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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김태헌 (Kyungpook National University) 박주언 (Kyungpook National University) 윤예린 (Kyungpook National University) 이원희 (Kyungpook National University) 한유경 (Kyungpook National University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제38권 제3호
발행연도
2020.6
수록면
223 - 235 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2020

무인항공기로 취득된 영상 기반 시계열 수치표고모델의 표고 보정
김태헌 ,  이원희 ,  한유경 한국측량학회 학술대회자료집 2020.07 학술대회자료
농경지 지역 무인항공기 영상 기반 시계열 수치표고모델 표고 보정
김태헌 ,  박주언 ,  윤예린 외 2명 한국측량학회지 2020.06 학술저널
무인항공기 영상 기반의 정밀농업지도 구축을 위한 영상 등록 및 표고 보정
김태헌 공간정보학과 2020.01 학위논문

2019

특징점 특성을 활용한 무인항공기 기반 수치표고모델 표고값 보정
김태헌 ,  이기림 ,  이원희 외 2명 대한공간정보학회 학술대회 2019.11 학술대회자료
SURF 기법과 상호정보기법을 활용한 농경지 지역 무인항공기 영상 간 정밀영상등록
김태헌 ,  이기림 ,  이원희 외 3명 대한원격탐사학회지 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs (Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.
#Unmanned Aerial Vehicle #Precision Agriculture #Digital Elevation Model #Elevation Correction #Elevation Invariant Features #무인항공기 #정밀농업 #수치표고모델 #표고 보정 #EIFs

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
Reference

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Choi, H.S. and Kim, E.M. (2017), Image registration of drone images through association analysis of linear features, Journal of Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 35, No. 6, pp. 441-452. (in Korean with English abstract) google schola Diaz-Varela, R.A., Zarco-Tejada, P.J., Angileri, V., and Loudjani, P. (2014), Automatic identification of agricultural terraces through object-oriented analysis of very high resolution DSMs and multispectral imagery obtained from an unmanned aerial vehicle, Journal of Environmental Management, Vol. 134, pp. 117-126. google schola Han, Y., Choi, J., Jung, J., Chang, A., Oh, S., and Yeom, J. (2019), Automated coregistration of multisensor orthophotos generated from unmanned aerial vehicle platforms, Journal of Sensors, Vol. 1, No. 91, pp. 431-435. google schola Honkavaara, E., Saari, H., Kaivosoja, J., Polonen, I., Hakala, T., Litkey, P., and Pesonen, L. (2013), Processing and assessment of spectrometric, stereoscopic imagery collected using a lightweight UAV spectral camera for precision agriculture, Remote Sensing, Vol. 5, No. 10, pp. 5006-5039. google schola Kim, D.W., Yun, H.S., Jeong, S.J., Kwon, Y.S., Kim, S.G., Lee, W.S., and Kim, H.J. (2018), Modeling and testing of growth status for Chinese cabbage and white radish with UAV-based RGB imagery, Remote Sensing, Vol. 10, No. 4, pp. 563. google schola

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