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Korean Journal of Remote Sensing

  • : 대한원격탐사학회
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수록정보
34권5호(2018) |수록논문 수 : 10
간행물 제목
34권5호(2018년) 수록논문
권호별 수록 논문
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KCI등재

1무인기 기반 RGB 영상을 이용한 동계작물 바이오매스 평가 모델 개발

저자 : 나상일 ( Sang-il Na ) , 박찬원 ( Chan-won Park ) , 소규호 ( Kyu-ho So ) , 안호용 ( Ho-yong Ahn ) , 이경도 ( Kyung-do Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 709-720 (12 pages)

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작황 모니터링에서 바이오매스의 정확한 평가를 위해서는 정확하고 신속한 작물 생육 상황 등 현장자료의 확보가 필수적이다. 또한, 바이오매스의 평가는 작황 모니터링 및 수확량 예측에 활용된다. 무인기 영상은 작물의 성장에 따라 빠르게 수집할 수 있기 때문에 정밀농업에서 포장내 공간변이 파악 및 분석에 사용되고 있다. 본 연구는 원격탐사 기술을 이용한 동계작물 바이오매스 평가 방법 개발을 위하여 식생지수(ExG)에 의한 식생 피복률(VF)과 작물 표고 모형(CSM) 기반의 초고(PH)를 이용하여 보리와 밀을 대상으로 바이오매스 평가 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 식생 피복률, 초고 및 상호작용 항을 독립변수로 하여 다중 선형 회귀 모델을 구축한 결과, 5가지 품종의 결정계수는 0.84~0.99로 나타났으며, 보리와 밀의 결정계수 및 평균 제곱근 오차는 각각 0.91, 0.90 및 102.09, 110.87 g/㎡으로 나타났다. 따라서 무인기 영상을 활용한 동계작물의 바이오매스 평가 및 작황 모니터링이 가능한 것으로 판단된다.


In order to optimize the evaluation of biomass in crop monitoring, accurate and timely data of the crop-field are required. Evaluating above-ground biomass helps to monitor crop vitality and to predict yield. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery are being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study reports on the development of remote sensing techniques for evaluating the biomass of winter crop. Specific objective was to develop statistical models for estimating the dry weight of barley and wheat using a Excess Green index (E × G) based Vegetation Fraction (VF) and a Crop Surface Model (CSM) based Plant Height (PH) value. As a result, the multiple linear regression equations consisting of three independent variables (VF, PH, and VF × PH) and aboveground dry weight provided good fits with coefficients of determination (R2) ranging from 0.86 to 0.99 with 5 cultivars. In the case of the barley, the coefficient of determination was 0.91 and the root mean squared error of measurement was 102.09 g/㎡. And for the wheat, the coefficient of determination was 0.90 and the root mean squared error of measurement was 110.87 g/㎡. Therefore, it will be possible to evaluate the biomass of winter crop through the UAV image for the crop growth monitoring.

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2확률론적 모델을 이용한 산사태 취약성 지도 분석: 한국 사천면과 주문진읍을 중심으로

저자 : 박성재 ( Sung-jae Park ) , Prima Riza Kadavi , 이창욱 ( Chang-wook Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 721-738 (18 pages)

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이 연구의 목적은 확률모델의 2가지 방법인 Frequency Ratio(FR), Evidential Belief Functions(EBF) 모델을 사용하여 산사태 취약성을 작성하고 강릉시 사천면과 주문진읍에서의 결과 비교를 통해 각 지역에 적합한 모델을 선정하는 것이다. 사천면에서 762개, 주문진읍에서 548개의 산사태 위치를 항공 사진의 해석을 기반으로 작성되었다. 각각의 산사태 지점 중 절반을 모델링을 위해 무작위로 선택하였고 남은 산사태 지점은 검증 목적으로 사용하였다. 지형 요소, 수문 요소, 산림입지토양도(1:5,000), 임상도(1:5,000), 지질도(1:25,000)와 같은 5가지 범주로 분류된 20가지의 산사태 유발 요소가 연구에서 산사태 취약성 작성을 위해 고려되었다. 산사태 발생과 산사태 유발 요소 사이의 관계는 FR, EBF 모델을 사용하여 분석되었다. 그 후, 2 가지 모델을 AUC(curve under area) 방법을 사용하여 검증하였다. 검증 결과에 따르면 주문진읍에서 FR모델(AUC = 81.2%)이 EBF 모델(AUC = 78.9%)에 비해 정확도가 높았다. 사천면 지역에서는 EBF 모델(AUC = 83.6%)이 FR모델(AUC =81.6%)보다 정확도가 높게 나타났다. 검증 결과 FR 모델과 EBF 모델은 정확도 80% 내외로 높은 정확도를 가지고 있음을 나타낸다.


The purpose of this study is to create landslide vulnerability using frequency ratio (FR) and evidential belief functions (EBF) model which are two methods of probability model and to select appropriate model for each region through comparison of results in Sacheon-myeon and Jumunjin-eup of Gangneung. 762 locations in Sacheon-myeon and 548 landscapes in Jeonju-eup were constructed based on the interpretation of aerial photographs. Half of each landslide point was randomly selected for modeling and remaining landslides were used for verification purposes. Twenty landslide-inducing factors classified into five categories such as topographic elements, hydrological elements, soil maps (1:5,000), forest maps (1:5,000), and geological maps (1:25,000) were considered for the preparation of landslide vulnerability in the study. The relationship between landslide occurrence and landslide inducing factors was analyzed using FR and EBF models. The two models were then verified using the AUC (curve under area) method. According to the results of verification, the FR model (AUC = 81.2%) was more accurate than the EBF model (AUC = 78.9%) at Jeonjun-eup. In the Sacheon-myeon, the EBF model (AUC = 83.6%) was more accurate than the FR model (AUC = 81.6%). Verification results show that FR model and EBF model have high accuracy with accuracy of around 80%.

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3고해상도 광학영상과 SAR 영상 간 정합 기법

저자 : 전형주 ( Hyeongju Jeon ) , 김용일 ( Yongil Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 739-747 (9 pages)

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다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.


Integration analysis of multi-sensor satellite images is becoming increasingly important. The first step in integration analysis is image registration between multi-sensor. SIFT (Scale Invariant Feature Transform) is a representative image registration method. However, optical image and SAR (Synthetic Aperture Radar) images are different from sensor attitude and radiation characteristics during acquisition, making it difficult to apply the conventional method, such as SIFT, because the radiometric characteristics between images are nonlinear. To overcome this limitation, we proposed a modified method that combines the SAR-SIFT method and shape descriptor vector DLSS(Dense Local Self-Similarity). We conducted an experiment using two pairs of Cosmo-SkyMed and KOMPSAT-2 images collected over Daejeon, Korea, an area with a high density of buildings. The proposed method extracted the correct matching points when compared to conventional methods, such as SIFT and SAR-SIFT. The method also gave quantitatively reasonable results for RMSE of 1.66m and 2.45m over the two pairs of images.

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4GIS 자료를 활용한 도시 재개발 주변 지역의 일조 환경 분석

저자 : 강정은 ( Jung-eun Kang ) , 박수진 ( Soo-jin Park ) , 김재진 ( Jae-jin Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 749-762 (14 pages)

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본 연구에서는 고층 건물 신축에 의한 주변 지역의 일조 환경 변화를 계절별로 분석하였다. 지리정보시스템(geographic information system, GIS) 자료를 이용하여 부산광역시 부경대학교 일대를 중심으로 지형과 건물을 구축하고, 고층 건물 건설 전과 후에 대해 계절별로 일조 모델을 수행하였다. 고층 건물 단지 건설 전에도 대상 지역의 남동쪽에 위치한 아파트 단지와 남쪽에 위치한 봉오리산의 영향을 받아 일조 차단 영역이 넓게 나타났다. 고층 건물 단지 건설에 의해 주변 지역의 일조 시간이 감소하였고, 일출과 일몰 시간대에는 일조 차단 면적이 증가하였다. 일출 1시간 후의 경우에는 춘분(1.60%), 추분(1.58%), 하지(1.50%), 동지(1.36%) 순으로 일조 차단 면적이 증가하였다. 부경대학교 동쪽(남쪽)에 건설된 고층 건물 단지는 일출(일몰)시 서쪽(동쪽)으로 1,000m(750 m) 이상의 지점까지 일조가 차단되었다. 특히, 부경대학교 내부에서는 춘분, 하지, 추분, 동지에 각각 46.61%, 22.75%, 58.56%, 11.31%의 일조 시간이 감소하였다. 부경대학교 기숙사 건물에 대해 겨울철 1주일 동안 일조 시간을 조사한 결과, 남쪽 고층 건물 단지 건설은 기숙사 건물 서쪽(남쪽) 벽면의 일조 면적을 30.91% (49.45%) 정도 감소시켰다.


In this study, the changes of the sunshine environment due to the construction of buildings were analyzed by season. Using a geographic information system (GIS) data, the topography and the buildings were constructed around Pukyong National University (PKNU) in Busan. The numerical model was performed for a week in each season, before and after the construction of buildings. Even before the construction of the high-rise building complex, the area of sunshine block is wide due to the apartment complex located in the southeast of the PKNU campus and the mountain in the south. After the construction, the sunshine-blocked area became wider after the sunrise and before the sunset. The area of sunshine block after 1 hour at sunrise increased by 1.60%, 1.50%, 1.58% and 1.36% in the vernal equinox, summer solstice, autumnal equinox and winter solstice, respectively. The building complex in the east (south) of the PKNU campus made shadow in more than 1,000 m (750 m) toward the west (east) just before the sunrise (sunset). Especially, the sunshine duration in PKNU campus decreased by 46.61%, 22.75%, 58.56%, and 11.31% in the vernal equinox, summer solstice, autumnal equinox and winter solstice, respectively. The analysis of the sunshine duration for a dormitory building showed that the construction of the building complex in the south of the PKNU campus reduced the sunshine area of the western (southern) wall of the dormitory by 30.91% (49.45%) for a winter week.

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5GIS와 CFD 모델을 활용한 건설 현장 방풍벽 설치가 비산 먼지 확산에 미치는 영향 연구

저자 : 김동주 ( Dong-ju Kim ) , 왕장운 ( Jang-woon Wang ) , 박수진 ( Soo-jin Park ) , 김재진 ( Jae-jin Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 763-775 (13 pages)

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본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)자료와 전산유체역학(CFD) 모델을 사용하여 방풍벽이 건물 밀집 지역에 위치한 공사 지역에서 발생하는 대기오염물질의 확산에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 부산 ASOS에서 10년 동안 관측된 풍속을 평균하여 기준 고도(지상 10 m)에서의 유입류로 사용하였다. 수치 실험은 방풍벽 건설 전과 5 m 및 10 m 높이의 방풍벽을 건설한 후에 대해 16 방위 풍향을 유입류로 진행하였고, 부산 ASOS에서 높은 빈도를 나타낸 북동풍과 남남서풍에 대한 상세 흐름을 분석하였다. 북동풍에서는 북동쪽에서 불어오는 흐름에 의해 비산 먼지가 확산되어 공사 지역 내부에 위치한 감천초등학교에서 대기오염물질 농도가 높게 나타났다. 5 m 높이의 방풍벽을 설치했을 때는 방풍벽 설치 전에 비해 풍속이 조금 감소했고 비산 먼지의 확산이 줄었다. 10 m 높이의 방풍벽을 설치한 경우, 초등학교에서의 평균 대기오염물질 농도는 37% 감소하였다. 남남서풍 유입류에서는 지형과 건물의 영향으로 공사 지역에서 복잡한 흐름 패턴이 형성되었다. 남쪽 공사 지역에서는 비산 먼지가 정체되어 농도가 높게 나타난 반면, 초등학교는 북풍의 흐름에 의해 대기오염물질 농도가 높게 나타났다. 방풍벽 건설 후에는 공사 지역 내부에서 풍속이 감소하면서 공사장 내부 농도는 높아졌지만, 초등학교에서의 농도는 감소했다.


In this study, the effects of wind fences on the dispersion of the particles emitted from a constructing site located in the building-congested area in Busan, Korea, using geographic information system (GIS) and a computational fluid dynamics (CFD) model. We averaged the wind speeds observed for 10 years at the Busan automated synoptic observing system (ASOS) and we used the averaged wind speed as the wind speed at the reference height (10 m above the ground level). The numerical simulations were performed for 16 inflow directions, before and after the construction of wind fences with the heights of 5 m and 10 m (total 48 simulations). The detailed flows were analyzed for the northeasterly and southsouthwesterly cases which predominantly observed at the Busan ASOS. In the northeasterly case, high concentration appeared at the elementary school next to the construction site due to transport by the airflow coming from the northeast. In the 5-m wind fence case, the wind speeds were slightly weaker and the spread of the fugitive dust was slightly less than those in the no wind fence case. In the 10-m wind fence case, the dust concentration at the elementary school has the maximum reduction of 37%. In the south-southwesterly case, the flow pattern became complicated in the construction site due to the terrain and buildings. Fugitive dust was stagnant at the south side of the construction site but rather spread to the north, increasing the concentration at the elementary school. After the wind fence was built, the concentrations inside the construction site became high as the wind speeds decreased inside, but, the concentrations in the elementary school rather decreased.

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6Guided Filter를 이용한 교차융합영상 기반 KOMPSAT-3 위성영상의 무감독변화탐지

저자 : 최재완 ( Jaewan Choi ) , 박홍련 ( Honglyun Park ) , 김동학 ( Donghak Kim ) , 최석근 ( Seokkeun Choi )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 777-786 (10 pages)

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GF(Guided Filtering)는 영상에 존재하는 에지 정보를 보존하면서 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 대표적인 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 GF를 이용하여 다시기 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 무감독 변화 탐지 기법을 수행하고, 이에 대한 성능을 평가하고자 하였다. GF를 변화탐지에 활용하기 위하여, GF를 기반으로 교차융합영상을 생성하였으며, 생성된 교차융합영상에 CVA(Change Vector Analysis) 기법을 적용하여 변화 지역을 추정하고자 하였다. KOMPSAT-3 위성영상을 이용한 실험결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 영상융합 기법을 기반으로 하는 CVA 결과들과 비교하여 효과적으로 변화지역을 탐지하는 데에 활용할 수 있음을 확인하였다.


GF (Guided Filtering) is a representative image processing technique to effectively remove noise while preserving edge information in the digital image. In this paper, we proposed a unsupervised change detection method for the KOMPSAT-3 satellite image using the GF and evaluated its performance. In order to utilize GF for the unsupervised change detection, cross-sharpened images were generated based on GF, and CVA (Change Vector Analysis) was applied to the generated cross-sharpened images to extract the changed area in the multitemporal satellite imagery. Experimental results using KOMPSAT-3 satellite images showed that the proposed method can be effectively used to detect changed regions compared with CVA results based on existing cross-sharpened images.

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7대규모 홍수 매핑을 위한 저해상도 광학위성영상의 활용 방법

저자 : 박연연 ( Yanyan Piao ) , 이화선 ( Hwa-seon Lee ) , 김경탁 ( Kyung-tak Kim ) , 이규성 ( Kyu-sung Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 787-799 (13 pages)

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대규모 홍수 발생 시 적기에 침수지의 공간적 분포와 변화를 모니터링하기 위한 정확하고 효율적인 매핑 수단이 필요하다. 본 연구에서는 높은 시간해상도로 동일 지역을 하루에 여러 번 관측이 가능한 저해상도 광학위성영상을 이용하여 대규모 홍수 범람으로 인한 침수지를 탐지하는 방법을 제시하고자 하였다. 2010년 1월 모로코 세부강 유역에서 발생한 대규모 홍수로 인한 침수지를 탐지하기 위하여 MODIS 일별 표면반사율 영상을 사용하였다. 영상에서 나타나는 침수지의 다양한 분광특성을 분석하여 침수지의 유형이 순수한 물표면과 물과 식물이 혼재된 형태가 함께 분포하고 있었다. 침수지 탐지는 분광특성에 따라 선정된 밴드의 반사율 영상에 직접 임계값을 적용하는 방법과 물 관련 분광지수에 임계값을 적용하는 방법을 비교하였다. 침수지 탐지 결과의 정확도 검증은 TM 영상에서 판독된 부분 지역의 침수지 지도와 비교하였다. NDWI를 제외한 나머지 방법에서 90% 이상의 높은 정확도를 얻었다. 모든 침수지 탐지 방법에서 SWIR밴드와 적색광밴드가 가장 중요하며, 2개의 밴드에 직접 임계값을 적용하는 단순한 방법으로도 정확하고 효율적인 침수지 탐지가 가능했다. 기존의 NIR밴드는 침수지 탐지에 있어서 큰 역할을 하지 못했지만, 식물이 혼재된 침수지의 유형을 구분하는데 유용했다.


Accurate and effective mapping is critical step to monitor the spatial distribution and change of flood inundated area in large scale flood event. In this study, we try to suggest methods to use low spatial resolution satellite optical imagery for flood mapping, which has high temporal resolution to cover wide geographical area several times per a day. We selected the Sebou watershed flood in Morocco that was occurred in early 2010, in which several hundred km2 area of the Gharb lowland plain was inundated. MODIS daily surface reflectance product was used to detect the flooded area. The study area showed several distinct spectral patterns within the flooded area, which included pure turbid water and turbid water with vegetation. The flooded area was extracted by thresholding on selected band reflectance and water-related spectral indices. Accuracy of these flooding detection methods were assessed by the reference map obtained from Landsat-5 TM image and qualitative interpretation of the flood map derived. Over 90% of accuracies were obtained for three methods except for the NDWI threshold. Two spectral bands of SWIR and red were essential to detect the flooded area and the simple thresholding on these bands was effective to detect the flooded area. NIR band did not play important role to detect the flooded area while it was useful to separate the water-vegetation mixed flooded classes from the purely water surface.

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8OpenSARShip DB를 이용한 선박식별 성능 분석

저자 : 이승재 ( Seung-jae Lee ) , 채태병 ( Tae-byeong Chae ) , 김경태 ( Kyung-tae Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 801-810 (10 pages)

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위성 SAR 영상을 이용한 선박 모니터링은 선박탐지, 선박변별, 선박식별의 세 단계로 분류할 수 있다. 이 중 선박탐지 및 변별에 대해서는 세계적으로 많은 연구가 이루어졌으나, 선박식별에 대해서는 소수의 연구들만이 존재한다. 따라서 향후 고성능의 선박 모니터링 시스템을 구축하기 위해서는 많은 선박식별 연구가 필요한 상황이다. 선박식별 연구를 수행하기 위해서는 먼저 여러 기종의 선박에 대한 위성 SAR 영상과 이에 대응하는 선박 기종 정보를 모두 획득하여 데이터베이스(database: DB)를 구축하는 것이 중요하다. 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별의 경우, 지상표적에 대한 미국 moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) DB를 이용하여 많은 연구들이 수행되었지만, SAR 위성을 이용한 선박식별의 경우, 아직까지 공개적으로 이용 가능한 DB가 없었다. 이에 최근 중국 Shanghai Key Laboratory에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 운용하는 Sentinel-1 영상과 자동인식시스템(automatic identification system: AIS)으로부터 획득한 선박정보를 결합하여 선박식별 연구용 DB인 OpenSARShip DB를 구축하였다. 이에 먼저 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 위성 SAR DB에 적용하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사해볼 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 항공 SAR 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 OpenSARShip DB에 적용하여 선박식별을 수행한 후, 그 성능을 분석하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사한다.


Ship monitoring using satellite synthetic aperture radar (SAR) images consists of ship detection, ship discrimination, and ship classification. A large number of methods have been proposed to improve the detection and discrimination capabilities, while only a few studies exist for ship classification. Thus, many studies for the ship classification are needed to construct ship monitoring system having high performance. Note that constructing database (DB), which contains both SAR images and labels of various ships, is important for research on the ship classification. In the airborne SAR classification, many methods have been developed using moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) DB. However, there has been no publicly available DB for research on the ship classification using satellite SAR images. Recently, Shanghai Key Laboratory has constructed OpenSARShip DB using both SAR images of various ships generated from Sentinel-1 satellite of European Space Agency (ESA) and automatic identification system (AIS) information. Thus, the applicability of OpenSARShip DB for ship classification should be investigated by using the concepts of airborne SAR classification which have shown high performances. In this study, ship classification using satellite SAR images are conducted by applying the concepts of airborne SAR classification to OpenSARShip DB, and then the applicability of OpenSARShip DB is investigated by analyzing the classification performances.

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9작물분류에서 기계학습 및 딥러닝 알고리즘의 분류 성능 평가: 하이퍼파라미터와 훈련자료 크기의 영향 분석

저자 : 김예슬 ( Yeseul Kim ) , 곽근호 ( Geun-ho Kwak ) , 이경도 ( Kyung-do Lee ) , 나상일 ( Sang-il Na ) , 박찬원 ( Chan-won Park ) , 박노욱 ( No-wook Park )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 811-827 (17 pages)

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본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.


The purpose of this study is to compare machine learning algorithm and deep learning algorithm in crop classification using multi-temporal remote sensing data. For this, impacts of machine learning and deep learning algorithms on (a) hyper-parameter and (2) training sample size were compared and analyzed for Haenam-gun, Korea and Illinois State, USA. In the comparison experiment, support vector machine (SVM) was applied as machine learning algorithm and convolutional neural network (CNN) was applied as deep learning algorithm. In particular, 2D-CNN considering 2-dimensional spatial information and 3D-CNN with extended time dimension from 2D-CNN were applied as CNN. As a result of the experiment, it was found that the hyper-parameter values of CNN, considering various hyper-parameter, defined in the two study areas were similar compared with SVM. Based on this result, although it takes much time to optimize the model in CNN, it is considered that it is possible to apply transfer learning that can extend optimized CNN model to other regions. Then, in the experiment results with various training sample size, the impact of that on CNN was larger than SVM. In particular, this impact was exaggerated in Illinois State with heterogeneous spatial patterns. In addition, the lowest classification performance of 3D-CNN was presented in Illinois State, which is considered to be due to over-fitting as complexity of the model. That is, the classification performance was relatively degraded due to heterogeneous patterns and noise effect of input data, although the training accuracy of 3D-CNN model was high. This results imply that a proper classification algorithms should be selected considering spatial characteristics of study areas. Also, a large amount of training samples is necessary to guarantee higher classification performance in CNN, particularly in 3D-CNN.

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10국내 작황 모니터링을 위한 무인항공기 적용방안

저자 : 나상일 ( Sang-il Na ) , 박찬원 ( Chan-won Park ) , 소규호 ( Kyu-ho So ) , 안호용 ( Ho-yong Ahn ) , 이경도 ( Kyung-do Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 5호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 829-846 (18 pages)

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작황 모니터링은 농민들에게 최적의 작물 생산을 위한 농작업 관리 전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 시료 채취에 의한 분석 등에 한정된 기존의 현장 모니터링 방법은 많은 시간과 노동력이 필요하다. 무인항공기는 고해상도 이미지를 신속하고 정기적으로 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 재배면적, 생육인자, 생육이상 및 생산량 추정 등과 같은 작황 모니터링 분야에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한, 위성과 비교하여 비행 고도가 낮아 흐린 날씨에서도 높은 화질의 영상을 수집할 수 있다. 본 연구는 작황 모니터링 분야에서의 무인항공기 활용 가능성을 검토하고 무인항공기 기반의 작황 정보 생산을 위한 적용방안을 제시하고자 하였다.


Crop monitoring can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. But, traditional monitoring has used field measurements involving destructive sampling and laboratory analysis, which is costly and time consuming. Unmanned Aerial vehicle (UAV) could be effectively applied in a field of crop monitoring for estimation of cultivated area, growth parameters, growth disorder and yield, because it can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And lower flight altitude compared with satellite, UAV can obtain high quality images even in cloudy weather. This study examined the possibility of utilizing UAV in the field of crop monitoring and was to suggest the application method for production of crop status information from UAV.

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