[논문]초분광 영상의 최대 강도값과 하천 수심의 상관성 분석

강준구; 이창훈; 여홍구; 김종태

doi:10.17820/eri.2019.6.3.171

초분광 영상의 최대 강도값과 하천 수심의 상관성 분석
Correlation Analysis on the Water Depth and Peak Data Value of Hyperspectral Imagery 원문보기

Ecology and resilient infrastructure, v.6 no.3, 2019년, pp.171 - 177

강준구 (한국건설기술연구원 국토보전연구본부) , 이창훈 (주식회사 자연과기술) , 여홍구 (한국건설기술연구원 국토보전연구본부) , 김종태 (주식회사 자연과기술)

초록
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초분광 영상은 기존 다중분광 영상에 비해 보다 세밀한 분석이 가능하며 감지가 어려운 지표 성질의 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 영상을 이용하여 하천환경 정보를 획득하는 것이 목적으로써 이를 위해 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 1개 측선 100개 지점에 대한 영상값을 취득하였으며 ADCP를 통해 확보된 실제 수심정보와 비교하여 상관관계를 분석하였다. ADCP 측정결과 중앙으로 갈수록 수심이 깊어지는 경향을 보이고 있으며 수심은 평균 0.81 m로 나타났다. 초분광 영상 분석 결과 최대 강도가 가장 높은 지점은 645, 가장 낮은 지점은 278이며 실제 수심과 초분광 영상분석결과의 상관성을 분석한 결과 최대 강도값이 감소할수록 수심은 증가하는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The hyperspectral images can be analyzed in more detail compared to the conventional multispectral images so they can be used for analyzing surface properties which are difficult to detect. Therefore, the purpose of this study is to obtain information on river environment by using actual depth data and drone-based images. For this purpose, this study acquired the image values for 100 points of 1 survey line using drone-based hyperspectral sensors and analyzed the correlation in comparison with the actual depth information obtained through ADCP. The ADCP measurements showed that the depth tended to get deeper toward the center and that the average water depth was 0.81 m. As a result of analyzing the hyperspectral images, the value of maximum intensity was 645 and the value of minimum intensity was 278, and the correlation between the actual depth and the results of analyzing the hyperspectral images showed that the depth increased as the value of maximum intensity decreased.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Hyperspectral sensor (Nano-Hyperspec).
그림 Fig. 2. Drone and sensor (a) drone (Aibot X6 V2) (b) hyperspectral sensor installed on UAV.
표 Table 1. Specification of hyperspectral sensor
그림 Fig. 3. Measurement result on the ADCP on the study area.
그림 Fig. 4. Measurement result on the hyperspectral (a) left bank (b) right bank.
그림 Fig. 5. Comparison of the peak data value.
표 Table 2. Comparison of the water depth measurement results and peak data value
표 Table 3. Correlation comparison on sections
그림 Fig. 6. Comparison graph on the water depth and peak data value.
그림 Fig. 7. Comparison graph of the water depth and peak data value on sections (a) section A (b) section B (c) section C

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 초분광 영상을 비교하여 상관성을 분석하는 것이 목적으로써 이를 위해 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 1개 측선 100개 지점에 대한 영상값을 취득하였으며 ADCP를 통해 확보된 실제 수심정보와 비교하여 상관관계를 분석하였다.
본 연구는 초분광 센서를 이용한 영상정보와 실제 하천수심의 상관관계를 분석하는 연구로써 ADCP를 이용하여 하천 내 실제 수심을 측정하고 초분광 영상 결과와 비교하여 상관성을 평가하였다. 초분광과 ADCP 측정 위치는 낙동강 본류이며 1개 측선 내 임의의 100개 지점을 대상으로 비교분석을 실시하였다.
본 연구는 초분광 센서를 이용한 영상정보와 하천 수심의 상관관계를 분석하는 연구로써 ADCP를 이용하여 하천 내 실제 수심을 측정하고 초분광 영상 결과와 비교하여 상관성을 평가하였다. 연구결과는 다음과 같다.

제안 방법

Table 2는 100개 지점에 대한 실제 수심측정 자료와 영상분석을 통해 확보한 각 지점의 최대 강도값을 비교한 표이다. 100개 지점을 수심에 따라 번호를 지정하고 각 지점의 최대 강도값을 표시하였다. Fig.
낙동강 본류 연구지역 측선을 대상으로 ADCP를 이용한 수심측정과 초분광 영상촬영을 수행하였다. ADCP 측정결과 가장자리에서 중앙으로 갈수록 수심이 깊어지는 경향을 보이고 있다.
본 연구에서는 Fig. 6에 의해 도출된 관계식의 정확도를 높이기 위해 수심별 3개 구간으로 구분하여 분석하였으며 엑셀프로그램을 이용하여 실제수심과 최대 강도값의 상관계수와 결정계수를 비교하였다 (Table 3). 비교분석 결과 A 구간 (Fig.

대상 데이터

- ADCP 및 초분광 영상촬영 위치는 낙동강 본류이며 1개 측선 내 임의의 100개 지점을 대상으로 실시하였다. ADCP 측정결과 수심은 평균 0.
본 연구에서는 미국 Headwall Photonics사의 초분광 센서 (Nano-Hyperspec)를 사용하였다. 드론용 초분광 센서로 뛰어난 공간 및 스펙트럼 해상도와 높은 SNR (Signal to Noise Ratio)을 가지고 있으며, 272개 밴드의 고해상도 초분광 영상을 획득할 수 있다. 초분광 센서는 입사되는 빛을 분광시켜 영상의 각 화소에 해당하는 지표물의 연속적이고 좁은 파장역으로 수십에서 수백 개의 분광 정보를 취득하므로 물질마다 존재하는 고유의 광학적 성질 및 물질의 흡수와 반사 특징을 분석하며 토지피복, 식생, 그리고 수질 등의 식별에 주로 이용된다 (Park et al.
본 연구에서는 미국 Headwall Photonics사의 초분광 센서 (Nano-Hyperspec)를 사용하였다. 드론용 초분광 센서로 뛰어난 공간 및 스펙트럼 해상도와 높은 SNR (Signal to Noise Ratio)을 가지고 있으며, 272개 밴드의 고해상도 초분광 영상을 획득할 수 있다.
실제 수심 측정에 사용한 ADCP는 SonTek사의 River Surveyer M9이 사용되었다. 진폭이 작은 음파를 사용하며 수심 0.
3 m/s로 나타났다. 약 60 m 상공에서 수행하였으며, 0.026 m 공간해상도를 지닌 272개 밴드의 고해상도 초분광 영상을 획득하였다.
초분광과 ADCP 측정 위치는 낙동강 본류이며 1개 측선 내 임의의 100개 지점을 대상으로 비교분석을 실시하였다. 영상촬영은 2019년 6월 22일 실시하였으며 촬영 당시 기온은 23.4˚C, 평균풍속은 2.3 m/s로 나타났다. 약 60 m 상공에서 수행하였으며, 0.
영상촬영을 위한 무인항공기는 독일 Aibotix의 Aibot X6 V2 드론을 사용하였다. 2축 짐벌이 장착되어 있으며 비행 가능한 적재하중은 최대 3.
초분광 영상에 대한 ENVI 프로그램 분석 결과 임의의 100개 지점은 각각 272개 밴드와 밴드별 고유 파장이 나타났으며 파장별 최대 강도값을 분광정보로 선정하였다. 최대강도값은 분광 복사량으로써 기하보정을 통해 값을 선정하였다.
본 연구는 초분광 센서를 이용한 영상정보와 실제 하천수심의 상관관계를 분석하는 연구로써 ADCP를 이용하여 하천 내 실제 수심을 측정하고 초분광 영상 결과와 비교하여 상관성을 평가하였다. 초분광과 ADCP 측정 위치는 낙동강 본류이며 1개 측선 내 임의의 100개 지점을 대상으로 비교분석을 실시하였다. 영상촬영은 2019년 6월 22일 실시하였으며 촬영 당시 기온은 23.

이론/모형

0 kg이고, GPS 수신 및 수동을 무선으로 제어하면서 빠르고 정확하게 영상을 획득할 수 있다. 영상분석은 Harris Geospatial Solutions사의 ENVI 5.5버전을 사용하였다. ENVI 프로그램의 기능은 기하보정을 통해 색상, 명암, 필터링 등을 다룰 수 있는 라이브러리를 제공, multispectral 자료와 hyperspectral 자료의 분석 및 정보추출, 다양한 이미지와 벡터 형식 지원, 기존의 전형적인 이미지 처리 기본 작업 등이 가능하다.

성능/효과

- ADCP 및 초분광 영상촬영 위치는 낙동강 본류이며 1개 측선 내 임의의 100개 지점을 대상으로 실시하였다. ADCP 측정결과 수심은 평균 0.81 m, 최대심도 1.49 m, 최소심도 0.32 m이며 초분광 영상 분석 결과 최대 강도가 가장 높은 지점의 강도값은 645, 가장 낮은 지점은 278로 나타났다.
ADCP 측정결과 가장자리에서 중앙으로 갈수록 수심이 깊어지는 경향을 보이고 있다. 수심은 평균 0.81 m이며 최대 수심은 1.49 m, 최소 수심은 0.32 m로 나타났다 (Fig. 3). Fig.
6은 실제수심과 초분광 영상분석결과의 상관성을 나타낸 그래프이다. 심도별 기울기의 차이는 있지만 최대 강도값이 감소할수록 수심은 증가하는 것으로 나타났다. 관계식은 아래의 Eq.

후속연구

9744로 나타나 모두 전체 구간 대비 상관성이 높아진 것으로 나타났다. 이는 수심에 따라 최대강도의 차이가 발생하고 이로 인해 결정계수가 차이를 보이는 것이며 향후 초분광 영상을 활용한 하천수심 예측 시 이를 고려한 적용이 필요할 것으로 판단된다.
- 100개 지점 전체에 대한 실제 수심과 영상분석결과인 최대 강도값을 비교한 결과 최대 강도값과 수심은 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 수심차이에 따른 분광정보의 차이가 있음을 의미한다. 향후 하천 내 수생식물의 유무와 종류, 하상 재료 등에 따른 최대강도값 분석이 추가로 요구되며 대리보정 등에 대한 기법 수행이 필요하다. 또한 가시광선과 근적외선 영역에서 심도별 차이가 발생하고 있어 조도차이에 따른 영상 변화 분석이 이루어지면 촬영정보의 오차를 줄일 수 있기 때문에 하천환경에 대한 정확한 정보획득 및 평가가 이루어질 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	초분광 센서는 무엇을 식별할 때 주로 사용되는가?	드론용 초분광 센서로 뛰어난 공간 및 스펙트럼 해상도와 높은 SNR (Signal to Noise Ratio)을 가지고 있으며, 272개 밴드의 고해상도 초분광 영상을 획득할 수 있다. 초분광 센서는 입사되는 빛을 분광시켜 영상의 각 화소에 해당하는 지표물의 연속적이고 좁은 파장역으로 수십에서 수백 개의 분광 정보를 취득하므로 물질마다 존재하는 고유의 광학적 성질 및 물질의 흡수와 반사 특징을 분석하며 토지피복, 식생, 그리고 수질 등의 식별에 주로 이용된다 (Park et al. 2014).
	초분광 영상의 특징은 무엇인가?	초분광 영상은 기존 다중분광 영상에 비해 보다 세밀한 분석이 가능하며 감지가 어려운 지표 성질의 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 영상을 이용하여 하천환경 정보를 획득하는 것이 목적으로써 이를 위해 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 1개 측선 100개 지점에 대한 영상값을 취득하였으며 ADCP를 통해 확보된 실제 수심정보와 비교하여 상관관계를 분석하였다.
	본 연구에서 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 영상의 결과와 그에 따른 상관관계는 어떠한가?	따라서 본 연구에서는 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 영상을 이용하여 하천환경 정보를 획득하는 것이 목적으로써 이를 위해 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 1개 측선 100개 지점에 대한 영상값을 취득하였으며 ADCP를 통해 확보된 실제 수심정보와 비교하여 상관관계를 분석하였다. ADCP 측정결과 중앙으로 갈수록 수심이 깊어지는 경향을 보이고 있으며 수심은 평균 0.81 m로 나타났다. 초분광 영상 분석 결과 최대 강도가 가장 높은 지점은 645, 가장 낮은 지점은 278이며 실제 수심과 초분광 영상분석결과의 상관성을 분석한 결과 최대 강도값이 감소할수록 수심은 증가하는 것으로 나타났다.

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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