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저자정보
임환희 (한국과학기술원) 전에녹 (한국과학기술원) 이득환 (한국과학기술원) 전준서 (한국건설기술연구원) 이승래 (한국과학기술원)
저널정보
한국지반공학회 한국지반공학회논문집 한국지반공학회논문집 제35권 제11호
발행연도
2019.11
수록면
51 - 62 (12page)

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본 연구에서는 초분광 근적외선 영상을 이용하여 광역지역의 흙의 함수비 변화를 간편한 방법으로 예측하기 위해 수행되었다. 근적외선(VNIR) 영역대에서 변화되는 함수비 별로 모래, 화강풍화토(우면산, 구룡산, 대모산, 황령산), 카오리나이트를 초분광 카메라로 촬영하여 반사율을 추출하였고, 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수를 찾기 위하여 선정된 매개변수와 함수비를 변수로하여 Partial Least Square Regression(PLSR) 분석을 이용하여 함수비 예측모델을 구축하였다. 함수비 예측모델을 구축한 결과, 흙의 종류에 관계없이 Area of reflectance(Near-infrared, NIR)의 매개변수가 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수임을 확인하였고, 모든 흙에서 예측모델의 정확도(R²)는 0.9 이상임을 확인하였다. 또한 흙의 실제 함수비와 비교 검증해본 결과, 평균절대백분율(mean absolute percentage error, MAPE)이 15%이내로 확인되었다. 따라서 대상 흙들에서 50% 이내에서 변화되는 함수비 예측 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 초분광근적외선 영상을 이용하여 모래, 화강풍화토, 카오리나이트의 함수비 예측 가능성을 확인하였고, 모델의 정확도 개선 및 더 높은 범위의 함수비 예측을 위해서는 흙의 분류모델 개발이 추가적으로 필요하다고 판단된다.
#Granite soils #Hyperspectral camera #Kaolinite #Sand #Visible and near-infrared #Water content

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 초분광 근적외선 영상 실험
3. 시험 결과 분석
4. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
배형진 / 2016 / 초분광 영상기술을 이용한 수박종자 발아여부 비파괴 선별기술 개발 / 비파괴검사학회지 36(1):35~44 dbpia Berney, E. / 2012 / Device comparison for determining field soil moisture content google schola Bowers, S. / 1965 / Reflection of Radiant Energy from Soils / Soil Science 100(2):130~138 google schola Jia, S. / 2017 / Hyperspectral Imaging Analysis for the Classification of Soil Types and the Determination of Soil Total Nitrogen / Sensors 17(10):2252 google schola 김동엽 / 2016 / 인공강우 기반 산사태 모의실험을 통한 토양수분특성 센서의 반응성 분석 / 한국방재학회논문집 16(6):209~218 dbpia

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