UAV 영상을 통한 마늘 생육상태 모니터링을 위한 영상분할기법 개발 = Development of Crop Image Segmentation Technique for Monitoring the Growth Status of Garlic (Allium sativum) in UAV Remote Sensing
저자
정상진 ( Sang Jin Jeong ) ; 윤희섭 ( Hee Sup Yun ) ; 김동욱 ( Dong Uk Kim ) ; 김학진 ( Hak Jin Kim ) ; 유찬석 ( Chan Seok Ryu ) ; 권영석 ( Young-seok Kwon )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2016
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
58-58(1쪽)
제공처
작물의 성장상태를 끊임없이 모니터링 하는 것은 수확량을 예측하는 데 필요한 중요한 정보들을 제공한다. 최근 UAV을 이용한 원격탐사 기술이 발전함에 따라 이를 이용한 작물 생육 상태평가 연구가 활발히 진행되고 있다. UAV로 얻은 영상을 분석하여 판단하는 과정에서, 영상 전처리 및 영상 분석 기법이 중요해지고 있다. 그 중 작물 영상 분할(Crop Image Segmentation) 과정은 주변의 외란을 최소화하기 위하여 작물을 배경으로부터 분리하는 것으로 정확한 모니터링에 필수적이다. 초기 생육 단계에 잎이 가늘고 수직으로 자라는 마늘은 영상 분할 과정이 까다롭다. 특히 한국의 경우, 마늘 재배에 잡초를 억제하고 냉해를 방지하기 위해 비닐을 사용한다. 이 비닐을 드론으로 얻은 영상 속에서 제거하는 것이 과제로 남아있다. 마늘의 파종이 기계화됨에 따라 마늘 재배의 조간과 주간이 일정하다는 점에 착안하여 마늘의 생육 상태를 평가하기 위해 효과적으로 마늘을 추출해 낼 수 있는 영상 분할 기법을 개발하고자 하였다. 시비와 약제 처리가 다른 조건 하에 재배한 마늘 테스트 베드에서 20m의 고도를 유지하여 자율 비행하는 드론에 RGB, NIR 카메라를 부착하여 영상을 얻고 영상 정합 프로그램을 이용하여 고해상도의 마늘 밭 영상을 얻었다. 방사 보정을 거쳐 일정한 조간과 주간으로 마늘의 테스트베드를 격자로 잘라 주변의 토양이나 비닐을 1차적으로 제거하였다. 각각의 격자는 서로 다른 색 공간의 요소인 Hue, a* band를 이용하여 다시 마늘과 배경(비닐, 토양)으로 분리시켜 마늘을 2차 추출해내었다. 이후 ExG와 NDVI를 계산한 결과, 초기 생육 단계에서 영상분할기법을 사용하지 않았을 때의 식생지수 대비47.13% 차이나는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 영상 분할 기법의 정확도를 평가하고 여러 영상 분할 기법과 비교하는 것이 추후 과제로 남아있다.
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