• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.75-75
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• 2022

Traditional agriculture mostly focused on activity in the field, but current agriculture faces problems such as reduction of agricultural inputs, labor shortage and so on. Accordingly, traditional agricultural experiments generally considered the simple treatment effects, but current agricultural experiments need to consider the several and complicate treatment effects. To analyze such several and complicate treatment effects, data collection has the first priority. Remote sensing is a quite effective tool to collect information in agriculture, and recent easier availability of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) enhances the effectiveness. LAI (Leaf Area Index) is one of the most important information for evaluating the condition of crop growth. In this study, we utilized UAV with multispectral camera to evaluate plant-based LAI of sweetcorn in a small-scale field experiment and discussed the feasibility of a new experimental design to analyze the several and complicate treatment effects. The plant-based SR measured by UAV showed the highest correlation coefficient with LAI measured by a canopy analyzer in 2018 and 2019. Application of linear mix model showed that plant-based SR data had higher detection power due to its huge number of data although SR was inferior to evaluate LAI than the canopy analyzer. The distribution of plant-based data also statistically revealed the border effect in treatment plots in the traditional experimental design. These results suggest that remote sensing with UAVs has the advantage even in a small-scale experimental plot and has a possibility to provide a new experimental design if combined with various analytical applications such as plant size, shape, and color.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.9-18
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• 2024

Small streams, despite their rich ecosystems, face challenges in vegetation assessment due to the limitations of traditional, time-consuming methods. This study presents a groundbreaking approach, combining unmanned aerial vehicles(UAVs), convolutional neural networks(CNNs), and the vegetation differential vegetation index (VDVI), to revolutionize both assessment and management of stream vegetation. Focusing on Idong Stream in South Korea (2.7 km long, 2.34 km² basin area)with eight diverse revetment methods, we leveraged high-resolution RGB images captured by UAVs across five dates (July-December). These images trained a ResNeXt101 CNN model, achieving an impressive 89% accuracy in classifying vegetation cover(soil,water, and vegetation). This enabled detailed spatial and temporal analysis of vegetation distribution. Further, VDVI calculations on classified vegetation areas allowed assessment of vegetation vitality. Our key findings showcase the power of this approach:(a) TheCNN model generated highly accurate cover maps, facilitating precise monitoring of vegetation changes overtime and space. (b) August displayed the highest average VDVI(0.24), indicating peak vegetation growth crucial for stabilizing streambanks and resisting flow. (c) Different revetment methods impacted vegetation vitality. Fieldstone sections exhibited initial high vitality followed by decline due to leaf browning. Block-type sections and the control group showed a gradual decline after peak growth. Interestingly, the "H environment block" exhibited minimal change, suggesting potential benefits for specific ecological functions.(d) Despite initial differences, all sections converged in vegetation distribution trends after 15 years due to the influence of surrounding vegetation. This study demonstrates the immense potential of UAV-based remote sensing and CNNs for revolutionizing small-stream vegetation assessment and management. By providing high-resolution, temporally detailed data, this approach offers distinct advantages over traditional methods, ultimately benefiting both the environment and surrounding communities through informed decision-making for improved stream health and ecological conservation.

• 대한지리학회지
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• 제50권5호
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• pp.473-483
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• 2015

본 연구에서는 소형 무인항공기를 이용하여 해안 지형을 항공촬영 한 연구결과를 바탕으로 해안선 추출 및 변화량을 분석하였다. 해안지역의 경우 해양-육지간의 지속적인 상호작용으로 변화속도가 매우 빠르고, 연구자의 직접적인 관찰이 제한되는 경우가 많아 원격탐사 자료를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 전통적인 원격탐사 방법은 시공간의 제약, 높은 운용비용 등이 한계점으로 지적되어 왔다. 이에 새로운 원격탐사 플랫폼인 무인항공기를 이용하여 해안선을 추출하였다. 촬영된 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 해안선을 추출하였고, 조위차에 따른 해안선의 변화를 관찰하였다. 본 연구에서 활용한 소형 무인항공기와 소형 디지털 카메라는 기존 원격탐사 플랫폼과 비교하여 경제성에서 장점이 있다. 최근 무인항공기는 여러 분야에서 다양한 목적으로 연구가 진행되고 있는 바, 지리학 분야에서도 공간정보 구축의 플랫폼으로서 지역연구 등 다양한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.215-226
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• 2015

일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권5호
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• pp.483-497
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• 2016

무인항공기 영상은 작물의 생육단계에 따라 고해상도로 신속한 수집이 가능하기 때문에 정밀농업 관리를 위한 공간 변이 분석에 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 무인항공기를 이용한 최적 식생지수를 선정하여 맥류 작황 추정식을 유도하는 것이다. 무인항공기 영상은 맥류 생육 기간인 2월 하순부터 6월 하순까지 6회에 걸쳐 촬영하였으며, 같은 기간 동안 5개 품종(큰알보리, 흰찰쌀보리, 새찰쌀보리, 금강밀, 조품밀)을 대상으로 휴대용 분광복사계를 이용하여 현장분광반사율을 측정하고 초장, 지상부건물중, 단위면적당 경수 등 생육인자를 조사하였다. 그 결과, 6개의 식생지수 중 RVI, NDVI, NGRDI 및 GLI가 생육인자와 높은 상관관계를 나타내었다. 또한 현장 생육조사 자료를 사용하여 식생지수와 생육인자의 비교를 시도하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1013-1025
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• 2020

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.829-846
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• 2018

작황 모니터링은 농민들에게 최적의 작물 생산을 위한 농작업 관리 전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 시료 채취에 의한 분석 등에 한정된 기존의 현장 모니터링 방법은 많은 시간과 노동력이 필요하다. 무인항공기는 고해상도 이미지를 신속하고 정기적으로 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 재배 면적, 생육인자, 생육이상 및 생산량 추정 등과 같은 작황 모니터링 분야에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한, 위성과 비교하여 비행 고도가 낮아 흐린 날씨에서도 높은 화질의 영상을 수집할 수 있다. 본 연구는 작황 모니터링 분야에서의 무인항공기 활용 가능성을 검토하고 무인항공기 기반의 작황 정보 생산을 위한 적용방안을 제시하고자 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.657-672
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• 2016

빈번하게 다양한 유형으로 발생하는 해안 침식 현상에 대하여 지속적인 모니터링을 통하여 변화 자료를 축적함으로써 효과적으로 침식 지역을 관리하고 대응 방안을 수립할 수 있다. 경제적으로 정밀한 해안지역 모니터링을 수행하기 위한 수단으로써 저고도 자율 비행이 가능한 드론사진측량 시스템이 제안되고 있다. 본 연구에서는 해안 지역에서 드론 시스템으로부터 취득된 데이터를 처리하여 생성된 정사영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model: DEM)을 다양한 기준 데이터와 비교함으로써 정확도를 분석하고자 한다. 비교 검증 방법을 수립하고, 이에 따라 분석된 정확도를 확인함으로써 해안 침식 모니터링에 드론 사진측량의 활용 가능성을 검증하였다. 기준 데이터와 다양한 조건에서 취득된 드론 영상으로부터 생성된 공간정보를 비교한 결과, 수평 및 수직 정확도(RMSE)는 각각 약 2.9 cm와 4.8 cm이었으며, 이는 해안 침식 모니터링의 요구정확도인 5 cm를 거의 만족시키는 수준으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.183-191
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• 2015

태풍, 홍수와 같은 자연재해 발생 시 영상을 기반으로 댐, 보, 교량과 같은 수변 구조물의 피해정보의 정량적인 분석이 가능하면, 피해복구 및 의사결정의 지원에 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 수변 구조물의 피해 분석을 위한 초기 과정으로 UAV를 활용한 수변 구조물의 3차원 정보의 획득을 시도하였고, 생성된 DSM의 정확도를 검증하였다. DSM의 생성을 위해 스테레오 기반의 영상정합 기술을 적용하였으며, 각각의 스테레오 정합결과를 생성 후 이를 모자이크하여 최종 DSM을 생성하였다. LIDAR에서 취득한 DSM과 비교하여 정확도를 검증했으며, 처리결과 전체 영역에서 3m 내외의 RMSE 수치가 나옴을 확인하였다. 오류의 원인을 분석해 본 결과, 생성된 DSM은 센서모델을 수립할 때에 필요한 EO 파라메터의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있었다. 이후 정확한 GCP의 적용 및 인터폴레이션, 후처리 등의 기술의 개발을 통해 더욱 신뢰할 수 있는 DSM의 생성 시도를 해야 할 것이다. 그리고 본 연구의 목표에 맞게 실제 피해지역에서의 시뮬레이션을 통해 DSM을 이용한 정량적인 피해 분석에 대한 연구를 수행해야 할 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제50권3호
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• pp.162-178
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• 2017

Remote sensing can be used to provide information about the monitoring of crop growth condition. Recently Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology offers new opportunities for assessing crop growth condition using UAV imagery. The objective of this study was to assess weather UAV aerial images are suitable for the monitoring of highland Kimchi cabbage. This study was conducted using a fixed-wing UAV (Model : Ebee) with Cannon S110, IXUS/ELPH camera during farming season from 2015 to 2016 in the main production area of highland Kimchi cabbage, Anbandegi, Maebongsan, and Gwinemi. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) by using UAV images was stable and suitable for monitoring of Kimchi cabbage situation. There were strong relationships between UAV NDVI and the growth parameters (the plant height and leaf width) ($R^2{\geq}0.94$). The tendency of UAV NDVI according to Kimchi cabbage growth was similar in the same area for two years (2015~2016). It means that if UAV image may be collected several years, UAV images could be used for estimation of the stage of growth and situation of Kimchi cabbage cultivation.