• 한국수자원학회논문집
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• 제39권11호
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• pp.969-976
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• 2006

본 연구의 목적은 홍수범람 시에도 침수상황의 파악이 가능한 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 안성천 농촌유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 분석에 사용된 영상은 안성천유역에 1998년 8월 9일에 발생한 홍수피해시기를 중심으로 홍수 전, 직후, 후의 세 시기 영상을 선정하였다. 5m DEM을 이용하여 정사보정을 실시한 후, 세 영상의 RGB 합성방법을 실시한 결과 침수된 지역의 공간적 위치를 파악할 수 있었으며, 영상간의 연산방법인 Ratio 방법을 적용하여 보다 정확한 침수영역을 추출할 수 있었다. 침수지역은 성환천과 학정천의 합류지점 부근의 농경지로 추정할 수 있었으며, 침수영역은 하천으로부터 도로 및 농로의 경계까지 진행되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 농촌지역의 소규모로 산재하여 발생한 침수지역의 자료를 작성하고, 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.19-23
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• 2006

본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치고도모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하기 위한 것이다. 항공 영상지도의 경우 불과 4-5년 전까지만 해도 흑백항공사진 필름을 이용해 왔으나 최근 들어 판독을 더욱 용이하게 하기 위하여 컬러항공사진을 많이 이용하고 있다. 품질이 높은 정사영상제작을 위해서는 정확한 수치고도모형이 필요하다. 수치고도모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치고도모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치고도모형 생성 방법은 흑백항공사진에서와는 달리 컬러항공사진은 항공사진 전용 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 수치고도모형의 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였으며 각 밴드별 수치고도모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였다. 본 연구에서는 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치고도모형을 얻을 수 있었음을 실험을 통해 검증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.106-117
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• 2016

최근 환경보호와 신재생에너지 확보 일환으로 태양광발전소가 널리 보급되고 있으며, 태양광 모듈의 효율적인 관리를 위해서는 정기적인 점검이 필요하다. 본 연구에서는 UAV 기반 열적외선 카메라와 GIS 공간분석을 통해 태양광 모듈에 대한 고장여부를 진단할 수 있는 실험을 실시하였다. 먼저 고정익 UAV와 RGB 카메라를 이용하여 영상을 촬영한 후 Pix4D SW를 통해 정사영상을 생성하였으며, 정사영상 자료를 이용하여 태양광 모듈 레이어를 구축한 후 코드를 입력하였다. 또한 태양광 모듈 고장여부를 진단하기 위해 고무덮개를 태양광 모듈에 설치하였으며, 열적외선 카메라로부터 얻어진 온도 정보와 태양광 모듈 레이어를 기반으로 Zonalmean 함수를 통해 태양광 모듈별 평균온도를 계산할 수 있었다. 마지막으로 GIS 공간분석을 통해 이상 발열이 확인된 $37^{\circ}C$ 이상의 모듈을 자동으로 추출하고 각 모듈별 고유식별 코드를 식별함으로써 고무 덮개를 설치한 모듈의 위치를 정확하게 분석할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.139-144
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• 2006

농촌지역 소하천 주변의 홍수범람지역을 추정하기 위하여 강우와 구름의 영향을 받지 않으며 홍수기간의 데이터 취득이 가능한 RADARSAT 영상을 이용하였다. 대상 지역인 안성천유역의 1998년 9월 홍수시기에 대해서 홍수 전, 직후 그리고 후, 세시기의 RADARSAT 영상을 사용하였다. 5m DEM을 이용하여 정사보정을 한 후 RGB 합성방법과 ratio 방법을 적용하여 성환천과 학성천 합류지점에서 침수지역을 발견하였다. 침수지역은 두개의 하천이 합류하는 지점에서 발생하였으며, 하천의 통수능력을 상실하여 범람한 것으로 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.425-435
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• 2014

항공사진이나 위성영상으로부터 건물, 도로 등과 같은 인공지물을 추출하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔으며, 최근 수치항공사진의 해상도가 크게 개선됨에 따라 인공지물 추출 시 종종 원치 않는 잡영들이 검출되곤 한다. 본 연구에서는 이러한 잡영 문제를 보완하고 필요로 하는 대상물을 추출해 내기 위한 목적으로 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 RGB영상의 채널을 분리하고 채널간의 차연산을 수행한 후 각 결과를 이진화하고 잡영제거 및 형태복원을 통하여 경계를 추출하도록 구성되었다. 경계 검출을 수행하기에 앞서 실험에 사용될 수치항공칼라사진에 대하여 광속조정, 수치지형모형 추출, 수치정사사진 생성 및 모자이크 작업 등의 사전처리 과정을 거쳤으며, 이렇게 하여 얻어진 수치정사사진 상에서 소형건물의 지붕경계를 본 연구에서 개발한 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 또한 지붕경계 추출 결과를 종래의 방법으로 얻어진 결과와 비교함으로써 알고리즘의 타당성이 입증될 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.97-104
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• 2016

본 연구에서는 강원도에 존재하는 노천 채굴 방식의 석회석 광산 내부에 존재하는 생태복원지역에 대한 변화 분석 및 모니터링을 수행하고자 고해상도의 다시기 정사영상을 이용하여 식생 분포 지역의 식생 분포 변화 분석을 수행하고자 하였으며, DEM을 이용한 지형의 변화 분석을 수행하였고, 드론 사진측량의 활용성을 검토하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 2014년 항공레이저측량 및 2015년 고정익 드론사진측량으로 제작된 정사영상과 포인트 클라우드를 수집하였다. 또한 2016년 회전익 드론사진측량을 이용하여 정사영상 및 포인트 클라우드를 제작하고, 이를 이용하여 생태복원지역의 변화 분석을 수행하였다. 그 결과 유인 항공측량시스템보다 단시간, 저비용으로 지형공간정보를 생성하고 이를 이용하여 노천광산 생태복원지역의 변화 모니터링 수행이 가능하였다. RGB 정사영상을 활용하여 식생 분포 지역을 추출하는 nEGI 및 VARI를 통해 식생 분포 지역을 추출한 결과 식생 분포 지역이 대상지역의 면적 대비 약 10~30%가 증가하여 생태복원이 원활하게 진행되고 있는 것으로 나타났다. DEM을 이용해 제작된 단면과 복원 계획선을 비교 분석한 결과 드론의 활용으로 제작된 단면과 복원 계획선이 ${\pm}10cm$의 오차로 유사한 형태를 나타냈으며, 토공량 분석이 가능하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.405-416
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• 2019

정보통신기술의 발달로 인하여 데이터의 생산과 처리 속도가 빨라지고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 이용하여 객체를 분류하기 위해, 학습에 필요한 데이터는 인터넷과 공간정보기술의 발달로 인하여 손쉽게 수집할 수 있게 되었다. 공간정보 분야에서도 머신러닝은 영상, 포인트 클라우드 등을 이용하여 객체를 분류 또는 인식하는 것에 적용되고 있다. 본 연구에서는 기 구축된 수치지도 버전 1.0을 활용하여 학습 데이터를 수동으로 구축하는 문제점을 개선하고 영상과 포인트 클라우드를 이용하여 도로, 건물, 식생을 분류하는 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 RGB 밴드만을 갖고 있는 실감정사영상을 사용하였을 경우 색상을 뚜렷하게 구분할 수 있는 도로, 건물, 식생의 분류가 가능하였지만 색상이 유사한 경우에는 분류가 잘 되지 않는 한계를 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해 실감정사영상과 정규수치표면모델을 밴드 퓨전한 후 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용하였으며 이를 통해 85%이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.3-10
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• 2014

수치지형도는 항공영상 및 현장조사 자료를 바탕으로 전문가의 숙련된 과정을 통해 제작되며 수치지형도는 2년 주기로 수정 갱신한다. 이러한 수치지형도 제작에는 많은 시간이 소모되어 급변하는 지형정보의 신속한 수정 갱신이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 간결하고 신속한 수치지형도의 갱신 방법을 위해 촬영시기가 다른 동일 대상 지역의 고해상도 항공정사영상을 이용하여 RGB 컬러모델에서 HSI 컬러변환을 실시한다. 이에 얻어진 채도값을 기준으로 영역확장기법 및 모폴로지를 적용하여 도로영역의 객체 분류를 수행하였으며 대상지역의 지형변화 탐측을 위해 CVA 기법을 적용하여 변화된 도로영역의 추출정확도를 비교 분석하여 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.367-378
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• 2021

야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.159-159
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• 2020

하천환경조사는 하천의 전반적인 특성을 조사 분석하는 것으로 하천환경 조사결과는 하천관련사업의 기초자료로 사용된다. 하천환경조사의 기초조사에서는 현장답사를 통해 하천의 특성을 대략적으로 판단하고 하천 전구간의 물리적 구조와 식생의 분포, 중요 서식처 정보를 포함하는 RCS 지도(River Corridor Survey)를 작성한다. 기초조사를 위해서는 하천 전 구간에 대한 현장답사가 필요하기 때문에 많은 시간, 비용 그리고 인력이 필요하고, 육안 또는 사진을 통한 스케치로 이루어져 조사 결과가 정성적이고 작업자의 경험이나 능력에 따라 결과가 좌우된다는 한계가 있다. 따라서 하천환경조사를 좀 더 간편하고 과학적이며 경제적으로 조사하기 위해 최근 드론 영상을 이용한 조사 기술 개발에 대한 연구들이 증가하고 있다. 하지만 드론을 이용한 하천환경조사의 대부분은 RGB 영상을 이용하기 때문에 정밀한 하천환경 변화를 정량적으로 분석하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 사람이 감지할 수 있는 빛의 영역 뿐 아니라 자외선과 적외선 영역의 분광특성을 이용하여 하천환경의 특성을 세밀하게 분류하는 것이 가능한 초분광센서를 드론에 탑재하여 하천환경을 조사하기 위한 기초 연구들이 시작되고 있다. 본 연구에서는 line scan 방식의 초분광센서를 드론에 탑재하여 초분광영상을 촬영하기 위한 드론 시스템을 구성하였고, 하나의 사진과 같이 초분광영상을 제작하기 위해 다양한 기하보정 기술을 적용하여 최적의 기하보정 방법을 제시하였다. 이를 위해 초분광영상의 기하보정은 각각의 초분광영상의 GCP와 대응점을 이용한 2차원 변환 방법 및 비선형 변환 방법을 적용하여 보정을 수행하였으며, 각 방법에 따른 정사보정 영상의 위치정확도를 검증하였다. 연구 결과 드론 기반의 초분광영상 촬영 및 기하 보정 방법을 제시하였다. 향후 하천환경조사 뿐만 아니라 다양한 분야의 원격탐사에 초분광영상을 활용하는데 도움이 될 것으로 기대한다.