무인비행체 촬영 영상의 이미지 고도 처리를 이용한 흙의 분류 및 특성 분석|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

최근 무인비행체 영상을 활용한 원격 탐사 연구가 활발히 진행 중이다. 무인비행체 영상은 위성 영상에 비해 상대적으로 저렴하며 시계열 모니터링에 적합해 중소규모 대상지를 탐사하는 데 유용하다. 본 연구에서는 간척지와 산림지에서 무인비행체를 이용해 영상을 획득하고 분석하여 표토의 특성을 평가하였다. 우선 실내에서 흙을 분류하고 흙의 함수비와 염도를 추정하는 이미지 처리 기법을 개발하였으며, 이를 무인비행체를 이용해 촬영한 현장 영상을 분석하는 데 이용하였다.
흙의 특성을 추정하는 이미지 처리 기법 개발을 위해, 간척지 시료의 디지털 이미지를 획득하고 픽셀 단위로 RGB 데이터를 분석하여 함수비 및 염도를 추정하는 회귀식을 개발하였다. 간척지 시료의 함수비가 증가함에 따라 RGB 값은 감소하는 경향을 보였으며, 개발된 회귀식의 결정계수는 0.965, 표층 염도 추정식의 결정계수는 0.689로 나타났다. 또한, 흙의 분류를 위한 기법의 경우, 산림 토양 5종 등 총 7 종류 흙의 이미지 분석을 통해 각 흙을 분류하는 방법을 판별 분석 이론을 이용해 제시하였다. 그 결과, 건조 상태에서 각 시료의 분류 정확도는 99.4%로 나타났으며, 습윤 상태에서는 72.4%의 분류 정확도를 보였다.
무인비행체를 통해 획득한 각각의 이미지는 위치 정보를 포함하고 있으며 전처리 과정을 거쳐 하나의 정사 영상으로 변환한 후 표토 노출 구간만을 추출하였다. 간척지 영상에서 추출된 표토 노출 구간에 실내에서 개발한 함수비 추정 회귀식을 적용하여 함수비 분포를 맵핑하였고, 실측값과의 오차는 평균 2.99%로 나타났다. 염도 맵핑의 경우, 60dS/m를 기준으로 고염 지역 분류 결과를 도출하였으며, 전체 분류 정확도는 80%로 현장 적용성이 있다고 판단된다.
산림지에서 획득한 무인비행체 영상에서는 임도 노출 구간을 추출하고 비탈면 활동이 예상되는 지역을 추출하여 표층의 추정 함수비 분포를 맵핑하였다. 또한 무인비행체 영상에서 수치 표고 모형을 생성하고 비탈면의 횡단을 추출하였으며, 이는 비탈면 안정성 평가의 기초 자료로 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서 개발된 무인비행체 영상 이미지 처리 기법을 시계열 영상 자료에 적용한다면, 간척지의 함수비 및 염도 분포, 산림지 표토의 함수비 및 비탈면 활동의 시․공간적 변동성을 고해상도로 모니터링하고 분석하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

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최근 무인비행체 영상을 활용한 원격 탐사 연구가 활발히 진행 중이다. 무인비행체 영상은 위성 영상에 비해 상대적으로 저렴하며 시계열 모니터링에 적합해 중소규모 대상지를 탐사하는 ...

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