Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
Most research materials (data), which are used for the study of digital mapping and digital elevation model (DEM) in the field of Remote Sensing and Aerial Photogrammetry are aerial photographs and satellite images. Additionally, they are also used for National land mapping, National land management, environment management, military purposes, resource exploration and Earth surface analysis etc. Although aerial photographs have high resolution, the data, which they contain, are not used for environment exploration that requires continuous observation because of problems caused by its coastline, as well as single - spectral and long-term periodic image. In addition to this, they are difficult to interpret precisely because Satellite Images are influenced by atmospheric phenomena at the time of photographing, and have by far much lower resolution than existing aerial photographs, while they have a great practical usability because they are mulitispectral images. The PKNU 2 is an aerial photographing system that is made to compensate with the weak points of existing aerial photograph and satellite images. It is able to take pictures of very high resolution using a color digital camera with 6 million pixels and a color infrared camera, and can take perpendicular photographs because PKNU 2 system has equipment that makes the cameras stay level. Moreover, it is very cheap to take pictures by using super light aircraft as a platform. It has much higher resolution than exiting aerial photographs and satellite images because it flies at a low altitude about 800m. The PKNU 2 can obtain multispectral images of visible to near infrared band so that it is good to manage environment and to make a classified diagram of vegetation.
본 논문에서는 무인항공기의 근거리 비행체 탐지 및 추적을 위한 영상처리 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 연속되는 영상에서 계산되는 호모그래피를 사용하여 움직이는 객체를 검출하고 확률적 다수-가설 추적기법으로 검출된 객체가 접근하는 비행체인지의 여부를 판단한다. 이는 항공기의 저고도 비행 시 영상에 보여지는 지표면과 같이 복잡한 배경 위에서 이동하는 비행체를 검출할 수 있고, 비행체의 동역학적 특성을 고려할 수 있기 때문에 색상기반의 비행체 탐지기법보다 향상된 성능을 보여준다. 또한 외부영향에 대한 임계치의 민감도를 현저히 감소시키므로 소형 무인항공기의 저고도 비행실험수행 시 효과적이다. 제안된 영상처리 알고리듬을 실제 비행실험 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.
무인기 원격탐사는 기존의 항공 및 위성 원격탐사보다 사용자가 원하는 시간에 높은 공간해상도의 영상을 취득하여 처리할 수 있다. 무인기 영상은 낮은 고도로 촬영되어 영상 한 장이 포괄하는 영역이 상대적으로 좁기 때문에 넓은 영역을 모니터링 하기 위해서는 다수의 영상을 병합하여 한 장의 영상으로 만드는 과정이 필요하다. 그러나 다수의 무인기 영상은 각각 다른 노출 조건에 의해 촬영되기 때문에 인접 영상 간에 밝기 값 차이가 존재하여 영상 병합시에 영상 접합선 부분에서 밝기 값이 대비되는 부자연스러운 병합영상을 생성하게 된다. 따라서 자연스러운 병합 영상 생성을 위해서는 영상간 밝기 값 차이를 보정해주고 접합선에 의한 효과를 제거하는 처리 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 상대방사보정을 통해 인접 영상간 밝기 값이 대비되는 현상을 해결하고, 영상 블렌딩 기법을 적용하여 밝기 접합선을 제거할 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 방안의 성능 분석을 위해 두개의 데이터셋에 대한 병합영상을 생성하여 원본 병합영상과 비교하였다. 비교결과 중첩영역에서의 밝기 값 차이가 5, 제곱근에러가 7 부근의 차이를 보여 기존 방식 대비 우수한 제안 방법의 성능을 확인하였다.
표면 영상 유속계(SIV, Surface Image Velocimetry)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 유속 측정의 정밀도를 높이기 위해서는 화질이 좋고, 왜곡이 적은 영상을 획득하는 것이 매우 중요하다. 트럭에 장착된 기중기를 이용하는 차량탑재형 표면 영상 유속계는 왜곡이 적은 영상을 얻는 좋은 방법이 될 수 있다. 이 때, 기중기의 흔들림 때문에 획득된 영상이 흔들리는 문제가 발생하며, 영상의 흔들림을 보정하여 유속을 측정할 수 있는 영상 처리 알고리듬이 필요하게 된다. 본 연구에서는 영상 분석 기법과 좌표 변환 기법, 유속 산정 기법 등을 조합하여 흔들리는 영상에서 표면 유속을 측정하는 기법을 개발하였다. 즉, 비디오 카메라로 촬영된 연속 영상에서 고정점들의 움직임을 추적하여 카메라의 위치 변동을 파악한다. 영상 분석에서 구한 격자점의 속도에서 고정점의 속도를 빼서, 격자점의 유속장을 산정하였다. 개발된 기법의 검증을 위해서 실험 수로에서 동일한 흐름에 대해 흔들리지 않은 영상과 흔들리는 영상의 두 가지 영상을 만들고, 흔들림이 없는 영상의 처리 결과를 기준으로 삼아, 흔들림이 있는 영상의 처리 결과를 검토하였다. 그 결과, 흔들림이 지나치게 커서 참조점들의 추적이 불가능한 경우를 제외하고는 두 자료의 처리 결과는 거의 동일하였으며, 유속 측정의 오차는 약 6 % 내외로 나타났다.
고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징점 자동추출과 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 수동으로 특징점을 구한 SR 결과와 같이 에지 부분이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) have several advantages over conventional remote sensing techniques. UAV can acquire high-resolution images quickly and repeatedly with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m nullifying the effect of extreme weather and cloud. This study discussed the use of low cost-effective UAV based remote sensing application in inspection of agricultural subsidy. The study area accrue $60.5km^2$ of Buljeong-myeon, Goesan-gun, Chungbuk in South Korea. UAV image acquired 25 times from July 25 to August 11, 2015 for 3 days. It is observed that almost 81.1 % (3,571 of 4,410 parcels) parcels are truthful whereas some parcels are incorrect or fraudulent. Surveying with UAV for agricultural subsidy instead of field stuff can reduce the required time as much as 64.8 % (19 of 54 days). Therefore, it can contribute significantly in speedy and more accurate processing of grant application and can end unfair receipt of the grant which in turn will improve customer satisfaction.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권4호
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pp.444-453
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2014
A throttleable rocket engine enables operational possibilities such as the docking of spacecraft, maneuvering in a certain orbit and landing on a planet's surface, altitude control, and entrance to atmosphere-less planets. Thus, throttling methods have long been researched. However, dual-manifold injectors, which represent one throttling method, have been investigated less than others. In this study, dual-manifold and single-manifold injectors were compared to determine the characteristics of dual-manifold injectors. Also, the effects of gas injection were investigated with various F/O ratios. To investigate the characteristics, mass flow rate, spray pattern, spray angle, and droplet size were measured. The spray angle and droplet size were captured by indirect photography. About 30 images were taken to assess the spray patterns and spray angle. Also, 700 images were analyzed to understand the droplet distribution and targeting area, moving to the right from the centerline with 1.11-cm intervals. The droplet size was obtained from an image processing procedure. From the results, the spray angle showed two transition regions, due to swirl momentum in the swirl chamber regardless of the F/O ratio. The droplet size showed similar trends in both dual-manifold and single-manifold injectors except in the low mass flow rate region. In the case of the dual- manifold injector, the spray cone was not fully developed in the low mass flow rate region due to low angular momentum in the swirl chamber.
UAV기반 멀티센서 시스템을 통해 취득된 영상의 지오레퍼런싱 정확도는 사용된 GPS/INS 시스템의 성능뿐만 아니라 카메라와 GPS/INS 시스템간의 상호관계를 나타내는 탑재변수의 정확도에 의해 영향을 받는다. 따라서 멀티센서 시스템 개발에 있어서 탑재변수의 정확한 추정은 필수적이다. 현재 우리는 재난/재해와 같은 긴급 상황에 대한 빠른 대응을 위해 실시간으로 대상지역을 감시할 수 있는 저고도 UAV기반의 실시간 공중자료획득 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 현재 개발 중인 시스템의 탑재변수 추정을 위한 시스템 캘리브레이션 방법론을 제안한다. 또한 실제 시스템의 제원을 이용한 시뮬레이션 데이터를 이용하여 정확하고 효율적인 캘리브레이션을 위한 효과적인 비행경로 및 지상기준점의 필요 개수를 도출하였다. 실험 결과, 총 6개의 스트립으로 구성된 비행경로를 따라 획득된 데이터와 5점 이상의 지상기준점 정보를 이용하면 제안된 방법론을 통해 정확한 탑재변수의 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 제안된 방법론을 이용하여 개발된 시스템의 탑재변수를 추정하고 이를 이용하여 획득된 센서 데이터의 지오레퍼런싱 정확도 평가를 수행할 예정이다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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