백두대간은 국토의 근간이자 중요한 생태축이다. 그러나 최근 백두대간 지역을 대상으로 한 각종 개발요구가 증가함에 따라 이에 적절히 대응하기 위한 보전 전략 수립과 체계적인 관리의 필요성이 부각되고 있다. 이 연구는 백두대간 지역을 효율적으로 보호하기 위한 관리구역 설정을 제안하고자 수행하였다. 접근 방법은 백두대간의 적절한 관리범위 설정을 위해 수계 및 유역을 바탕으로 인간 간섭의 영향정도를 파악하는 것으로, 수치지도, Landsat TM 영상 등이 사용되었다. 준산악지형의 특성을 갖는 남덕유산~소사고개 구간을 대상으로 유역확장방식을 사용하여 유역차수에 따른 경작지, 도시, 나지, 수계, 산림 등의 토지이용상태의 변화를 추적하였다. 그 결과 유역확장방식은 백두대간 관리범위 설정기법으로 효율적이었으며, 관리범위는 마루금을 중심으로 무주(8차)와 거창(5차) 방향이 상이하게 설정되었다.
Watershed is the land area that contributes runoff to an outlet point. To delineate an watershed, watershed delineation using GIS that contains grid data structure is the most general method. Some researchers have studied to implement algorithms that revise the TIN topography since it is difficult to delineate watershed boundary more accurately. In this study kruskal's greedy algorithm and triangulated irregular network (TIN) were used to delineate a watershed. This method does not require a conversion from to DEM in grid and automatically obtain(generates) the oulet points. Delineation algorithm was tested in Geosan-gun, Chung-cheongbuk-do and get small watershed areas. Finally, kruskal's algorithm could operate more precisely with revision algorithm.
Watershed boundaries and flow paths within the watershed are the most important factors required in watershed analysis. Most often the derivation of watershed boundaries and stream network and flow paths is based on topographical maps but spatial variation of flow direction is not clearly understandable using this method. Water resources projects currently use 1: 50, 000-scale ground survey or aerial photography-based topographical maps to derive watershed boundary and stream network. In basins, where these maps are not available or not accessible it creates a real barrier to watershed geo-spatial analysis. Such situations require the use of global datasets, like GTOPO30. Global data sets like ETOPO5, GTOPO30 are the only data sets, which can be used to derive basin boundaries and stream network and other terrain variations like slope aspects and flow direction and flow accumulation of the watershed in the absence of topographic maps. Approximately 1-km grid-based GTOPO 30 data sets can derive better outputs for larger basins, but they fail in flat areas like the Karkheh basin in Iran and the Amudarya in Uzbekistan. A new window in geo-spatial hydrology has opened after the launching of the space-borne satellite stereo pair of the Terra ASTER sensor. ASTER data sets are available at very low cost for most areas of the world and global coverage is expected within the next four years. The DEM generated from ASTER data has a reasonably good accuracy, which can be used effectively for hydrology application, even in small basins. This paper demonstrates the use of stereo pairs in the generation of ASTER DEMs, the application of ASTER DEM for watershed boundary delineation, sub-watershed delineation and explores the possibility of understanding the drainage flow paths in irrigation command areas. All the ASTER derived products were compared with GTOPO and 1:50,000-based topographic map products and this comparison showed that ASTER stereo pairs can derive very good data sets for all the basins with good spatial variation, which are equal in quality to 1:50,000 scale maps-based products.
기존의 LiDAR 자료 기반의 건물 외곽선 추출 연구에서는 고정밀 포인트클라우드를 사용하여 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하고 이를 입력자료로 하여 건물 외곽선을 추출했다. 반면에 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM은 고정밀 포인트클라우드 자료와 달리 원시 자료인 포인트클라우드에 잡음과 비어있는 격자가 존재하기 때문에 완전한 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM에 사용자 입력을 통한 watershed segmentation 기법을 적용하여 반자동으로 건물의 3차원 외곽선을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DSM 내 건물 영역을 표시하는 단순한 마커 정보만을 입력하기 때문에 사용자 입력을 최소화한 방식으로 건물의 3차원 외곽선을 생성할 수 있다.
유역추출은 수문학적 유역을 인식하기 위해 지표면을 흘러가는 물의 흐름을 추적하는 과정이다. 지표면의 물 흐름과 유역을 수작업 및 자동으로 추적하는 기법들이 개발되어 왔다. 그러나, 준평야지는 지형 특성상 유역추출에 많은 어려움을 내포하고 있기 때문에 본 연구에서는 준평야지의 유역추출알고리즘을 개발하는데 그 목적을 두고 있다. 본 연루에서는 topogrid를 이용한 강제배수 알고리즘과 하천자료에 지형자료를 연계함으로서 준평야지의 유역을 추출하였다. 본 연구를 수행한 결과 준평야지에서는 단순히 TIN을 구성하여 유역추출을 위한 Source Grid를 생성하는 것 보다 Topogrid를 이용한 강제배수 알고리즘이 유역추출을 위한 좋은 Source Grid를 생성해 줌을 알 수 있었다. 또한 준평야지에서 표고와 하천자료를 연계하여 유역을 자동추출하여 수작업에 의한 유역과 비교한 결과 상당히 좋은 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 치아에 대한 컬러영상에서 개별적인 치아영역을 분할하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안하는 알고리듬은 치아의 구조적 특징을 이용한 구강구조모델과 워터쉐드 알고리듬의 새로운 경계선 설정방법 등이 사용되었다. 먼저, 컬러영상으로부터 치아영역이 강조된 회색레벨 영상을 획득하고 치아영역 분할시 문제가 될 수 있는 불필요한 부분을 영상에서 제거하였다. 다음으로 제안한 구강구조모델을 이용한 치아영상의 영상향상을 실행하였고, 향상된 영상을 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 개별적 치아영역을 분할하였다. 워터쉐드 알고리즘에 필요한 경계선과 시드는 최소 문턱치를 이용한 이진영상의 경계선과 국부 최대값을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 방법과 제안한 방법에 대하여 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 대구치영역의 검출율이 향상됨을 확인하였으며 치아를 포함한 구강 내 영역의 중복검출 등의 문제를 방지하여 치아영역 검출 성능이 향상되었음을 확인하였다.
This paper proposes an improved image segmentation algorithm by the watershed algorithm based on the local adaptive threshold on local minima search and the fixing threshold on label allocation. The previous watershed algorithm generates the problem of over-segmentation. The over-segmentation makes the boundary in the inaccuracy region by occurring around the object. In order to solve those problems we quantize the input color image by the vector quantization, remove noise and find the gradient image. We sorted local minima applying the local adaptive threshold on local minima search of the input color image. The simulation results show that the proposed algorithm controls over-segmentation and makes the fine boundary around segmented region applying the fixing threshold based on sorted local minima on label allocation.
In this study, we propose a new Fire Flame Region Extraction using Block Homogeneity Segmentation method of the Fire Image with irregular texture and various colors. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role. The Color Image with fire flame is divided into blocks and edge strength for each block is computed by using modified color histogram intersection method that has been developed to differentiate object boundaries from irregular texture boundaries effectively. The block homogeneity is designed to have the higher value in the center of region with the homeogenous colors or texture while to have lower value near region boundaries. The image represented by the block homogeneity is gray scale image and watershed transformation technique is used to generate closed boundary for each region. As the watershed transform generally results in over-segmentation, region merging based on common boundary strength is followed. The proposed method can be applied quickly and effectively to the initial response of fire.
This study is to evaluate flood inundation and to recommend measures of damage reduction on sediment by concentrated torrential rainfall at Gonjiamcheon Watershed (183.4 $km^2$). Firstly, the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) was simulated streamflow and sediment at upstream. Then, we produced a map of floodplain boundary by using HEC-RAS (Hydrologic Engineering Centers River Analysis System) at downstream. The SWAT model was calibrated with 2 years (2008~2009) daily streamflow and validated for another years (2010~2011. 7. 31). The SWAT model was simulated with 3 years (2008~2010) by monthly water quality (Sediment) at Gonjiamcheon water quality station. The streamflow and sediment from SWAT model were input as boundary conditions to HEC-RAS. The results of HEC-RAS indicated that mapping of floodplain boundary was Jiwol and Jiwol 2 district. Additionally, inundation area and depth were assessed and applied BMPs scenario for managing the sediment yield.
본 논문에서는 안저 영상에서 시신경유두의 계층적인 검출 방법을 제안하였다. 혈관 정보. 영상의 복잡성 등을 포함하는 안저의 해부학적 지식에 기반한 선행 정보를 이용함으로써 시신경유두의 윤곽선을 검출하였다. 전체적인 처리과정은 크게 3 단계로 나누어진다. 먼저, 처리 과정을 단순화하기 위한 선행 지식으로 이용되는 시신경유두의 근사적인 크기와 위치를 계산하기 위하여 시신경유두를 포함하는 관심영역을 설정하였다. 그런 다음. 설정된 관심영역 내에서 watershed알고리듬을 이용하여 안저 영상을 분할하였고 분할된 영역을 병합함으로써 시신경유두의 초기 윤곽선을 검출하였다. 최종적으로 정확한 윤곽선을 검출하기 위하여 혈관의 심한 간섭 등으로 인해 손상된 윤곽선 부분들을 탐색하고 이들을 제거 및 보정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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