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김경엽 (한동대학교) 최군환 (한동대학교) 안경모 (한동대학교)
저널정보
한국해안해양공학회 한국해안·해양공학회논문집 한국해안해양공학회논문집 제32권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
553 - 560 (8page)

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드론 항공사진을 L*a*b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.
#드론 #고해상도카메라 #잘피 #천해수심측량 #오차발생해역 영상분할 #L*a*b 색공간 모델 #drone #HD camera #seagrass #shallow water depth survey #error segmentation #L*a*b color space model

목차

요지
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. L*a*b 색공간 모델을 이용한 오차발생해역 구분
4. 결론
References

참고문헌 (10)

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Ahn, K. / 2016 / Estimation of shallow water depth using drone and HD camera / Proc. of the Conference of Korea Society of Coastal and Ocean Engineering google schola Ahn, K. / 2019 / Passive Remote Sensing Using Drone and HD Camera for Mapping Surf Zone Bathymetry / Proceedings of the International Conference on Asian and Pacific Coastas :487~497 google schola Bhookya, N. N. / 2020 / Yield Estimation of Chilli Crop using Image Processing Techniques / 6th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS) :200~204 google schola Hu, L. / 2020 / Crop extraction based on ultra-simple neural network modeling in the normalized RGB and CIE L*a*b color spaces / MIPPR 2019: Pattern Recognition and Computer Vision 11430:114301V google schola Lyzenga, D. R. / 2006 / Multispectral bathymetry using a simple physically based algorithm / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 44(8):2251~2259 google schola

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