Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantage of acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yield distribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were taken at the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlations between the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derived vegetation indices($R^2=0.70$ in Sindongjin, $R^2=0.92$ in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost and higher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study a variety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with research on preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.711-732
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2019
Many unmanned aerial vehicle (UAV) applications have been employed for performing data collection in facilitating tasks such as surveillance and monitoring objectives in remote and dangerous environments. In light of the fact that most of the existing UAV relaying applications operate in conventional half-duplex (HD) mode, a full-duplex (FD) based UAV relay aided wireless network is investigated, in which the UAV relay helps forwarding information from the source (S) node to the destination (D). Since the activated UAV relays are always floating and flying in the air, its channel state information (CSI) as well as channel capacity is a time-variant parameter. Considering decode-and-forward (DF) relaying protocol in UAV relays, the cooperative relaying channel capacity is constrained by the relatively weaker one (i.e. in terms of signal-to-noise ratio (SNR) or signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR)) between S-to-relay and relay-to-D links. The channel capacity can be optimized by adaptively optimizing the transmit power of S and/or UAV relay. Furthermore, a hybrid HD/FD mode is enabled in the proposed UAV relays for adaptively optimizing the channel utilization subject to the instantaneous CSI and/or remaining self-interference (SI) levels. Numerical results show that the channel capacity of the proposed UAV relay aided wireless networks can be maximized by adaptively responding to the influence of various real-time factors.
본 논문에서는 넓은 개활지역에서의 신속한 재난 감시 및 탐지를 위하여 대규모 공중무인기로 구성된 협업 감시 네트워크를 고려한다. 관제센터의 한정된 자원은 다수의 공중무인기의 개별 제어에 제한이 있으며 이는 감시네트워크의 성능 저하를 가져온다. 따라서 공중무인기 기반 감시네트워크는 자율적 이동센서네트워크 구축, 재난지역 감시 범위 최대화, 재난발생 특성에 따른 효과적인 대형 변화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 가상력을 이용한 대규모 공중무인기의 네트워크 구축 및 효율적 제어 알고리즘을 제안한다. 공중무인기의 회전 움직임을 바탕으로 감시범위의 확장과 네트워크의 분할과 합병을 통해 재난 지역의 효과적인 감시가 가능하다. 시뮬레이션을 이용하여 대규모 공중무인기 기반 협업 감시네트워크는 공중무인기 간 자율적 감시네트워크 구축, 네트워크의 신속한 지역 이동 그리고 넓은 지역의 효율적 감시가 가능하고 높은 이벤트 탐지율(Event Detection Ratio) 획득이 가능함을 보인다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
한정된 정점과 인력 기반의 조사로 실제 국내 표착되는 해안 쓰레기의 총용량 추정이 어려운 우리나라의 해안 쓰레기 모니터링 방식 개선을 위해 비관리 해변에서 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle) 이미지와 RT-DETR 모델을 기반으로 해안 쓰레기 탐지하고 현장 조사와의 비교 연구로 해안 쓰레기의 정량적 탐지 및 자연 해안선 기준 우리나라에 표착되는 전체 쓰레기 총용량 추정 가능성을 제시하였다. RT-DETR(: Realtime DEtection TRansformer) 모델 학습 결과 mAP@0.5는 0.894, mAP@0.5:0.95는 0.693의 정확도를 보였다. 모델을 비관리 해변에 적용한 전체 해안 쓰레기 개수에 대한 정확도는 72.9%로 나타났다. 본 연구와 비관리 해변에 대한 모니터링을 정의하는 관리지침 마련 연구가 동반된다면 우리나라에 표착되는 전체 해안 쓰레기의 총 용량 추정이 가능할 것으로 기대된다.
Choi, Seok Keun;Kim, Gu Hyeok;Choi, Jae Wan;Lee, Soung Ki;Choi, Do Yoen;Jung, Sung Heuk;Chun, Sook Jin
한국측량학회지
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제35권1호
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pp.11-22
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2017
In recent years, coastal dune erosion has accelerated as various structures have been developed around the coastal dunes. A land cover map should be developed to identify the characteristics of sand dunes and to monitor the condition of sand dunes. The Korean Ministry of Environment's land cover maps suffer from problems, such as limited classes, target areas, and durations. Thus, this study conducted experiments using RGB and multispectral images based on UAV (Unmanned Aerial Vehicle) over an approximately one-year cycle to create a land cover map of coastal dunes. RF (Random Forest) classifier was used for the analysis in accordance with the experimental region's characteristics. The pixel- and object-based classification results obtained by using RGB and multispectral cameras were evaluated, respectively. The study results showed that object-based classification using multispectral images had the highest accuracy. Our results suggest that constant monitoring of coastal dunes can be performed effectively.
Jo, Young Hoon;Park, Jun Huyn;Hong, Eunki;Han, Wook
보존과학회지
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제36권4호
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pp.264-274
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2020
The Choijin Lama Temple is a representative example of 19th- to 20th-century architecture. The temple has been damaged by various development pressures and the effect of a harsh continental climate. This study digitalized the entire temple site using three-dimensional scanning to establish the basic data of conservational management and monitoring for spatial changes. A terrestrial laser scanning model of the temple was completed, which showed low registering error vectors (3.73 mm average) and dense point distances. Unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry was also applied to verify its applicability to the spatial and environmental monitoring of the temple. The results showed that the overall point density of the UAV photogrammetry model is similar within a 10 mm resolution. The relatively low RMSE of UAV photogrammetry from the ground to the uppermost roof indicates the high applicability of integrating it with the terrestrial laser scanning model. The digital documentation of the Choijin Lama Temple is expected to have a great ripple effect on the documentation, conservation, and utilization of Mongolian cultural heritage sites.
Monitoring civil structures periodically is necessary for ensuring the fitness of the structures. Cracks on inner and outer surfaces of the building plays a vital role in indicating the health of the building. Conventionally, human visual inspection techniques were carried up to human reachable altitudes. Monitoring of high rise infrastructures cannot be done using this primitive method. Also, there is a necessity for more accurate prediction of cracks on building surfaces for ensuring the health and safety of the building. The proposed research focused on developing an efficient crack classification model using Transfer Learning enabled EfficientNet (TL-EN) architecture. Though many other pre-trained models were available for crack classification, they rely on more number of training parameters for better accuracy. The TL-EN model attained an accuracy of 0.99 with less number of parameters on large dataset. A bench marked METU dataset with 40000 images were used to test and validate the proposed model. The surfaces of high rise buildings were investigated using vision enabled Unmanned Arial Vehicles (UAV). These UAV is fabricated with TL-EN model schema for capturing and analyzing the real time streaming video of building surfaces.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 들어 UAV(무인항공기) 및 드론을 이용하여 다양한 활용기술에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 특히, 측량분야에서는 UAV에 탑재된 디지털 카메라나 다양한 센서들을 이용하여 취득된 고해상도의 영상자료를 바탕으로 해당 지형을 모니터링하거나, 고해상도의 정사영상 및 DSM, DEM을 생성하기 위한 기술에 관한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 UAV와 VRS-GPS를 이용하여 GCP 정합수에 따른 정확도를 분석하여 보았다. 먼저 VRS-GPS를 이용해 지상기준점을 선점한 후 UAV를 이용하여 기본고도 150m로 촬영을 실시하였으며, 646장의 영상정보를 취득하여 DSM과 정사영상을 제작하기 위해 pix4d mapper버전을 사용하여 RMSE를 분석한 결과 GCP 정합수를 5장 이상만 하여도 국가 기본도(축척 : 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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