많은 연구들에서 영상자료와 분류 알고리즘 측면에서 분류정확도를 비교하였지만, 참조자료 또는 분석자에 의존하는 훈련샘플에 의한 분류정확도 비교와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 감독분류에 있어 훈련샘플로써 지상 분광반사자료의 유용성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 초분광영상과 다중분광영상을 대상으로 영상 수집 훈련샘플과 지상 분광반사자료를 사용하여 분류 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상 수집 훈련샘플 사용 시 초분 광영상과 다중분광영상에서 공통적으로 약 90%의 분류정확도를 얻을 수 있었다. 그러나 지상 분광반사자료를 훈련 샘플로 사용하면 초분광영상의 경우 약 10%p, 다중분광영상의 경우 약 20%p의 분류정확도 감소가 발생하였다. 특히 다중분광영상에서 분광반사특성이 유사하게 나타나는 클래스들의 경우 분류정확도가 초분광영상에 비해 매우 낮게 나타났다. 따라서 지상 분광반사자료는 다중분광영상에 적용하는 데에는 한계가 있지만, 초분광영상을 이용한 토지피복분류에 있어 유용한 훈련샘플이 될 수 있다.
Lefcourt, Alan M.;Beck, Elizabeth A.;Lo, Y. Martin;Kim, Moon S.
Journal of Biosystems Engineering
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제40권2호
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pp.145-152
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2015
Purpose: The inability to adequately judge the efficacy of cleaning and sanitation procedures in deli departments is a recognized food safety concern. In a prior study, our research group demonstrated that visual inspection of cleaned produce processing surfaces could be enhanced through the use of a portable fluorescence imaging device that detected residual produce residues. Methods: To explore the feasibility of using fluorescence imaging to similarly detect residual deli residues, spectra of American, Cheddar, Provolone, and Swiss cheeses and of processed chicken, ham, roast beef, and turkey were acquired using a laboratory hyperspectral imaging system. Circular punches of these commodities were placed onto stainless steel and high density polyethylene coupons for imaging. The coupon materials were selected to represent common surfaces found in deli departments. Results: Analysis of hyperspectral fluorescence images showed that cheeses exhibited peaks in the blue-green region and at around 675 nm. Meats exhibited peaks in the blue-green region with one of four ham and one of four chicken brands exhibiting peaks at around 675 nm, presumably due to use of plant-derived additives. When commodities were intermittently imaged over two weeks, locations of spectral peaks were preserved while intensity of peaks at shorter wavelengths increased with time. Conclusion: These results demonstrate that fluorescence imaging techniques have the potential to enhance surface hygiene inspection in deli departments and, given the immediate availability of imaging results, to help optimize routine cleaning procedures.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.297-300
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2006
The knowledge of fuel load and composition is important for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential of reduction the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. This paper compared the results of object-oriented classification to a pixel-based classification for fuel type map derived from Hyperion hyperspectral data that could be enable to provide this information and allow a differentiation of material due to their typical spectra. Our methodological approach for fuel type map is characterized by the result of the spectral mixture analysis (SMA) that can used to model the spectral variability in multi- or hyperspectral images and to relate the results to the physical abundance of surface constitutes represented by the spectral endmembers. Object-oriented approach was based on segment based endmember selection, while pixel-based method used standard SMA. To validate and compare, we used true-color high resolution orthoimagery
This research developed a measurement technique that can measure the oxygen temperature inside a high temperature furnace. Instead of measuring only changes in frequency components within a small range used in the existing variable laser absorption spectroscopy, laser spectroscopy technology was used to spread out wavelength of the light source passing through the gas Based on a total of 20,000 image data, research was conducted to predict the temperature of a high-temperature furnace using CNN with black and white images in the form of spectral bands by temperature of 25 to 800 degrees. The optimal model was found through Hyper parameter optimization, R2 score is 0.89, and the accuracy of the test data is 88.73%. Based on this research, it is expected that concentration measurement and air-fuel ratio control technology can be applied.
CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 바다, 호수 및 강에서 담수, 오수, 퇴적물 등으로부터 공급된 유기물질의 일종으로 가시광선에서 빛을 흡수하는 성질을 가지며, 2016년부터 환경부에서 선정한 하천, 호수 등 방류수의 수질오염 표준인 TOC(Total Organic Carbon)를 간접 추정할 수 있는 매개변수가 될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 백제보 상류 23 km 구간을 대상으로 2개년(2016~2017) 중 7일의 초분광영상 자료를 활용하여 내륙지역의 CDOM에 대한 적정 반사도 밴드값(Rrs)과 CDOM을 추정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. CDOM은 흡수계수(αCDOM)를 통해 간접 추정되며, 흡수계수의 기준 파장값(λ)은 연구별로 350 nm, 375 nm, 400 nm, 412 nm 및 440 nm 등 다르게 나타난다. 초분광영상은 AsaFENIX 초분광 센서에서 관측된 380~970 nm까지 4 nm 간격, 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 영상을 활용하였으며, 자료의 연속성을 위해 smoothing 기법을 활용하여 가공하였다. 추정 알고리즘은 Random forest를 활용하였으며, 70%의 trainning과 30%의 test로 구분하여 적용하였다. 산출된 CDOM은 결정계수(R2), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 이용하여 실측 CDOM과 비교하였다. 흡수계수별 CDOM의 산정 결과 αCDOM(350 nm)의 trainning, test에서 각각 R2가 0.71, 0.74, NSE가 0.25, 0.49로 가장 높았으며, 적정 반사도 밴드값은 Rrs(466), Rrs(493), Rrs(548), Rrs(641)를 사용하였을 때 trainning, test에서 각각 R2가 0.93, 0.90, NSE가 0.85, 0.69로 가장 높게 나타났다.
다목적실용위성 3A호에 탑재되는 고해상도의 중적외선 영상자료에 대한 지표면 식별 특성을 파악하기 위하여, 고해상도 중적외선 영상 획득이 가능한 AHS(Airborne Hyperspectral Scanner) 자료를 사용하여 중적외선 영상 자료의 지표면 온도 산출 가능성과 토지피복도 분류 정확도를 평가하였다. 먼저 AHS 열적외선 자료로 작성한 지표면 온도 영상과 AHS 중적외선 각 밴드의 화소값을 비교한 결과 주간과 야간 모두 밴드 68(중심파장 $4.64{\mu}m$)의 결정계수가 0.74이상으로 가장 높았다. 다음으로 AHS 중적외선 밴드를 이용하여 토지피복도를 작성한 결과 주간의 경우 지붕, 도로, 초지, 식생, 수역 등이 구분 가능했지만 야간의 경우 초지와 식생, 도로와 수역, 지붕과 도로 등 일부 클래스들이 서로 중복되어 나타났다. AHS 중적외선 밴드의 지표면 식별 능력의 향상 가능성을 파악하기 위하여 주간과 야간자료의 편차 영상을 구하여 토지피복도를 작성한 결과 Zone 1과 Zone 2의 소지역별 분류정확도가 각각 67.5%, 64.3%로서, 주간 또는 야간 중적외선 밴드로 작성된 토지피복도에 비해 10% 이상 향상된 것으로 나타났다. 결과적으로 고해상도 중적외선 밴드 영상자료는 지표면온도 산출시 지표 피복 특성을 고려한 알고리즘 개발이 요구되며, 지표면 식별 능력은 주간에 비해 야간이 낮으므로 주간과 야간의 편차 영상을 이용할 경우 지표면 식별 능력을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
초분광 이미지 분석은 석조문화재 손상지도 제작 시 화학적·생물학적 오염의 정량적인 면적산출이 어려운 단점을 보완하기 위해 제안되었다. 이 연구에서는 다양한 표면오염물이 나타나는 경주굴불사지 석조사면불상을 대상으로 초분광 이미지 분석을 수행하였다. 이때 화학적·생물학적 오염은 색상과 형태에 따라 10가지 범주로 구분하였고 범주의 참조 이미지 제작법을 제시하였다. 또한 오염물을 분류하기 위해 SAM 알고리듬을 사용하고 관심영역을 사용한 분류방법(Method A)과 영상에서 추출한 분광정보를 라이브러리로 구축하여 분류하는 방법(Method B)을 적용하였다. 분류된 이미지를 참조 이미지와 비교한 결과, 정확도는 분류 방법에 따라 52.07%와 63.61%, Kappa 지수는 0.43과 0.55로 산출되었고, 분류시 오분류 화소는 동일한 계열의 오염에 분포하는 경향을 보인다.
본 연구에서는 고추의 수분스트레스 반응을 최적으로 계측할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위해 초분광 단파 적외선 영상기술을 적용하였다. 수분스트레스에 노출된 고춧잎의 단파적외선 분광영상을 획득하고 ANOVA 분석을 이용하여 수분스트레스 반응을 가장 잘 반영하는 파장영역을 선정하였다. 고춧잎의 단파적외선 초분광 영상을 이용하여 ANOVA 분석을 수행한 결과 수분스트레스 판별을 위한 최적 파장은 1449nm으로 물분자의 광흡수 영역대와 거의 일치하였다. 최적 파장에서의 고춧잎 상대반사값을 가우시안 회귀분석을 통해 정상군과 토양흡착수압이 -20kPa과 -50kPa일 때의 스트레스군을 구분할 수 있는 임계값을 계산하고 이 값을 기준으로 단파적외선 영상을 이진화하여 수분스트레스 반응을 판단할 수 있는 최종영상을 구축하였다. 결과 영상에서 정상군과 스트레스군의 토양흡착수압이 -20kPa인 잎의 경우 스트레스 반응을 보인 픽셀이 72%이었고, -50kPa인 잎에서는 스트레스 반응을 보인 픽셀이 84%로 12%차이가 났다. 정상군과 스트레스 강도가 다른 시료의 경우 영상의 결과가 명확히 구분되는 것으로 나타나 단파적외선 영상기술이 고춧잎의 수분스트레스 상태를 정량적으로 나타낼 수 있는 기술임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 담수를 대상으로 녹조의 발생을 모니터링하기 위해 내륙에 위치한 백제보와 남양호의 초분광영상을 이용하여 클로로필-a (Chl-a)의 농도를 추정하였다. 각 유역의 초분광이미지는 2016년부터 2017년까지 백재보에서 항공기로, 2020년부터 2021년까지 남양호에서 드론으로 촬영하였다. 이후, 순열 특성 중요도를 이용하여 Chl-a 농도와 관련성이 높은 30개의 반사 대역을 선택하였으며, 백제보는 400-530, 620-680, 710-730, 760-790 nm, 남양호는 400-430, 655-680, 740-800 nm 구간의 반사도가 선택되었다. 선택된 반사율을 입력자료로 하는 인공 신경망 기반의 Chl-a 산정 모델을 개발하였으며 모형의 성능은 결정계수(R2), 평균제곱근오차(RMSE), 평균절대오차(MAE)로 평가하였다. 유역별 산정모델의 성능은 각각 R2: 0.63, 0.82, RMSE: 9.67, 6.99, MAE: 11.25, 8.48로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Chl-a 모델은 향후 담수호 녹조의 최적 관리를 위한 기초 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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