RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    UAS 기반, 가시, 근적외 및 열적외 영상을 활용한 식생조사 = Vegetation Monitoring using Unmanned Aerial System based Visible, Near Infrared and Thermal Images

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A105514783

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
      • URL 복사
    • 오류접수
    인용문이 복사되었습니다.

    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    최근 영농분야에서 종자파종, 병충해 방제 등에 무인항공기(UAV ; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 응용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 UAV에 다양한 파장대의 영상센서를 탑재하고 SfM(Structure from Motion) 영상해석기법과 연계한'고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS ; Unmanned Aerial System)'를 구성, UAS 기반 식생조사의 효용성을 고찰하여 정밀영농의 활용성을 검토하였다. 이를 위해 저가 UAV에 가시 컬러(VIS_RGB ; Visible Red, Green, and Blue) 영상센서, 수정된 BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) 근적외 영상 센서, $7.5{\sim}13.5{\mu}m$ 분광대역의 열적외 영상(TIR ; Thermal Infrared Red)센서를 조합 연계한 UAS를 구성하였다. 또한, 가시 근적외 및 열적외 파장대를 기본요소로 광합성에 따른 식물의 엽록소, 질소 및 수분 함유량 등을 검토할 수 있는 총 10종의 식생지수를 선정, 식생상태 검출에 활용하였다. 시험대상지에 대한 각 파장대역의 영상을 획득하고 사전에 조사된 지상 피복현황을 기준으로 각 식생지수의 분포도 및 식생지수 간 상관성(결정계수 R2) 등을 비교 고찰하여 무인항공기를 활용한 가시 컬러, 근 적외 및 열 적외 영상에 의한 식생상태의 검측 수행능력을 검토하였다. 저가 무인항공기에 VIS_RGB, BG_NIR 및 TIR 영상 센서를 탑재, 식생조사의 효용성을 종합적으로 검토한 결과, 인공위성과 항공영상에 의존한 과거의 식생조사방식 대비, 영상해상도, 경제성 및 운용성 면에서 UAV기반 고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS)의 효용성을 입증할 수 있었으므로 정밀농업, 수계 및 산림조사 등의 분야에 그 활용이 기대된다.
    번역하기

    최근 영농분야에서 종자파종, 병충해 방제 등에 무인항공기(UAV ; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 응용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 UAV에 다양한 파장대의 영상센서를 탑재하고 SfM(Structure...

    최근 영농분야에서 종자파종, 병충해 방제 등에 무인항공기(UAV ; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 응용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 UAV에 다양한 파장대의 영상센서를 탑재하고 SfM(Structure from Motion) 영상해석기법과 연계한'고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS ; Unmanned Aerial System)'를 구성, UAS 기반 식생조사의 효용성을 고찰하여 정밀영농의 활용성을 검토하였다. 이를 위해 저가 UAV에 가시 컬러(VIS_RGB ; Visible Red, Green, and Blue) 영상센서, 수정된 BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) 근적외 영상 센서, $7.5{\sim}13.5{\mu}m$ 분광대역의 열적외 영상(TIR ; Thermal Infrared Red)센서를 조합 연계한 UAS를 구성하였다. 또한, 가시 근적외 및 열적외 파장대를 기본요소로 광합성에 따른 식물의 엽록소, 질소 및 수분 함유량 등을 검토할 수 있는 총 10종의 식생지수를 선정, 식생상태 검출에 활용하였다. 시험대상지에 대한 각 파장대역의 영상을 획득하고 사전에 조사된 지상 피복현황을 기준으로 각 식생지수의 분포도 및 식생지수 간 상관성(결정계수 R2) 등을 비교 고찰하여 무인항공기를 활용한 가시 컬러, 근 적외 및 열 적외 영상에 의한 식생상태의 검측 수행능력을 검토하였다. 저가 무인항공기에 VIS_RGB, BG_NIR 및 TIR 영상 센서를 탑재, 식생조사의 효용성을 종합적으로 검토한 결과, 인공위성과 항공영상에 의존한 과거의 식생조사방식 대비, 영상해상도, 경제성 및 운용성 면에서 UAV기반 고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS)의 효용성을 입증할 수 있었으므로 정밀농업, 수계 및 산림조사 등의 분야에 그 활용이 기대된다.

    더보기

    참고문헌 (Reference)

    1 이용창, "토공량 산정을 위한 소형무인항공시스템의 활용성 평가" 한국국토정보공사 47 (47): 111-126, 2017

    2 Gitelson A.A., "Use of a green channel remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS" 58 : 289-298, 1996

    3 이근상, "UAV 기반 식생지수를 활용한 상록수 분포면적 분석" 한국국토정보공사 47 (47): 15-26, 2017

    4 McFeeters S.K., "The Use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features" 17 : 1425-1432, 1996

    5 Louhaichi M., "Spatially located platform and aerial photography for documentation of grazing impacts on wheat" 16 (16): 65-70, 2001

    6 Tucker C.J., "Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation" 8 : 127-150, 1979

    7 Kriegler F.J., "Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition" University of Michigan 97-131, 1969

    8 Pix4D, "Pix4Dmapper user manual"

    9 Rondeaux G., "Optimization of soil-adjusted vegetation indices" 55 : 95-107, 1996

    10 Rouse J.W., "Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS" NASA 309-317, 1973

    1 이용창, "토공량 산정을 위한 소형무인항공시스템의 활용성 평가" 한국국토정보공사 47 (47): 111-126, 2017

    2 Gitelson A.A., "Use of a green channel remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS" 58 : 289-298, 1996

    3 이근상, "UAV 기반 식생지수를 활용한 상록수 분포면적 분석" 한국국토정보공사 47 (47): 15-26, 2017

    4 McFeeters S.K., "The Use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features" 17 : 1425-1432, 1996

    5 Louhaichi M., "Spatially located platform and aerial photography for documentation of grazing impacts on wheat" 16 (16): 65-70, 2001

    6 Tucker C.J., "Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation" 8 : 127-150, 1979

    7 Kriegler F.J., "Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition" University of Michigan 97-131, 1969

    8 Pix4D, "Pix4Dmapper user manual"

    9 Rondeaux G., "Optimization of soil-adjusted vegetation indices" 55 : 95-107, 1996

    10 Rouse J.W., "Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS" NASA 309-317, 1973

    11 "Maxmax"

    12 Sankarana S., "Low-altitude, high-resolution aerial imaging systems for row and field crop phenotyping: A review" 70 : 112-123, 2015

    13 "LDP LCC"

    14 Jackson R.D., "Interpreting vegetation indices" 11 : 185-200, 1991

    15 "Harris"

    16 NGII, "Guidelines for the Use of Unmanned Aerial Vehicles in Public Surveys"

    17 Agapiou A., "Evaluation of Broadband and Narrowband Vegetation Indices for the Identification of Archaeological Crop Marks" 4 : 892-3919, 2012

    18 Candiago S., "Evaluating multispectral images and vegetation indices for precision farming applications from UAV images" 7 : 4026-4047, 2015

    19 Cohen Y., "Estimation of leaf water potential by thermal imagery and spatial analysis" 56 (56): 1843-1852, 2005

    20 Park S., "Estimation of crop water stress in a nectarine orchard using high-resolution imagery from unmanned aerial vehicle (UAV)" 2015

    21 Turner D., "Development of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for hyper resolution vineyard mapping based on visible, multispectral, and thermal imagery" 2011

    22 "DJI"

    23 Barati S., "Comparison the accuracies of different spectral indices for estimation of vegetation cover fraction in sparse vegetated areas" 14 : 49-56, 2011

    24 Tom M., "Comparing RGB-Based Vegetation Indices With NDVI For Agricultural Drone Imagery, RGB Vegetation Indices"

    25 Campbell J.E., "Chapter 6. Data characteristics and visualization"

    26 Rasmussen J., "Are vegetation indices derived from consumer-grade cameras mounted on UAVs sufficiently reliable for assessing experimental plots ?" 74 : 75-92, 2016

    27 Hunt E.R., "A visible band index for remote sensing leaf chlorophyll content at the canopy scale" 21 : 103-112, 2013

    28 Huete A.R., "A soil-adjusted vegetation index (SAVI)" 25 : 295-309, 1988

    29 Jiang Z., "2-band Enhanced Vegetation Index without a blue band and its application to AVHRR data, Remote Sensing and Modeling of Ecosystems for Sustainability IV" 6679 : 667905-, 2007

    더보기

    동일학술지(권/호) 다른 논문

    동일학술지 더보기

    더보기

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    인용정보 인용지수 설명보기

    학술지 이력

    학술지 이력
    연월일 이력구분 이력상세 등재구분
    2026 평가 재인증평가 신청대상 (재인증)
    2020-01-01 등재 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
    2017-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2015-07-27 학회명변경 한글명 : 대한국토정보공사 -> 한국국토정보공사
    영문명 : Korea Cadastral Survey Corporation -> Korea Land and Geospatial InformatiX corporation
    KCI등재
    2015-06-29 학회명변경 한글명 : 대한국토정보공사 -> 한국국토정보공사
    영문명 : Korea Cadastral Survey Corporation -> Korea Land and Geospatial InformatiX Corporation
    KCI등재
    2015-06-23 학술지명변경 외국어명 : Journal of Cadastre & Land Informatix -> Journal of Cadastre & Land InformatiX KCI등재
    2015-04-30 학술지명변경 한글명 : 地籍(지적) -> 지적과 국토정보
    외국어명 : Journal of Cadastre -> Journal of Cadastre & Land Informatix
    KCI등재
    2014-01-01 등재 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
    2013-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2012-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (기타) KCI등재후보
    2011-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) KCI등재후보
    2010-06-28 학회명변경 영문명 : 미등록 -> Korea Cadastral Survey Corporation KCI등재후보
    2010-06-17 학술지명변경 외국어명 : 미등록 -> Journal of Cadastre KCI등재후보
    2010-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2009-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
    2007-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
    더보기

    학술지 인용정보

    학술지 인용정보
    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.16 0.16 0.13
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.12 0.1 0.253 0.03
    더보기

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼