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최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 장비 및 자료
3. 결과
5. 요약 및 결론
References
참고문헌 (14)
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Agisoft, L. (2018), Agisoft PhotoScan user manual: professional edition. Manual 1.4, Agisoft LLC., St Petersburg, Russia
Assmann, J.J., Kerby, J.T., Cunliffe, A.M., and Myers-Smith, I.H. (2019), Vegetation monitoring using multispectral sensors—Best practices and lessons learned from high latitudes. Journal of Unmanned Vehicle Systems. Vol. 7, No. 1, pp. 54–75.
Baek, J.Y., Jo, Y.H., Kim, W., Lee, J.S., Jung, D., Kim, D.W., and Nam, J. (2019), A New Algorithm to Estimate Chlorophyll-A Concentrations in Turbid Yellow Sea Water Using a Multispectral Sensor in a Low-Altitude Remote Sensing System. Remote Sensing, Vol. 11, No. 19, pp. 2257.
Chakhvashvili, E., Siegmann, B., Bendig, J., and Rascher, U. (2021), Comparison of Reflectance Calibration Workflows for a UAV-Mounted Multi-Camera Array System, 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 12-16 July, Brussels, Belgium, pp. 8225–8228.
Chen, P.C., Chiang, Y.C., and Weng, P.Y. (2020), Imaging using unmanned aerial vehicles for agriculture land use classification. Agriculture, Vol.10, No. 9 , pp. 416.
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