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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박경훈
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 창원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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환경관리계획에서 오염원에 대한 정확한 정보를 취득하고 적합한 관리 대책을 수립하는 과정은 중요한 역할을 담당한다. 이에 광범위한 지역의 오염원에 대한 정보를 취득하기 위하여 위성 또는 항공기 영상을 다루는 연구가 활발하게 이루어졌다. 그러나 영상의 취득 주기 및 해상도 등의 한계점으로 인해 농업지역과 같이 오염원의 변화 패턴이 비정형적이며 지속적인 관리가 필요한 지역에 이를 적용하는데 어려움이 있었다. 이러한 한계점을 극복하고자 최근 수년간 UAV 기술에 대한 연구가 급속도로 증가하였고 영상 센서의 기술도 함께 발전하였다. 또한 다중분광 및 열적외선처럼 다양한 영상 자료를 취득할 수 있는 센서가 UAV 기술을 통해 상용화되었다.
이에 본 연구는 RGB, 다중분광 및 열적외선 영상 센서를 탑재한 UAV를 활용하여 연구 대상지인 농업지역의 영상 자료를 취득한 후 오염원 관리에 용이한 세분류 토지피복도를 제작하고자 한다. 또한 다양한 영상 자료를 기반으로 농업지역 오염원 중 비점오염원의 특성을 도출하고, 영상분류 기법을 활용해 비점오염원의 분류 가능성을 확인하고자 한다.
본 연구에서 활용한 UAV에 의해 생성되는 정사영상은 크게 두 가지 용도로 사용된다. 하나는 RGB 정사영상으로 연구대상지의 세분류 토지피복도 제작을 위한 육안 판독 자료로 사용하는 것이고, 다른 하나는 파장대별로 생성한 정사영상으로 토지피복의 분광특성을 분석하는 것이다. RGB 정사영상을 기반으로 제작한 세분류 토지피복도는 기존의 토지피복 항목 이외에도 농수로, 야적퇴비 등 농업지역의 오염원 관리에 필요하다고 판단되는 7가지 항목을 새로이 추가하였다. 이에 본 연구대상지의 세분류 토지피복도는 총 24가지 항목에 대한 속성 정보를 가지고 있으며, 현재 환경부에서 제공하는 세분류 토지피복도가 담고 있지 못한 현황정보를 갖추고 있다.
본 연구를 통해 제작된 세분류 토지피복도와 파장대별 정사영상을 구역통계 기법의 입력 자료로 사용하여 토지피복유형별 분광정보의 평균값을 산출하였다. Red, Green, Blue, Red edge, NIR, TIR, NDVI 등 7가지 종류의 정사영상에서 나타나는 분광특성을 각각 확인하였고, 감독 및 무감독 영상 분류 기법으로 오염원 추출 가능성을 검토하였다. 그러나 많은 오염원들의 피복 재질이 유사한 분광 특성을 보이면서 오염원의 특성을 탐색하는데 어려움이 있었고, 분광정보만을 가지고 오염원의 특성을 추출하는데 한계가 있음을 확인하였다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서는 분광특성만이 아니라 높이와 면적 등 다양한 공간요소를 접목한 영상분류기법이 개발되어야 한다고 사료된다.
이에 본 연구는 RGB, 다중분광 및 열적외선 영상 센서를 탑재한 UAV를 활용하여 연구 대상지인 농업지역의 영상 자료를 취득한 후 오염원 관리에 용이한 세분류 토지피복도를 제작하고자 한다. 또한 다양한 영상 자료를 기반으로 농업지역 오염원 중 비점오염원의 특성을 도출하고, 영상분류 기법을 활용해 비점오염원의 분류 가능성을 확인하고자 한다.
본 연구에서 활용한 UAV에 의해 생성되는 정사영상은 크게 두 가지 용도로 사용된다. 하나는 RGB 정사영상으로 연구대상지의 세분류 토지피복도 제작을 위한 육안 판독 자료로 사용하는 것이고, 다른 하나는 파장대별로 생성한 정사영상으로 토지피복의 분광특성을 분석하는 것이다. RGB 정사영상을 기반으로 제작한 세분류 토지피복도는 기존의 토지피복 항목 이외에도 농수로, 야적퇴비 등 농업지역의 오염원 관리에 필요하다고 판단되는 7가지 항목을 새로이 추가하였다. 이에 본 연구대상지의 세분류 토지피복도는 총 24가지 항목에 대한 속성 정보를 가지고 있으며, 현재 환경부에서 제공하는 세분류 토지피복도가 담고 있지 못한 현황정보를 갖추고 있다.
본 연구를 통해 제작된 세분류 토지피복도와 파장대별 정사영상을 구역통계 기법의 입력 자료로 사용하여 토지피복유형별 분광정보의 평균값을 산출하였다. Red, Green, Blue, Red edge, NIR, TIR, NDVI 등 7가지 종류의 정사영상에서 나타나는 분광특성을 각각 확인하였고, 감독 및 무감독 영상 분류 기법으로 오염원 추출 가능성을 검토하였다. 그러나 많은 오염원들의 피복 재질이 유사한 분광 특성을 보이면서 오염원의 특성을 탐색하는데 어려움이 있었고, 분광정보만을 가지고 오염원의 특성을 추출하는데 한계가 있음을 확인하였다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서는 분광특성만이 아니라 높이와 면적 등 다양한 공간요소를 접목한 영상분류기법이 개발되어야 한다고 사료된다.
목차
I. 서 론 11. 연구배경 및 목적 12. 연구범위 및 방법 41) 연구대상지 개요 42) 연구과정 및 방법 73. 국내외 선행연구 10II. UAV 영상 촬영 및 정사영상 생성 151. UAV 영상 촬영 151) 촬영 준비 152) 영상 취득 173) 영상 처리 202. 정사영상 생성 251) RGB 정사영상 제작 252) 파장대별 정사영상 제작 26Ⅲ. UAV 정사영상 활용 토지피복도 제작 및 비교분석 331) RGB 정사영상 활용 세분류 토지피복도 제작 332) 토지피복유형별 분광특성 분석 393) 감독 및 무감독 토지피복 분류 54Ⅳ. 결론 60참고문헌 62Abstract 70
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