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NTIS 바로가기대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.35 no.5 pt.2, 2019년, pp.819 - 829
신동윤 (국립재난안전연구원 재난원인조사실) , 김태헌 (경북대학교 공간정보학과) , 한유경 (경북대학교 융복합시스템공학부) , 김성삼 (국립재난안전연구원 재난원인조사실) , 박제성 (국립재난안전연구원 재난원인조사실)
In the disaster of collapse, an immediate response is needed to prevent the damage from worsening, and damage area calculation, response and recovery plan should be established. This requires accurate detection of the damage affected area. This study performed the detection of the damaged area by us...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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위성영상의 어떤 문제점으로 인해 무인비행장치가 사용이 되는가? | (2010)은 자연재해 피해조사를 위해 고해상도 영상을 이용하여 피해조사시스템을 설계하여 피해지역에 대한 객관적이고 정확한 피해정보를 산출하였으며, Jung(2012)은 고해상도 위성영상을 이용하여 재난피해 지역을 탐지하고 추출하는 방법론을 제시하였다. 이처럼 위성영상은 산불, 홍수, 산사태 등과 같은 자연재해와 같은 광범위한 지역을 탐지하는 것과 시계열적인 분석에는 효율적이나 건물화재, 붕괴사고 등에는 실시간으로 대응하기엔 영상의 주기 또는 구름 등에 제약을 받게 된다. | |
2019년 5월 17일, 7월 9일 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 사용된 대표적인 변화탐지 기법은? | 이 지역은 건물의 철거 모습이 붕괴된 상태와 유사하고 철거 전후의 변화가 뚜렷하게 나타나 있으며, 2019년 5월 17일, 7월 9일 각각 UAV 영상을 획득하였다. 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 대표적인 변화탐지 기법인 분광벡터 변화분석 기법(Change Vector Analysis)과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)기반 superpixel 기법을 이용하였다. 피해지역을 정확하게 탐지하기 위해 비관심지역(식생)을 ExG(Excess Green)를 이용하여 1차적으로 제거해주었고, 변화탐지가 된 객체들 중 면적으로 인한 오탐지가 된 객체들은 최소면적을 계산하여 최종적으로 제거해주었다. | |
UAV가 위성 및 항공영상에 비해 갖고 있는 장점은? | 이러한 문제를 해결하기 위해, 조작이 간단하고 신속하게 공간정보를 획득할 수 있는 무인비행장치 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 활용되고 있다(Kim and Kim, 2018). UAV는 위성 및 항공영상에 비해 소규모 지역 촬영에 적합하고, 재난·사고 발생 시, 즉각적인 대응이 가능하며 다른 장비에 비해 손쉽게 조작할 수 있으므로 재난·사고 피해조사에 매우 효과적으로 활용될 수 있다(Jung and Yun, 2012). 또한, 필요한 정보에 따라 고해상도 카메라, 멀티스펙트럴 카메라, 적외선 카메라 등 다양한 센서를 목적에 맞게 탑재할 수 있으며 위성영상에 비해 구름의 영향을 받지 않고 양질의 영상을 획득할 수 있다. |
Achanta, R., A. Shaji, K. Smith, A. Lucchi, P. Fua, and S. Susstrunk, 2012. SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 34(11): 2274-2282.
Chung, M. K., Y. K. Han, J. W. Choi, and Y. I. Kim, 2018. Optimal Parameter Analysis and Evaluation of Change Detection for SLIC-based Superpixel Techniques Using KOMPSAT Data, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6): 1427-1443.
Han, Y. K., T. H. Kim, S. H. Han, and J. H. Song, 2017. Change Detection of Urban Development over Large Area using KOMPSAT Optical Imagery, Korean Journal of Remote Sensing, 33(6): 1223-1232 (in Korean with English abstract).
Jung, M. H., 2012. Early Disaster Damage Assessment using Remotely Sensing Imagery: Damage Detection, Mapping and Estimation), The Institute of Electronics and Information Engineers, 49(2): 90-95.
Kim, J. H. and J. H. Kim, 2018. Accuracy Analysis of Cadastral Point and Parcel Boundary Point by Flight Altitude Using UAV, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 36(4): 223-233.
Kim, M. G., G. Y. Jung, J. B. Kim, and H. C. Yun, 2010. Applicability Analysis of UAV for Storm and Flood Monitoring, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 28(6): 655-662.
Kim, S. S., B. G. Song, S. B. Cho, and H. J. Kim, 2019. Applicability of Drone Mapping for Natural Disaster Damage Investigation, Journal of Korean Society for Geospatial Information Science, 27(2): 13-21.
Kim, T. H., K. H. Kim, G. B. Nam, J. H. Shim, W. J. Choi, and M. H. Cho, 2010. Development of Natural Disaster Damage Investigation System using High Resolution Spatial Images, Journal of Korea Spatial Information Society, 12(1): 57-65.
Liu, S., L. Bruzzone, F. Bovolo, M. Zanetti, and P. Du, 2015. Sequential spectral change vector analysis for iteratively discovering and detecting multiple changes in hyperspecral images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53(8): 4363-4378.
Otsu, N., 1979. A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9(1): 62-66.
Vala, H. J. and A. Baxi, 2013. A review on Otsu Image Segmentation Algorithm, International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology, 2(2): 387-389.
Woebbecke, D. M., G. E. Meyer, K. Von Bargen, and D. A. Mortensen, 1995. Color indices for weed identification under various soil, residue, and lighting conditions, Transactions of the ASAE, 38(1): 259-269.
Yeom, J., J. Jung, A. Chang, A. Ashapure, M. Maeda, A. Maeda, and J. Landivar, 2019. Comparison of Vegetation Indices Derived from UAV Data for Differentiation of Tillage Effects in Agriculture, Remote Sensing, 11(13): 1548.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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