR. Digital aerial photograph can be used to validate the crown projection area using LiDAR. And tree height can be acquired by image processing using window filter$(3cell\times3cell\;or\;5cell\times5cell)$ that compares grid elevation values of individual crown segmented by watershed.

• 한국산림과학회지
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• 제96권3호
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• pp.251-258
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• 2007

항공 Lidar 기술을 이용한 산림조사 기법은 현지조사 및 항공사진을 이용한 기존 조사방법의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 국내 산림지형의 특성을 고려하여 개체목 인식 및 수고(樹高)추출을 위한 항공 Lidar자료의 기본적인 처리기법을 제시하고자 한다. 경기도 유명산 조림지를 대상으로 촬영된 항공 Lidar 원시자료로부터 비지면점을 제거하는 기법을 적용하여 순수 지표면을 표현하는 수치표고모형자료(DEM)를 생성하였다. 이렇게 제작된 DEM자료를 기반으로 비지면점에 해당하는 신호값들을 추출한 후 수관고모형(CHM)자료를 생성하였다. CHM자료에 개체목의 수고를 추출하는 필터링 기법을 개발하였다. 연구 지역의 낙엽송 및 잣나무 표본임분을 대상으로 항공사진 및 현지 측정된 자료와 비교한 결과, 개체목의 본수는 90% 이상의 정확도로 추출되었으며, 수고는 평균 1.1m 낮게 추정되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.85-90
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• 2021

본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학습 모델의 유효성을 검증한다.