최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 적외선 LED BAR를 기반으로 하여 3D 입체 영상을 이용하면서 다양한 터치 인터랙션이 가능한 대규모 인터랙티브 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 IR LED BAR를 이용하여 입체 영상의 느낌을 느낄 수 있는 스크린과 떨어진 공간에 인터랙션 막을 생성 한다. band pass filter를 장착한 적외선 카메라를 통하여 실시간으로 영상을 획득한다. 획득되어진 영상은 영상처리모듈을 통하여 터치 인터랙션 좌표 정보를 구하고 packet으로 저장한다. 네트워크 데이터 통신을 통하여 packet을 server로 보내며 server에서 메타포 분석 모듈로 packet을 분석하고 메타포 이벤트로 저장하여 콘텐츠에 보낸다. 콘텐츠에서는 실시간으로 메타포 이벤트 결과를 실행하여 입체 영상에서 터치 인터랙션이 사용 가능하도록 한다. 그로 인하여 직접 스크린을 터치하지 않아도 시스템과 터치 인터랙션이 가능하게 됨에 따라 3D 입체 영상을 이용하면서 터치 인터랙션이 가능하게 되었다.
본 연구에서는 비점오염원 평가에서 기대평균농도 적용에 필요한 토지피복 클래스를 추출하기 위해 Landsat TM 영상의 근적외선밴드 자료를 이용하여 농경지를 논과 밭으로 분류하였다. 환경부의 대분류와 중분류 자료를 이용하여 영상에서 분류한 토지피복도의 정확도를 평가한 결과, 각각 83.96%와 78.41%로 높은 정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 영상분류를 통해 추출한 토지피복도를 기초로 하여 유출곡선지수와 직접유출을 평가한 결과 동복댐과 동복천 유역이 높게 분석되었다. 또한 유역별 기대평균농도 분석에서는 BOD, TN, TP 모두 겸백 수위표와 보성강상류 유역이 높게 나타났으며, 직접유출과의 조합을 통한 비점오염원 분석에서도 겸백 수위표와 보성강 상류 유역이 높게 분석되어 비점오염원 관리를 위한 중점 대상지역으로 선정되었다.
본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.
Automated greenhouse production systems often require crop growth monitoring involving accurate quantification of plant physiological properties. Conventional methods are usually burdensome, inaccurate, and harmful to crops. A thermal image analysis system can accomplish rapid and accurate measurements of physiological-property changes of stressed crops. In this research a thermal imaging system was used to measure the leaf-temperature changes of several crops according to water deficit. Thermal images were obtained from lettuce, cucumber, pepper, and chinese cabbage plants. Results showed that there were significant differences in the temperature of stressed plants and non-stressed plants. The temperature differences between these two group of plants were 0.7 to 3$^{\circ}C$ according to species.
We are creating all-sky diffuse maps from the AKARI mid-infrared survey data with the two photometric bands centered at wavelengths of 9 and $18{\mu}m$. The AKARI mid-infrared diffuse maps achieve higher spatial resolution and higher sensitivity than the IRAS maps. In particular, the $9{\mu}m$ data are unique resources as an all-sky tracer of the emission of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). However, the original data suffer many artifacts. Thus, we have been developing correction methods. Among them, we have recently improved correction methods for the non-linearity and the reset anomaly of the detector response. These corrections successfully reduce the artifact level down to $0.1MJy\;sr^{-1}$ on average, which is essential for discussion on faint extended emission (e.g., the Galactic PAH emission). We have also made progress in the subtraction of the scattered light caused in the camera optics. We plan to release the improved diffuse maps to the public within a year.
Scene-based nonuniformity correction techniques for infrared focal-plane arrays have been widely considered as a key technology, and various algorithms have been proposed to compensate for fixed-pattern noise. However, the existed algorithms' capability is always restricted by the problems of convergence speed and ghosting artifacts. In this paper, an effective scene-based nonuniformity correction method is proposed to solve these problems. The algorithm is an improvement over the constant statistics method and a temporal median is utilized with the Gaussian kernel to estimate the nonuniformity parameters. Also theoretical analysis is conducted to demonstrate that effective ghosting artifacts elimination and superior convergence speed can be obtained with the proposed method. Finally, the performance of the proposed technique is tested with infrared image sequences with simulated nonuniformity and with infrared imagery with real nonuniformity. The results show the proposed method is able to estimate each detector's gain and to offset reliably and that it performs better in increasing convergence speed and reducing ghosting artifacts compared with the conventional techniques.
Thermal environment of greenhouse was investigated by thermo-tracer in this study. The Thermo-tracer is a high-sensitivity infrared thermometer of non-contact type. The infrared energy emitted from the measured object is converted into an electrical signal by the detector(HgCdTe) and display as a color or black & white thermal image by way of optical scanning, The experiment was conducted for Venlo-type greenhouse with pad & fan system. The temperature difference between measured by Thermo-trace and measured by HOBO sensor is maximum 0.8$^{\circ}C$. Thermo-trace is possible to use for the thermal environment analysis and diagnosis of a cooling and heating system of greenhouse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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