UAV와 공간정보기술을 활용한 농업지역 비점오염원 특성 분석 = Analysis of non-point source pollutants characteristics in agricultural area using UAV and geospatial information technology

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In environmental management programme, accurate information about the source of pollutions plays an important role in establishing appropriate environment management measures and plans. In order to obtain information on a wide range of the pollutants, satellite or aircraft images were actively conducted. However, due to limitations such as the acquisition cycle and the resolution of the image, it is difficult to apply them to the agricultural area where the variation pattern of the pollution source is irregular and the continuous management is required. To overcome these limitations, researches on UAV have been rapidly increasing in recent years as well as image sensor technology has also been developed. In addition, sensors that can acquire various image data such as multi-spectral and thermal infrared rays were commercialized through UAV technology.
The purpose of this research was to make a subdivided land cover map which is easy to manage the pollutants after acquiring image data of agricultural area by using UAV equipped with RGB, multi-spectral and thermal infrared image sensor. In addition, the characteristics of the pollutants were derived base on various image data, and the possibility of extracting information of the pollutants was then confirmed by using image classification technologies.
In this research, the ortho images generated by the UAV were largely used for two purposes. One was the RGB orthoimage which was used as the material of visual interpretation for the subdivision of the research area and the other was the orthoimage generated by the wavelength band to analyze the spectral characteristics of the land cover. In addition to the existing land cover items, the subdivided land cover map based on the RGB orthoimage newly added seven items that were deemed necessary for the management of the pollution source in the agricultural area such as farm waterway, windrow compost, etc. Therefore, the subdivided land cover map of this research site has the attribute information about 24 items in total, and has the current status information which is not contained in the subdivided land cover map provided by the environmental spatial information service.
The mean value of the spectral information by land cover type was calculated by using the subdivided land cover and the orthoimage of wavelength band produced by this research as the input data of the zonal statistics. The spectroscopic characteristics of seven kinds of orthoimages such as Red, Green, Blue, Red Edge, NIR, TIR and NDVI were verified, and then the potential for extracting pollutants was investigated by supervised and non-supervised image classification. However, it was difficult to search for the characteristics of pollutants due to the similar spectral characteristics of the many pollutants' covering materials and it was confirmed that there was a limit to extract the characteristics of the pollution source with only spectral information. In order to overcome these limitations, it is necessary to develop an image classification method combining not only spectral characteristics but also various spatial factors such as height, square area, etc.

국문 초록 (Abstract)

환경관리계획에서 오염원에 대한 정확한 정보를 취득하고 적합한 관리 대책을 수립하는 과정은 중요한 역할을 담당한다. 이에 광범위한 지역의 오염원에 대한 정보를 취득하기 위하여 위성 또는 항공기 영상을 다루는 연구가 활발하게 이루어졌다. 그러나 영상의 취득 주기 및 해상도 등의 한계점으로 인해 농업지역과 같이 오염원의 변화 패턴이 비정형적이며 지속적인 관리가 필요한 지역에 이를 적용하는데 어려움이 있었다. 이러한 한계점을 극복하고자 최근 수년간 UAV 기술에 대한 연구가 급속도로 증가하였고 영상 센서의 기술도 함께 발전하였다. 또한 다중분광 및 열적외선처럼 다양한 영상 자료를 취득할 수 있는 센서가 UAV 기술을 통해 상용화되었다.
이에 본 연구는 RGB, 다중분광 및 열적외선 영상 센서를 탑재한 UAV를 활용하여 연구 대상지인 농업지역의 영상 자료를 취득한 후 오염원 관리에 용이한 세분류 토지피복도를 제작하고자 한다. 또한 다양한 영상 자료를 기반으로 농업지역 오염원 중 비점오염원의 특성을 도출하고, 영상분류 기법을 활용해 비점오염원의 분류 가능성을 확인하고자 한다.
본 연구에서 활용한 UAV에 의해 생성되는 정사영상은 크게 두 가지 용도로 사용된다. 하나는 RGB 정사영상으로 연구대상지의 세분류 토지피복도 제작을 위한 육안 판독 자료로 사용하는 것이고, 다른 하나는 파장대별로 생성한 정사영상으로 토지피복의 분광특성을 분석하는 것이다. RGB 정사영상을 기반으로 제작한 세분류 토지피복도는 기존의 토지피복 항목 이외에도 농수로, 야적퇴비 등 농업지역의 오염원 관리에 필요하다고 판단되는 7가지 항목을 새로이 추가하였다. 이에 본 연구대상지의 세분류 토지피복도는 총 24가지 항목에 대한 속성 정보를 가지고 있으며, 현재 환경부에서 제공하는 세분류 토지피복도가 담고 있지 못한 현황정보를 갖추고 있다.
본 연구를 통해 제작된 세분류 토지피복도와 파장대별 정사영상을 구역통계 기법의 입력 자료로 사용하여 토지피복유형별 분광정보의 평균값을 산출하였다. Red, Green, Blue, Red edge, NIR, TIR, NDVI 등 7가지 종류의 정사영상에서 나타나는 분광특성을 각각 확인하였고, 감독 및 무감독 영상 분류 기법으로 오염원 추출 가능성을 검토하였다. 그러나 많은 오염원들의 피복 재질이 유사한 분광 특성을 보이면서 오염원의 특성을 탐색하는데 어려움이 있었고, 분광정보만을 가지고 오염원의 특성을 추출하는데 한계가 있음을 확인하였다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서는 분광특성만이 아니라 높이와 면적 등 다양한 공간요소를 접목한 영상분류기법이 개발되어야 한다고 사료된다.

목차 (Table of Contents)

• I. 서 론 1
• 1. 연구배경 및 목적 1
• 2. 연구범위 및 방법 4
• 1) 연구대상지 개요 4
• 2) 연구과정 및 방법 7
• 3. 국내외 선행연구 10
• II. UAV 영상 촬영 및 정사영상 생성 15
• 1. UAV 영상 촬영 15
• 1) 촬영 준비 15
• 2) 영상 취득 17
• 3) 영상 처리 20
• 2. 정사영상 생성 25
• 1) RGB 정사영상 제작 25
• 2) 파장대별 정사영상 제작 26
• Ⅲ. UAV 정사영상 활용 토지피복도 제작 및 비교분석 33
• 1) RGB 정사영상 활용 세분류 토지피복도 제작 33
• 2) 토지피복유형별 분광특성 분석 39
• 3) 감독 및 무감독 토지피복 분류 54
• Ⅳ. 결론 60
• 참고문헌 62
• Abstract 70