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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국국토정보공사 지적과 국토정보 지적과 국토정보 제50권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
201 - 214 (14page)

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본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교‧분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
#Pine Wilt Disease #UAV Imagery #Vegetation Index #K-Means #Confusion Matrix

목차

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참고문헌 (27)

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김덕인 / 2014 / 무인항공기의 국토모니터링분야 적용을 위한 연구 / 한국측량학회지 32(1):29~38 dbpia 김명준 / 2017 / 무인항공기를 이용한 소나무재선충병 선단지 예찰 기법: 세종특별자치시를 중심으로 / 한국산림과학회지 106(1):100~109 dbpia 김소라 / 2015 / 소나무재선충병 발생시기별 피해목 탐지를 위한 시계열 초분광 항공영상의 활용 / 대한원격탐사학회지 31(5):385~394 dbpia 나상일 / 2016 / 원격탐사 기반 맥류 작황 추정을 위한 최적 식생지수 선정 - UAV와 현장 측정자료를 활용하여 - / 대한원격탐사학회지 32(5):483~497 dbpia 이슬기 / 2019 / 무인항공기(UAV) 영상을 이용한 소나무재선충병 의심목 탐지 / 대한원격탐사학회지 35(3):359~373 dbpia

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