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Eunyoung Choe(최은영),Kyoung-Woong Kim(김경웅),Suk Young Hong(홍석영),Ju-Yong Kim(김주용) 한국토양비료학회 2008 한국토양비료학회지 Vol.41 No.4
현장에서의 토양 측정을 위해서는 전처리 과정이 짧을수록 유리하므로 최대한 처리를 하지 않은 토양 시료에 대해 질산태 질소의 측정과 그에 맞는 정량화 방법을 제안하였다. 건조 토양을 분광분석에 그대로 사용하는 경우 산란, 분산되는 빛의 양이 많고 노이즈도 증가하므로 Diffuse reflectance 모드 (Diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy: DRIFTS)로 측정하였다. 토양 자체가 나타내는 분광 피크에 의해 질산염의 피크가 가려지는 간섭효과를 보완하기 위해 DRIFTS 스펙트럼에 1차 도함수를 적용하였으며, 1500-1200 cm<SUP>-1</SUP> 영역에서 질산염에 의한 신호의 향상이 확인되었고, 이를 이용해 다변량 회귀분석 모델 (PLSR)을 적용하여 정량화를 수행하였다. 1차 도함수를 이용한 분석모델에서도 각기 다른 종류의 토양을 적용하였을 때 결과치의 신뢰도가 감소하는 결과가 나타났다. 대표적인 토양으로 사질 (sand), 미사질 (sandy loam), 토탄질 (peat), 점토질 (clay) 토양에 대해 각각의 스펙트럼을 특성화하여 해당되는 정량모델을 적용하였다. 그 결과 다양한 종류의 토양에 대한 정량분석의 신뢰도가 향상되었다 (R<SUP>2</SUP>>0.95, RPD>6.0). 스펙트럼의 신호처리와 토양 특성별 정량모 델의 적용을 통해 현장 시료에 가까운 상태의 토양 질산염을 보다 빠르고 간단하게 평가할 수 있을 것으로 기대되며, 향후에 보다 다양한 조건의 토양에 대해 분광학적 분석을 수행하여 라이브러리가 구축된다면 이러한 기술의 확대 적용이 가능할 것으로 사료된다. Mid-infrared (MIR) spectroscopy, particularly Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), has emerged as an important analytical tool in quantification as well as identification of multi-atomic inorganic ions such as nitrate. In the present study, the possibility of quantifying soil nitrate via diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy (DRIFTS) without change of a sample phase or with least treated samples was examined. Four types of soils were spectrally characterized in terms of unique bands of soil contents and interferences with nitrate bands in the range of 2000-1000 cm<SUP>-1</SUP>. In order to reduce the effects of soil composition on calibration model for nitrate, spectra transformed to the 1st order derivatives were used in the partial least squared regression (PLSR) model and the classification procedure associated with input soil types was involved in calibration system. PLSR calibration models for each soil type provided better performance results (R<SUP>2</SUP>>0.95, RPD>6.0) than the model considering just one type of soil as a standard.
가시ㆍ근적외 분광 스펙트럼을 이용한 토양 이화학성 추정
최은영(Eunyoung Choe),홍석영(S. Young Hong),김이현(Yi-Hyun Kim),송관철(Kwan-Cheol Song),장용선(Yong-Seon Zhang) 한국토양비료학회 2009 한국토양비료학회지 Vol.42 No.6
농경지에서 채취한 30개의 토양 Profile에 대해 깊이 별로 채취한 시료를 이용하여 pH, CEC, Ca, Mg, Org.C항목에 대해 분광 스펙트럼과 화학분석에 의한 토양 특성값의 통계적 정량화를 수행하였다. 추정모델의 신뢰도를 높이기 위해 원시 반사 스펙트럼 외에도 Log, 도함수, Continuum 제거 등의 변환을 거친 스펙트럼을 입력변수로 이용하였고 그 중에서CR스펙트럼은 각 토양 특성 항목과 일괄 추정, 유형별 추정식의 모든 경우에서 통계적 유의성을 가진 추정 결과를 보였다. 특정 토양 특성 항목에서는 다른 변환 스펙트럼이 더 유의한 결과를 나타내었지만, 동시 다항목 분석을 하는 경우 CR 스펙트럼을 이용하는 것이 분석의 신속성과 용이성을 제공할 것으로 사료된다. 추정모델 성능 향상을 위해 토양의 여러 특성에 의한 스펙트럼의 변화 중에서 큰 요인 중 하나인 토색과 관련된 Fe에 의한 500-1200 ㎚ 영역에서의 흡수 스펙트럼 특징에 의해 유형을 나누어 추정모델을 도출하였다. 유형별 추정모델 적용 결과가 일괄 추정값보다 월등히 높은 결과를 나타내지는 않았지만, 대체적으로 유형별 추정모델이 약간 높은 유의성을 나타내었고, 특히 Ca와 CEC의 경우 상당히 향상된 결과를 보였다. 이러한 스펙트럼의 처리와 스펙트럼의 유형분류 등을 고려한 정량 추정 모델을 통해 가시ㆍ근적외 영역의 스펙트럼을 이용하여 토양의 특성을 동시에 다항목에 대한 분석을 신속하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 추정 모델은 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용하므로 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다. This study focused on establishing prediction models using visible-near infrared spectrum to simultaneously detect multiple components of soils and enhancing the performance quality by suitably transformed input spectra and classification of soil spectral types for prediction model input. The continuum-removed spectra showed significant result for all cases in terms of soil properties and classified or bulk predictions. The prediction model using classified soil spectra at an absorption peak area around 500㎚ and 950㎚ efficiently indicating soil color showed slightly better performance. Especially, Ca and CEC were well estimated by the classified prediction model at R² > 0.8. For organic carbon, both classified and bulk prediction model had a good performance with R² > 0.8 and RPD> 2. This prediction model may be applied in global soil mapping, soil classification, and remote sensing data analysis.
하천 녹조 모니터링을 위한 드론 다중분광영상의 분광지수 적용성 평가
최은영 ( Eunyoung Choe ),정경미 ( Kyung Mi Jung ),윤종수 ( Jong-su Yoon ),장정희 ( Jong Hee Jang ),김미정 ( Mi-jung Kim ),이호중 ( Ho Joong Lee ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.3
신속하게 면단위(2-Dimension)로 하천의 녹조 우심지역을 관측하기 위해 드론 다중분광영상을 이용한 분석기법을 연구하였다. 드론은 항공기나 위성에 비해 관측 면적이 작지만 높은 공간해상도와 현장접근 및 데이터 획득 용이성, 대기에 의한 간섭 저감, 다중분광센서를 이용한 신속한 자료처리로 녹조 모니터링 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 보고 있다. 이러한 드론의 다중분광센서 영상으로 하천의 녹조발생 현황을 모니터링하기 위해 광합성 색소에 의한 분광특성을 반영하는 분광지수들을 비교 분석하고 Chlorophyll-a(Chl-a) 농도 추정식에 적용 가능성을 평가하였다. 주로 Red-edge 밴드를 포함하는 분광지수가 Chl-a 농도와 높은 상관성을 보였는데, 그 중에서도 3-Band Model(3BM), Normalized Difference Chlorophyll Index(NDCI)가 각각 비슷한 수준으로 가장 높은 통계적 유의성(R<sup>2</sup>=0.86, RMSE=7.5)을 나타내었다. NDCI의 경우에는 두 개의 분광밴드만 적용되는 간결한 수식과 정규화된(Normalizing) 결과값으로 신속하고 표준화된 프로세싱이 가능할 것으로 보이며 드론 녹조 모니터링에서 적용성이 높을 것으로 기대된다. 3BM의 경우에는 Red-edge 영역에서 두 개의 파장대를 적용해야 하나 본 연구에서 사용한 드론 센서에는 한 개의 Red-edge 밴드만 포함되어서 근적외선으로 대체하여 수식을 적용하였는데 Red-edge 파장영역이 세밀한 분광센서를 활용할 경우에 NDCI 보다 높은 정확도를 나타낼 수 있을 것으로 보인다. Remote sensing techniques using drone-based multispectral image were studied for fast and two-dimensional monitoring of algal blooms in the river. Drone is anticipated to be useful for algal bloom monitoring because of easy access to the field, high spatial resolution, and lowering atmospheric light scattering. In addition, application of multispectral sensors could make image processing and analysis procedures simple, fast, and standardized. Spectral indices derived from the active spectrum of photosynthetic pigments in terrestrial plants and phytoplankton were tested for estimating chlorophyll-a concentrations (Chl-a conc.) from drone-based multispectral image. Spectral indices containing the red-edge band showed high relationships with Chl-a conc. and especially, 3-band model (3BM) and normalized difference chlorophyll index (NDCI) were performed well (R<sup>2</sup>=0.86, RMSE=7.5). NDCI uses just two spectral bands, red and red-edge, and provides normalized values, so that data processing becomes simple and rapid. The 3BM which was tuned for accurate prediction of Chl-a conc. in productive water bodies adopts originally two spectral bands in the red-edge range, 720 and 760 nm, but here, the near-infrared band replaced the longer red-edge band because the multispectral sensor in this study had only one shorter red-edge band. This index is expected to predict more accurately Chl-a conc. using the sensor specialized with the red-edge range.
무인항공기 기반 다중분광영상을 이용한 낙동강 Chlorophyll-a 및 녹조발생지수 분석
김흥민,최은영,장선웅,KIM, Heung-Min,CHOE, Eunyoung,JANG, Seon-Woong 한국지리정보학회 2022 한국지리정보학회지 Vol.25 No.1
Existing algal bloom monitoring is based on field sampling, and there is a limit to understanding the spatial distribution of algal blooms, such as the occurrence and spread of algae, due to local investigations. In this study, algal bloom monitoring was performed using an unmanned aerial vehicle and multispectral sensor, and data on the distribution of algae were provided. For the algal bloom monitoring site, data were acquired from the Mulgeum·Mae-ri site located in the lower part of the Nakdong River, which is the areas with frequent algal bloom. The Chlorophyll-a(Chl-a) value of field-collected samples and the Chl-a estimation formula derived from the correlation between the spectral indices were comparatively analyzed. As a result, among the spectral indices, Maximum Chlorophyll Index (MCI) showed the highest statistical significance(R<sup>2</sup>=0.91, RMSE=8.1mg/m<sup>3</sup>). As a result of mapping the distribution of algae by applying MCI to the image of August 05, 2021 with the highest Chl-a concentration, the river area was 1.7km<sup>2</sup>, the Warning area among the indicators of the algal bloom warning system was 1.03km<sup>2</sup>(60.56%) and the Algal Bloom area occupied 0.67km<sup>2</sup>(39.43%). In addition, as a result of calculating the number of occurrence days in the area corresponding to the "Warning" in the images during the study period (July 01, 2021~November 01, 2021), the Chl-a concentration above the "Warning" level was observed in the entire river section from 12 to 19 times. The algal bloom monitoring method proposed in this study can supplement the limitations of the existing algal bloom warning system and can be used to provide information on a point-by-point basis as well as information on a spatial range of the algal bloom warning area.