본 연구의 목적은 영상 처리를 통하여 자갈 이상의 조립질 재료로 이루어진 하상의 입도 분포를 추정하는 기법을 개발하는 것이다. 전체 과정은 개별 입자의 영상 분석과정과 혼합 입경으로 이루어진 하상 영상에서 입자를 추출하고 분석하여 입도 분포를 추정하는 두 과정으로 이루어졌다. 먼저 개별 입자들의 영상에 나타난 평면 특성(장축, 중간축, 면적 등)이 실제 입자와 어떤 관계를 가지는지 분석하였다. 이를 위하여, 3개 중소하천에서 240개의 자갈 시료를 채취한 뒤, 각 입자의 장축, 중간축, 단축의 길이와 중량을 측정하였다. 또, 채취된 입자를 하나씩 촬영하여 영상을 만들고, 영상에서 장축과 중간축, 투영면적을 계측하였다. 영상에서 계측된 정보와 버니어 캘리퍼스와 저울을 이용하여 실제 측정한 자료를 비교하였다. 입자의 개별 측정 결과 자갈 하천의 하상 재료의 형상계수는 0.514~0.585 이었다. 또한 자갈의 중량은 장축이나 중간축보다는 투영면적과의 상관성이 더 높다. 따라서 영상의 투영면적에서 중량을 산정할 수 있는 관계식을 작성하였다. 또, 자갈하상을 촬영한 영상에서 ImageJ 프로그램를 이용하여 입자 하나하나의 윤곽을 검출한 뒤, 입자의 투영면적을 산출하였다. 그리고 투영면적과중량의 관계식을 이용하여, 중량입도분포를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 3개 하천에 적용해 본 결과 비교적 상당한 정확도로 자갈의 입도분포를 추정할 수 있었다. 다만, 추정된 입도곡선에서 일부분은 실측된 입도곡선과 차이를 보였으며, 이는 추후 개선되어야 할 부분이다.
본 연구의 목적은 영상 처리를 통하여 자갈 이상의 조립질 재료로 이루어진 하상의 입도 분포를 추정하는 기법을 개발하는 것이다. 전체 과정은 개별 입자의 영상 분석과정과 혼합 입경으로 이루어진 하상 영상에서 입자를 추출하고 분석하여 입도 분포를 추정하는 두 과정으로 이루어졌다. 먼저 개별 입자들의 영상에 나타난 평면 특성(장축, 중간축, 면적 등)이 실제 입자와 어떤 관계를 가지는지 분석하였다. 이를 위하여, 3개 중소하천에서 240개의 자갈 시료를 채취한 뒤, 각 입자의 장축, 중간축, 단축의 길이와 중량을 측정하였다. 또, 채취된 입자를 하나씩 촬영하여 영상을 만들고, 영상에서 장축과 중간축, 투영면적을 계측하였다. 영상에서 계측된 정보와 버니어 캘리퍼스와 저울을 이용하여 실제 측정한 자료를 비교하였다. 입자의 개별 측정 결과 자갈 하천의 하상 재료의 형상계수는 0.514~0.585 이었다. 또한 자갈의 중량은 장축이나 중간축보다는 투영면적과의 상관성이 더 높다. 따라서 영상의 투영면적에서 중량을 산정할 수 있는 관계식을 작성하였다. 또, 자갈하상을 촬영한 영상에서 ImageJ 프로그램를 이용하여 입자 하나하나의 윤곽을 검출한 뒤, 입자의 투영면적을 산출하였다. 그리고 투영면적과중량의 관계식을 이용하여, 중량입도분포를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 3개 하천에 적용해 본 결과 비교적 상당한 정확도로 자갈의 입도분포를 추정할 수 있었다. 다만, 추정된 입도곡선에서 일부분은 실측된 입도곡선과 차이를 보였으며, 이는 추후 개선되어야 할 부분이다.
This study presents a new method of estimating the size distribution of river bed gravel through image processing. The analysis was done in two steps; first the individual grain images were analyzed and then the grain particle segmentation of river-bed images were processed. In the first part of the...
This study presents a new method of estimating the size distribution of river bed gravel through image processing. The analysis was done in two steps; first the individual grain images were analyzed and then the grain particle segmentation of river-bed images were processed. In the first part of the analysis, the relationships (long axes, intermediate axes and projective areas) between grain features from images and those measured were compared. For this analysis, 240 gravel particles were collected at three river stations. All particles were measured with vernier calipers and weighed with scales. The measured data showed that river gravel had shape factors of 0.514~0.585. It was found that the weight of gravel had a stronger correlation with the projective areas than the long or intermediate axes. Using these results, we were able to establish an area-weight formula. In the second step, we calculated the projective areas of the river-bed gravels by detecting their edge lines using the ImageJ program. The projective areas of the gravels were converted to the grain-size distribution using the formula previously established. The proposed method was applied to 3 small- and medium- sized rivers in Korea. Comparisons of the analyzed size distributions with those measured showed that the proposed method could estimate the median diameter within a fair error range. However, the estimated distributions showed a slight deviation from the observed value, which is something that needs improvement in the future.
This study presents a new method of estimating the size distribution of river bed gravel through image processing. The analysis was done in two steps; first the individual grain images were analyzed and then the grain particle segmentation of river-bed images were processed. In the first part of the analysis, the relationships (long axes, intermediate axes and projective areas) between grain features from images and those measured were compared. For this analysis, 240 gravel particles were collected at three river stations. All particles were measured with vernier calipers and weighed with scales. The measured data showed that river gravel had shape factors of 0.514~0.585. It was found that the weight of gravel had a stronger correlation with the projective areas than the long or intermediate axes. Using these results, we were able to establish an area-weight formula. In the second step, we calculated the projective areas of the river-bed gravels by detecting their edge lines using the ImageJ program. The projective areas of the gravels were converted to the grain-size distribution using the formula previously established. The proposed method was applied to 3 small- and medium- sized rivers in Korea. Comparisons of the analyzed size distributions with those measured showed that the proposed method could estimate the median diameter within a fair error range. However, the estimated distributions showed a slight deviation from the observed value, which is something that needs improvement in the future.
하상재료의 입도 분포는 하상의 조도를 예측하거나, 유역의 토사 유출량을 토사수리학적으로 산출하거나, 이동상 수로의 거동을 예측하는 데, 나아가서는 하도 계획을 수립하거나 생태 서식처를 결정하는 데도 필수적인 정보이다(Chung and Chang, 2013). 이 때문에 우리나라에서는 하천관련사업을 시행하는 데 가장 기본적인 과정인 하천 조사와 하천정비 계획에서 반드시 하상재료의 입도분포를 조사하도록 하고 있다(KWRA, 2009).
면격자법이란?
한편, 자갈 하천의 대표입경을 구하기 위해 체분석 대신에 이용하는 방법으로는 선격자법, 면격자법, 용적법, 자갈 계수법 등이 있다. 면격자법은 특정 대표지점에서 격자틀을 이용하여 줄의 교차점에서 재료를 채취하는 방법이며, 선격자법은 하상위에 줄이나 자 등을 직선으로 늘어뜨리고, 일정 간격으로 줄이나 자의 바로 아래에 있는 재료를 채취하는 방법(KWRA, 2009)이다. 또 용적법은 폭 및 길이가 약 0.
영상을 이용한 입도분석방법인 수동입도분석과 자동입도분석의 공통점과 차이점은?
영상을 이용한 입도분석방법은 크게 수동입도분석(MGS, manual grain sizing)과 자동입도분석(AGS, automatic grain sizing)으로 나눌 수 있다. 두 방법 모두 혼합 입경의 하상을 사진 촬영하고, 촬영된 영상의 영상 처리를 통하여 하상 재료 입자의 윤곽을 추출한 뒤, 이를 등가의 구나 타원체로 가정하여 입도를 환산하는 방법이다. 다만, 수동입도분석은 이를 캐드와 같은 프로그램으로 수작업으로 입자의 윤곽선을 분리하고, 자동입도분석은 영상처리용의 특별한 프로그램을 이용하여 자동으로 입자의 윤곽선을 분리하는 차이가 있다. 수동입도분석에 대한 연구는 Kuroda et al.
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