Satellite and aerial remote sensing (RS) techniques have been provided to collect spatial data globally over the last few decades. However in developing countries such as China, there is still an urgent need for low cost and high resolution RS data. As an emerging RS platform, commercial Unmanned Aerial Vehicle (UAV) integrated with state-of-the-art sensors and information technologies has the potential to become a low cost tool to meet application demands. In this paper, the architecture of UAV RS operation system is mentioned. Moreover, key technologies in UAV RS system are analyzed and current work is reported.
최근 무인항공기(UAV)의 발전과 관심이 높아지면서 UAV의 수요가 급증하고 있다. 전통적인 방식의 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용으로 효과적인 자료 취득이 가능하여 다양한 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사)에 활용되고 있다. 다만, 배터리 용량 및 관제시스템과 기체의 거리 제한에 따라 전통적인 원격탐사 방법인 위성과 항공기를 이용한 방법에 비해 좁은 면적만을 획득한다는 단점이 있다. 하지만 원거리 원격관제가 가능하다면 원격탐사 분야에서의 UAV의 활용 가능성은 더 높아질 수 있으며 이에 UAV와 관제 시스템의 거리에 상관없이 관제할 수 있는 통신 네트워크 시스템이 필요하다. 전통적인 방식의 무선장치(RF 2.4 GHz, 915 MHz, 433 MHz)로 UAV와 Ground Control System(GCS)가 송수신 할 수 있는 거리는 약 2 km 내외로 제한적이다. 하지만 구축되어 있는 Long-Term Evolution(LTE) 통신망 기반의 제어방식을 적용하면 Radio Frequency(RF) 통신망의 단점을 보완할 수 있어 기존 산업과 융합하여 보다 큰 효과를 이룰 수 있다. 본 연구에서는 LTE 통신방식을 통해 GCS 기준 최대 직선거리 6.1 km, 촬영 면적 2.2 ㎢, 총 비행 거리 41.75 km의 비행을 수행하였다. 또한, LTE 통신의 무선 기지국 현황을 통해 통신 두절 가능성에 대해서도 분석하였다.
The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have several advantages over conventional RS techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m, they can obtain good quality images even in cloudy weather. Therefore, they are ideal for acquiring spatial data in cases of small agricultural field with mixed crop, abundant in South Korea. This paper discuss the use of low cost UAV based remote sensing for classifying crops. The study area, Gochang is produced by several crops such as red pepper, radish, Chinese cabbage, rubus coreanus, welsh onion, bean in South Korea. This study acquired images using fixed wing UAV on September 23, 2014. An object-based technique is used for classification of crops. The results showed that scale 250, shape 0.1, color 0.9, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum parameter values in image segmentation. As a result, the kappa coefficient was 0.82 and the overall accuracy of classification was 85.0 %. The result of the present study validate our attempts for crop classification using high resolution UAV image as well as established the possibility of using such remote sensing techniques widely to resolve the difficulty of remote sensing data acquisition in agricultural sector.
The main goal of this paper is to assess application of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) remote sensing and GIS based images in detection and measuring of rice field drought area in South Korea. Drought is recurring feature of the climatic events, which often hit South Korea, bringing significant water shortages, local economic losses and adverse social consequences. This paper describes the assesment of the near-realtime drought damage monitoring and reporting system for the agricultural drought region. The system is being developed using drought-related vegetation characteristics, which are derived from UAV remote sensing data. The study area is $3.07km^2$ of Wonbuk-myeon, Taean-gun, Chungnam in South Korea. UAV images were acquired three times from July 4 to October 29, 2015. Three images of the same test site have been analysed by object-based image classification technique. Drought damaged paddy rices reached $754,362m^2$, which is 47.1 %. The NongHyeop Agricultural Damage Insurance accepted agricultural land of 4.6 % ($34,932m^2$). For paddy rices by UAV investigation, the drought monitoring and crop productivity was effective in improving drought assessment method.
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.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.441-444
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2008
This paper describes the development of a circularly polarized microstrip antenna, as a part of the Circularly Polarized Synthetic Aperture Radar (CP-SAR) sensor which is currently under developed at the Microwave Remote Sensing Laboratory (MRSL) in Chiba University. CP-SAR is a new type of sensor developed for the purpose of remote sensing. With this sensor, lower-noise data/image will be obtained due to the absence of depolarization problems from propagation encounter in linearly polarized synthetic aperture radar. As well the data/images obtained will be investigated as the Axial Ratio Image (ARI), which is a new data that hopefully will reveal unique various backscattering characteristics. The sensor will be mounted on an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) which will be aimed for fundamental research and applications. The microstrip antenna works in the frequency of 1.27 GHz (L-Band). The microstrip antenna utilized the proximity-coupled method of feeding. Initially, the optimization process of the single patch antenna design involving modifying the microstrip line feed to yield a high gain (above 5 dBi) and low return loss (below -10 dB). A minimum of 10 MHz bandwidth is targeted at below 3 dB of Axial Ratio for the circularly polarized antenna. A planar array from the single patch is formed next. Consideration for the array design is the beam radiation pattern in the azimuth and elevation plane which is specified based on the electrical and mechanical constraints of the UAV CP-SAR system. This research will contribute in the field of radar for remote sensing technology. The potential application is for landcover, disaster monitoring, snow cover, and oceanography mapping.
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.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.46-46
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2017
We developed a rice simulation model for remote-sensing (SIMRIW-RS, Homma et al., 2007) to evaluate rice production and management on a regional scale. Here, we reports its application trial to estimate rice production in farmers' fields in Sendai, Japan. The remote-sensing data for the application was periodically obtained by multispectral camera (RGB + NIR and RedEdge) attached with unmanned air vehicle (UAV). The airborne images was 8 cm in resolution which was attained by the flight at an altitude of 115 m. The remote-sensing data was relatively corresponded with leaf area index (LAI) of rice and its spatial and temporal variation, although the correspondences had some errors due to locational inaccuracy. Calibration of the simulation model depended on the first two remote-sensing data (obtained around one month after transplanting and panicle initiation) well predicted rice growth evaluated by the third remote-sensing data. The parameters obtained through the calibration may reflect soil fertility, and will be utilized for nutritional management. Although estimation accuracy has still needed to be improved, the rice yield was also well estimated. These results recommended further data accumulation and more accurate locational identification to improve the estimation accuracy.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제1권1호
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pp.31-40
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2020
The rapid development of technologies in unmanned aerial vehicles (UAVs) has led to their use in various areas. UAVs are mainly used for commercial purposes, but their utilization is increasingly important in other areas because their operation cost is less than satellites and aerial imaging. The utilization of UAVs in the environment/ecology area is relatively new. Therefore, identifying the trends of UAV-related spatial information is significant in basic research for UAV utilization. This study quantitatively identified domestic and international research trends related to UAV utilization and analyzed research areas. An attempt was also made to identify upcoming UAV-related topics in the environment/ecology research field using text mining to analyze the bibliographic information of global research literature. Domestic UAV-related studies were classified into seven clusters where basic research on "UAV technology/industry trends" was abundant, and studies on data collection and analysis through UAV remote sensing technology have increased since 2015. Eight clusters were identified for international studies where the most active research area international was "remote sensing technology/data analysis". In addition, Canopy, Classification, Forest, Leaf Area Index, Normalized Difference Vegetation Index, Temperature, Tree, and Atmosphere appeared as the main keywords related to environment and ecology. The appearance frequencies and association strengths were high because the advancement in UAV optical sensor technology and the rapid development of image processing technology enabled the acquisition of data that could not be obtained from existing spatial information. They are recognized as future research topics as related domestic studies have begun corresponding to international research.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has several advantages over conventional remote sensing techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude, they can obtain good quality images even in cloudy weather. In this paper, we discussed the state-of-the-art of the domestic and international use of UAV in agricultural sector as well as assessed its utilization and applicability for agricultural environment in Korea. Association of robotic, computer vision and geomatic technologies have established a new paradigm of low-altitude aerial remote sensing that has now been receiving attention from researchers all over the world. In a field study, it has been found that use of UAV imagery in an agricultural subsidy program can reduce the farmers' complain and provide objective evidence. UAV high resolution photography can also be helpful in monitoring the disposal zone for animal carcasses. Due to its expeditiousness and accuracy, UAV imagery can be a very useful tool to evaluate the damage in case of an agricultural disaster for both parties insurance companies and the farmers. Also high spatial and temporal resolution in UAV system can increase the prediction accuracy which in turn help to maintain the agricultural supply and demand chain.
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