KR102315976B1 - 분광라이브러리와 무인기의 다중분광영상을 이용한 산불 피해 등급 분석 장치 및 방법 - Google Patents

분광라이브러리와 무인기의 다중분광영상을 이용한 산불 피해 등급 분석 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 장치는, 산불 피해 지역을 촬영한 적어도 하나의 다중분광영상을 입력받는 입력부, 상기 적어도 하나의 다중분광영상을 전처리하는 전처리부, 상기 전처리된 적어도 하나의 다중분광영상을 하나의 영상으로 집성하여 모자이크(Mosaic) 반사율 영상으로 변환하는 모자이크 반사율 영상 생성부 및 상기 모자이크 반사율 영상을 기반으로 산불 피해 등급별 분광반사율과 상기 모자이크 반사율 영상 화소 각각에 대한 분광반사율의 유사도를 산출하여 산불 피해 등급을 검출하는 산불 피해 등급 검출부를 포함할 수 있다.

Description

분광라이브러리와 무인기의 다중분광영상을 이용한 산불 피해 등급 분석 장치 및 방법 {Apparatus and Method for Forest Burn Severity Analysis Using Spectral Library and UAV Multispectral Image}
본 발명은 분광라이브러리와 무인기의 다중분광영상을 이용하여 산불 피해 등급을 분석하기 위한 산불 피해 등급 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.
산불은 임업 및 환경 측면에서 주요 재해 중 하나이며, 산림 환경의 파괴뿐만 아니라 인명과 재산 피해를 일으킨다.
산불 피해 지역은 산사태와 같은 2차 피해의 위험이 있으므로 빠르고 정확한 산불 피해 등급 조사가 필요하다.
인공 위성을 이용한 산불 피해 등급 분석 방법이 개발되고 있지만, 인공 위성은 궤도상 지정된 시간에만 촬영할 수 있기 때문에 즉시 현장에 투입하여 영상을 취득하고 산불 피해 등급 분석을 하는 방법이 필요하다.
한국등록특허공보 제10-1965235호 (2019.04.03)
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 산불 피해 등급 분석 장치 및 방법을 제공함으로써, 무인기 영상에서 산불 피해 등급을 자동으로 검출할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 장치는, 산불 피해 지역을 촬영한 적어도 하나의 다중분광영상을 입력받는 입력부, 상기 적어도 하나의 다중분광영상을 전처리하는 전처리부, 상기 전처리된 적어도 하나의 다중분광영상을 하나의 영상으로 집성하여 모자이크(Mosaic) 반사율 영상으로 변환하는 모자이크 반사율 영상 생성부 및 상기 모자이크 반사율 영상을 기반으로 산불 피해 등급별 분광반사율과 상기 모자이크 반사율 영상 화소 각각에 대한 분광반사율의 유사도를 산출하여 산불 피해 등급을 검출하는 산불 피해 등급 검출부를 포함한다.
상기 산불 피해 등급 검출부는, 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터에서 분석의 기준이 되는 분광 방사율 데이터를 선택하는 분광반사율 데이터 선택부, 상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터와 상기 선택된 분광반사율 데이터와의 유사도를 산출하는 분광반사율 유사도 산출부 및 상기 분광반사율 유사도를 이용하여 상기 모자이크 반사율 영상에 산불 피해 등급을 부여하는 산불 피해 등급 부여부를 포함한다.
상기 분광반사율 유사도 산출부는, n차원(n은 1보다 큰 자연수)에서 상기 선택된 분광반사율 데이터와 상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터 사이의 각도인 분광각을 구하고, 상기 분광각을 기반으로 분광반사율 유사도를 산출한다.
상기 산불 피해 등급 부여부는, 상기 분광각 중 최소값에 대응되는 산불 피해 등급 분광반사율 데이터를 상기 모자이크 반사율 영상에 부여한다.
상기 전처리부는, 상기 적어도 하나의 다중분광영상의 지리 좌표를 등록하는 기하 보정을 수행하는 기하 보정부 및 상기 기하보정된 영상 각각의 화소값을 분광반사율로 변환하는 복사 보정을 수행하여 복사 보정부를 포함한다.
상기 전처리부는, 상기 적어도 하나의 다중분광영상을 이루는 화소 각각의 지리적 좌표를 등록한 후 상기 화소 각각의 복사휘도(Radiance)를 구하여 분광반사율로 변환한다.
상기 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터들이 저장된 분광라이브러리를 더 포함한다.
상기 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터는, 산불 피해 연소 강도 등급에 따라 분류된 심(Extreme), 강(High), 및 경(Low)의 분광반사율 데이터와 비피해 분광반사율 데이터를 포함한다.
상기 입력부는, 무인기(UAV)에 의해 촬영된 산불 피해 지역 다중분광영상을 입력받는다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 방법은, 산불 피해 지역을 촬영한 적어도 하나의 다중분광영상을 입력받는 단계, 상기 적어도 하나의 다중분광영상을 기하 보정과 복사 보정을 수행하는 전처리 단계, 상기 전처리된 적어도 하나의 다중분광영상을 하나의 영상으로 집성하여 모자이크(Mosaic) 반사율 영상으로 변환하는 단계 및 상기 모자이크 반사율 영상을 기반으로 산불 피해 등급별 분광반사율과 상기 모자이크 반사율 영상 화소 각각에 대한 분광반사율의 유사도를 산출하여 산불 피해 등급을 검출하는 단계를 포함한다.
상기 산불 피해 등급 검출 단계는, 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터에서 분석의 기준이 되는 분광방사율 데이터를 선택하는 단계, 상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터와 상기 선택된 분광반사율 데이터와의 유사도를 산출하는 단계 및 상기 분광반사율 유사도를 이용하여 상기 모자이크 반사율 영상에 산불 피해 등급을 부여하는 단계를 포함한다.
상기 분광반사율 유사도 산출 단계는, n차원(n은 1보다 큰 자연수)에서 상기 선택된 분광반사율 데이터와 상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터 사이의 각도인 분광각을 구하고, 상기 분광각을 기반으로 분광반사율 유사도를 산출한다.
상기 산불 피해 등급 부여 단계는, 상기 분광각 중 최소값에 대응되는 산불 피해 등급 분광반사율 데이터를 상기 모자이크 반사율 영상에 부여한다.
상기 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터들이 저장된 분광라이브러리에서 데이터를 불러오는 단계를 더 포함하고 상기 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터는, 산불 피해 연소 강도 등급에 따라 분류된 심(Extreme), 강(High), 및 경(Low)의 분광반사율 데이터와 비피해 분광반사율 데이터를 포함한다.
또한, 본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 산불 피해 등급 분석 방법이 컴퓨터에서 수행하기 위한 컴퓨터에서 판독 가능한 프로그램이 기록된 저장 매체를 제공한다.
본 발명의 산불 피해 등급 분석 장치 및 방법은 산불 피해 등급을 자동으로 분석하여 산사태와 같은 2차 피해를 방지할 수 있다.
또한, 무인기(UAV) 영상을 이용하여 산불 피해 등급을 빠르고 간편하게 분석할 수 있다.
또한, 경사 및 장애물로 인한 접근성 제한이 많은 산불 피해 지역을 무인기를 통해 접근성 제한을 극복할 수 있다.
여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전처리부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 검출부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 분광반사율 유사도 산출부의 분광각을 구하기 위해 사용되는 분광각매퍼를 설명하기 위한 2차원 도면이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 방법을 시간의 흐름에 따라 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 검출 단계를 시간의 흐름에 따라 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분광라이브러리의 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터를 그래프로 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 모자이크 반사율 영상을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분광반사율이 부여된 영상을 도시한 도면이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계 없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함” 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “...부”, “...기”, “모듈”, “블록”등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 일 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 장치의 구성을 관련된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 시스템(10)은 영상 획득 장치(20) 및 산불 피해 등급 분석 장치(30)를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 획득 장치(20)는 다중분광카메라가 탑재된 무인기(UAV)로써, 산불 피해 지역을 다중분광영상으로 촬영할 수 있다.
여기서 다중분광영상(Multispectral Image)은 눈에 보이는 가시광선 영역과 눈에 보이지 않는 적외선 영역을 포함하여 10개 미만의 파장 밴드로 구성된 카메라로 촬영된 영상을 말한다. 산림을 포함한 식생의 상태는 적색 이후 근적외선에서 민감하게 반응하므로 다중분광영상을 이용하여 산불 피해 등급을 용이하게 파악할 수 있다.
본 발명의 영상 획득 장치(20)로부터 획득되는 영상은 고해상도 영상일 수 있다.
영상 획득 장치(20)와 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 정해진 통신 규약을 통해 영상을 송수신한다. 통신 규약은 무인기의 식별 정보, 대표 파장 밴드, 기준 다중분광영상의 식별 정보, 대표 파장 밴드가 생략된 기준 다중분광영상의 파장 밴드, 기준 다중분광영상과의 차이값 등을 포함할 수 있다. 파장 밴드는 정해진 비트수에 대응하는 플래그로 변환하여 전송될 수 있다.
산불 피해 등급 분석 장치(30)가 한 대의 영상 획득 장치로부터 영상을 수신하려면, 산불 피해 등급 분석 장치(30)와 제1 영상 획득 장치 간에 통신을 수행한다. 넓은 지역에 대한 수많은 데이터를 전송하면 전송 시간과 처리 시간이 오래 걸리므로, 다중분광영상을 인코딩하여 전송한다. 제한된 전송 속도와 대역폭 범위 내에서 전송하는 데이터를 최소화하고, 무인기보다 상대적으로 하드웨어 처리 속도 및 연산량에서 증설이 가능한 산불 피해 등급 분석 장치(30)가 수신된 인코딩 영상을 디코딩하여 영상을 다중분광영상을 복원한다.
영상 획득 장치는 다중분광영상 중에서 공간적 위치 또는 시간적 순서에 따라 기준 다중분광영상을 설정하고, 기준 다중분광영상이 아닌 영상에 대해서는 기준 다중분광영상과의 차이값을 인코딩하여 전송한다. 산불 피해 등급 분석 장치(30)은 수신된 영상을 디코딩한다. 기준 다중분광영상과 기준 다중분광영상과의 차이값을 종합하여 영상을 복원한다.
제1 영상 획득 장치는 산불 피해 등급 분석 장치(30)로 촬영된 위치(및 시간)와 식생의 상태를 대표하는 파장 밴드에 관한 정보를 매칭하여 먼저 전송한다. 이후 제1 영상 획득 장치는 기준 다중분광영상을 전달할 때 촬영된 위치에 따라 산림을 포함한 식생의 상태를 대표하는 파장 밴드에 관한 정보를 생략하여 전송한다. 예컨대, 가장 많은 분포에 해당하는 파장 밴드를 대표 파장 밴드로 설정할 수 있다. 영상 획득 장치는 다중분광영상에 대해 이중 인코딩을 수행한다. 대표 파장 밴드는 일정한 주기마다 전송되거나 대표 파장 밴드가 변경되면 일정한 주기보다 먼저 전송될 수 있다. 제1 영상 획득 장치는 대표 파장 밴드 정보가 생략된 기준 다중분광영상을 전송하고, 기준 다중분광영상이 아닌 다른 다중분광영상에 대해서 기준 다중분광영상과의 차이값을 전송한다.
산불 피해 등급 분석 장치(30)은 촬영된 위치에 따른 대표 파장 밴드를 수신하여 저장한 후, 생략된 파장 밴드에 관한 정보를 먼저 채워 복원하여 기준 다중분광영상을 생성하고, 생성된 기준 다중분광영상을 기반으로 기준 다중분광영상이 아닌 다른 영상을 복원한다. 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 다중분광영상을 복원할 때 이중 디코딩을 수행한다.
산불 피해 등급 분석 장치(30)가 두 대의 영상 획득 장치로부터 영상을 수신하려면, 산불 피해 등급 분석 장치(30)와 제1 영상 획득 장치 간에 통신하고, 산불 피해 등급 분석 장치(30)와 제2 영상 획득 장치 간에 통신하고, 제1 영상 획득 장치와 제2 영상 획득 장치 간에 통신을 수행한다.
제1 영상 획득 장치와 제2 영상 획득 장치 중에서 산불 피해 등급 분석 장치(30)로부터 가까운 영상 획득 장치가 중계기 역할을 수행한다. 예컨대, 제1 영상 획득 장치가 산불 피해 등급 분석 장치(30)로부터 가깝고, 제1 영상 획득 장치와 제2 영상 획득 장치 간의 거리보다 제2 영상 획득 장치와 산불 피해 등급 분석 장치(30) 간의 거리가 멀다면, 제2 영상 획득 장치는 제1 영상 획득 장치로 영상을 전송하고, 제1 영상 획득 장치는 제2 영상 획득 장치로부터 수신한 영상을 산불 피해 등급 분석 장치(30)로 전달할 수 있다. 제1 영상 획득 장치 및 제2 영상 획득 장치는 대표 파장 밴드 정보가 생략된 기준 다중분광영상을 전송한다.
제1 영상 획득 장치가 촬영한 위치에서의 제1 기준 다중분광영상 및 제1 대표 파장 밴드 정보와 제2 영상 획득 장치가 촬영한 위치에서의 제2 기준 다중분광영상 및 제2 대표 파장 밴드 정보가 상이하다면, 중계기 역할을 수행하는 제1 영상 획득 장치의 처리 연산량이 증가량을 최소화시키기 위해서, 제2 영상 획득 장치의 기준 다중분광영상 및 대표 파장 밴드 정보를 동기화한다. 제1 영상 획득 장치는 제2 영상 획득 장치로 제1 기준 다중분광영상 및 제1 대표 파장 밴드 정보를 전달한다.
제2 영상 획득 장치는 제1 영상 획득 장치로부터 수신한 제1 기준 다중분광영상 및 제1 대표 파장 밴드 정보를 기준으로 제2 기준 다중분광영상 및 제2 대표 파장 밴드 정보를 변경한다. 제2 영상 획득 장치는 제2 기준 다중분광영상 및 제2 대표 파장 밴드 정보가 변경이 완료되었다는 완료 메시지를 제1 영상 획득 장치로 전송한다. 즉, 기준 다중분광영상 및 대표 파장 밴드 정보의 동기화를 수행한다.
제1 영상 획득 장치는 제2 영상 획득 장치의 제2 기준 다중분광영상 및 제2 대표 파장 밴드 정보가 제1 영상 획득 장치의 제1 기준 다중분광영상 및 제1 대표 파장 밴드 정보로 변경이 완료되었다는 완료 메시지를 산불 피해 등급 분석 장치(30)로 전달한다.
산불 피해 등급 분석 장치(30)는 제2 영상 획득 장치의 다중분광영상을 디코딩할 때, 동기화된 기준 다중분광영상 및 대표 파장 밴드 정보를 기준으로 제1 영상 획득 장치로부터 수신한 제2 영상 획득 장치의 다중분광영상을 디코딩한다. 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 제1 대표 파장 밴드 정보가 생략된 제1 기준 다중분광영상으로부터 제1 기준 다중분광영상을 복원하고, 제1 기준 다중분광영상로부터 다른 다중분광영상을 복원한다.
제1 영상 획득 장치는 제2 영상 획득 장치의 기준 다중분광영상 및 대표 파장 밴드 정보를 동기화시키는 과정에서 제2 영상 획득 장치의 데이터 전송이나 제2 영상 획득 장치의 연산량을 일정 기준 이상으로 증가할 수 있다. 일정 기준 이상으로 제2 영상 획득 장치의 리소스 사용이 증가하면, 제1 영상 획득 장치와 제2 영상 획득 장치는 상호 메시지를 전송하여 제2 영상 획득 장치는 제2 기준 다중분광영상 및 제2 대표 파장 밴드 정보로 다시 설정할 수 있다.
제1 영상 획득 장치는 제2 영상 획득 장치의 다중분광영상을 전달하기 위해서, 산불 피해 등급 분석 장치(30)로 제1 대표 파장 밴드를 전송하고, 제2 대표 파장 밴드와 제1 대표 파장 밴드와의 차이를 전송하고, 제2 기준 다중분광영상과 다른 다중분광영상과의 차이를 전송하여, 삼중 인코딩을 수행할 수 있다.
산불 피해 등급 분석 장치(30)는 제2 대표 파장 밴드 정보와 제1 대표 파장 밴드 정보와의 차이를 이용하여, 제2 대표 파장 밴드 정보를 복원한다. 제2 대표 파장 밴드 정보를 이용하여 제2 기준 다중분광영상을 복원한다. 제2 기준 다중분광영상을 이용하여 다른 다중분광영상을 복원한다. 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 삼중 디코딩을 수행하여 제2 영상 획득 장치의 다중분광영상을 복원할 수 있다.
제1 영상 획득 장치와 제2 영상 획득 장치의 위치가 변경되어 제1 영상 획득 장치와 제2 영상 획득 장치 간의 거리가 제2 영상 획득 장치와 산불 피해 등급 분석 장치(30) 간의 거리보다 더 멀어지게 되면, 제1 영상 획득 장치는 중계기 역할을 수행하지 않는다. 즉, 제2 영상 획득 장치가 산불 피해 등급 분석 장치(30)로 직접 통신하는 것이 속도 면에서 더 유리하다고 판단된다면, 제2 영상 획득 장치는 제1 영상 획득 장치로 중계 종료 메시지를 보낸다. 제1 영상 획득 장치는 산불 피해 등급 분석 장치(30)로 중계 종료 메시지를 전달한다.
산불 피해 등급 분석 장치(30)가 중계 종료 메시지를 수신하면, 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 제1 영상 획득 장치로부터 제1 기준 다중분광영상 및 제1 대표 파장 밴드 정보를 수신하고, 제2 영상 획득 장치로부터 제2 기준 다중분광영상 및 제2 대표 파장 밴드 정보를 수신한다. 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 제1 영상 획득 장치 및 제2 영상 획득 장치에 대해서 개별적으로 이중 인코딩된 영상을 수신하고 이중 디코딩을 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 영상 획득 장치(20)로부터 획득된 다중분광영상들을 전달 받고, 전달 받은 다중분광영상들을 토대로 산불 피해 등급을 분석할 수 있다. 보다 상세하게는, 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 영상 획득 장치(20)로부터 획득된 다중분광영상에는 산불 피해 지역이 포함되어 있으며, 산불 피해 지역이 포함된 다중분광영상과 분광라이브러리에 저장되어 있는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터의 유사도를 비교하여 산불 피해 지역이 포함된 다중분광영상에 산불 피해 등급을 부여할 수 있다. 이와 관련하여 보다 구체적인 설명을 위하여 도 2를 참조하여 후술하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 장치(30)는 입력부(100), 전처리부(200), 모자이크 반사율 영상 생성부(300), 분광라이브러리(400) 및 산불 피해 등급 검출부(500)를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 입력부(100)는 영상 획득 장치(20)로부터 획득된 적어도 하나 이상의 다중분광영상을 입력 받는다. 이때, 입력부(100)에 입력되는 적어도 하나 이상의 다중분광영상들은 산불 피해 지역이 촬영된 영상이다. 다중분광영상들은 식별 정보, 위치 좌표 정보, 방위각 정보, 촬영 시간 정보 등을 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 전처리부(200)는 입력부(100)로부터 입력된 적어도 하나 이상의 다중분광영상을 전달 받아, 적어도 하나 이상의 다중분광영상을 이루는 화소 각각의 지리적 좌표를 등록한 후 화소 각각의 복사휘도(Radiance)를 구하여 분광반사율로 변환한다.
본 발명의 실시예에 따른 모자이크 반사율 영상 생성부(300)는 분광반사율을 포함하는 적어도 하나 이상의 다중분광영상을 하나의 영상으로 집성시켜 모자이크(Mosaic) 반사율 영상을 생성한다. 본 발명의 모자이크 반사율 영상 생성부(300)가 개별적으로 입력되는 영상들에서 나타나는 상이한 화소값의 특성을 정규화한 모자이크 반사율 영상을 생성함에 따라, 모자이크 반사율 영상을 이용하여 산불 피해 등급을 분석하는데 있어 보다 효율적이다.
본 발명의 실시예에 따른 분광라이브러리(400)는 산불 피해 등급별 분광 반사율 데이터가 저장되어 있다. 즉, 지표에 존재하는 다양한 물질에 대한 분광반사율 데이터를 수집하여 저장한 일종의 데이터베이스이다. 구체적으로, 산불 피해 등급별 분광 반사율 데이터에는 산불 피해 연소 강도 등급에 따라 분류된 심(Extreme), 강(High), 및 경(Low)의 분광반사율 데이터와 비피해 분광반사율 데이터가 포함되어 있으며, 모자이크 반사율 영상에서 산불 피해 등급 분석을 위한 참조자료로 활용될 수 있다. 여기서 산불 피해 연소 강도 등급은 심, 강, 중(Moderate) 및 경으로 나뉘어 지지만, 산불 피해 연소 강도 등급 중 중은 강과 경이 공간적으로 혼합된 형태를 정의한 것으로 무인기와 같은 고해상도 영상을 이용한 분석에는 적합하지 않아 제외한다. 또는 중을 임계치와 비교하여 강 또는 경으로 분류할 수 있다. 임계치는 강에 해당하는 데이터와 경에 해당하는 데이터에 대해서 통계적 방법으로 산출된 대표값으로 설정될 수 있다.
모자이크 반사율 영상만을 이용하여 산불 피해 등급을 분석하기 위해서는 영상에서 기준이 되는 분광반사율을 획득하고 기준이 되는 분광반사율과 모자이크 반사율 영상을 비교해야 하는데, 본 발명의 분광라이브러리(400)는 사전에 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터를 획득한 것으로, 모자이크 반사율 영상에서 산불 피해 등급을 분석을 위한 참조자료로 활용될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 검출부(500)는 모자이크 반사율 영상을 기반으로 분광라이브러리(400)에 저장된 산불 피해 등급별 분광반사율과 모자이크 반사율 영상 화소별 분광반사율 유사도를 산출하여 산불 피해 등급을 검출할 수 있다. 보다 상세하게는, 모자이크 반사율 영상 화소별 분광반사율과 산불 피해 등급별 분광반사율의 유사도를 계산하여 유사도 분석 결과 가장 유사도가 높은 산불 피해 등급 등급으로 모자이크 반사율 영상 각각의 화소에 적용할 수 있다. 이와 관련하여 보다 구체적인 설명을 위하여 도 4를 참조하여 후술하도록 한다.
여기서 본 발명의 산불 피해 등급 검출부(500)는 산불 피해 등급 등급이 적용된 영상을 화면에 표시하는 디스플레이부를 포함할 수 있으며, 산불 피해 등급 검출부(500)의 실행 및 정보 처리에 따른 출력 정보를 GUI 방식으로 화면 표시할 수 있다. 또한 분광라이브러리에서 유사도를 계산하기 위한 산불 피해 등급별 분광반사율을 선택할 수 있도록 화면에 표시될 수 있지만, 디스플레이부에서 영상을 화면에 표시하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전처리부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 전처리부(200)는 기하 보정부(210) 및 복사 보정부(220)를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 기하 보정부(210)는 적어도 하나의 다중분광영상의 지리 좌표를 등록하는 기하 보정을 수행할 수 있다. 보다 상세하게는, 무인기를 통해 촬영된 영상은 무인기의 위치와 자세 등의 변화로 인해 무인기에서 촬영된 영상의 각 화소 위치가 항상 지표면의 동일 위치와 일대일 대응되지 못하게 된다. 이러한 영상을 통해 산불 피해 지역의 위치를 정확하게 알아낼 수 없기 때문에 분석 결과가 정확할 수 없다. 이러한 오류를 바로 잡기 위해 기하 보정을 수행하며, 적어도 하나의 다중분광영상의 각 화소별 위치를 지표면의 위치와 일대일 대응되는 지리 좌표를 등록할 수 있다. 여기서 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement System) 및 지상기준점 측량 자료 등을 이용하여 지리 좌표를 등록할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 복사 보정부(220)는 기하 보정된 영상 각각의 화소값을 분광반사율로 변환하는 복사 보정을 수행할 수 있다. 보다 상세하게는, 기하 보정된 영상 각각의 화소별 무인기 센서에 도달하는 복사휘도(Radiance) 값을 획득하고 복사휘도 값을 이용하여 분광반사율로 변환할 수 있다. 예를 들어, 복사 보정을 수행하는 기법에는 교차복사 보정, 대리복사 보정, 온보드(Onboard) 보정 등이 있으며, 그 중 대리복사 보정 기법인 경험적 선형 보정(empirical line calibration) 기법을 이용하여 복사 휘도 값으로 화소 각각의 복사량을 구하고 분광복사계를 이용하여 획득한 분광반사율 사이의 선형관계식으로 화소 각각의 복사량을 분광반사율로 변환할 수 있으나, 분광반사율로 변환하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 검출부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 산불 피해 등급 검출부(500)는 분광반사율 데이터 선택부(510), 분광반사율 유사도 산출부(520) 및 산불 피해 등급 부여부(530)를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 분광반사율 데이터 선택부(510)는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터에서 분석의 기준이 되며 유사도를 산출하기 위한 분광반사율 데이터를 선택할 수 있다. 보다 상세하게는, 분광라이브러리(400)에 저장되어 있는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터에서 모자이크 반사율 영상을 분석하기 위한 기준이 되며 유사도를 산출하기 위한 분광반사율 데이터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 산불 피해 연소 강도 등급 중 강의 분광반사율 데이터를 모자이크 반사율 영상에서 산불 피해 등급 분석을 위한 기준 및 유사도를 산출하기 위해 선택할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 분광반사율 유사도 산출부(520)는 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터와 분석의 기준이 되는 분광반사율 데이터와의 유사도를 산출할 수 있다. 보다 상세하게는, 유사도를 산출하기 위해 유사도 분석 알고리즘인 분광각매퍼(Spectral Angle Mapper, SAM)를 이용하여 분광각을 구할 수 있다. 여기서 분광각매퍼는 분광반사율을 밴드 수 차원에서의 벡터로 가정하여 반사율의 변화 패턴을 분석하는 방법으로 태양-지표-센서 간의 기하조건 또는 지형 등에 의한 반사율 절대값 변화에 따른 오차를 감소시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 분광반사율 유사도 산출부의 분광각을 구하기 위해 사용되는 분광각매퍼를 설명하기 위한 2차원 도면이다.
도 5에 도시한 바와 같이, 밴드의 수가 2개(Band j, Band i)로 2차원 도면에서의 벡터로 가정하여 반사율 변화 패턴을 분석한다. 여기서 α는 분광각(Spectral Angle), t는 화소의 반사율, r은 산불 피해 등급별 분광반사율을 의미한다.
보다 구체적으로, 분광각매퍼는 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터와 참조 데이터를 n차원에서 비교한다. 분광각매퍼는 두 스펙트럼 사이의 각도를 계산하여 스펙트럼 유사성을 판별하여 밴드 수와 동일한 차원의 공간에서 벡터로 처리한다. 여기서 n은 파장 대역의 스펙트럼 밴드 수를 말하며, 참조 데이터는 분광라이브러리(400)에 저장된 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터를 말한다. 분광각매퍼는 n차원에서 참조 데이터 r과 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터 t 사이의 각도 α를 비교하여 가장 작은 각도를 만들어내는 참조 데이터 반사율을 모자이크 반사율 영상의 화소에 적용할 수 있다. 모자이크 반사율 영상 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터 t와 참조 데이터 r을 이용하여 분광각 α를 계산할 수 있고, 참조 데이터가 여러 개일 경우 각 참조 데이터와 모자이크 반사율 영상 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터의 분광각을 비교하여 가장 작은 값을 갖는 분광각의 참조 데이터 반사율을 모자이크 반사율 영상의 화소에 적용할 수 있다. 이를 수식으로 나타내면 하기 [수학식 1]과 같다.
Figure 112019112254773-pat00001
여기서 k는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터 개수를 의미한다.
유사도 분석 알고리즘인 분광각매퍼는 [수학식 1]을 사용하여 참조 데이터 r과 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터 t의 유사도를 계산할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 부여부(530)는 분광반사율 유사도를 이용하여 모자이크 반사율 영상에 산불 피해 등급을 부여할 수 있다. 보다 구체적으로, 분광반사율 유사도 산출부(520)에서 계산된 유사도 중에서 최소값을 갖는 분광각을 선택하고 분광각의 최소값을 갖는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터를 모자이크 반사율 영상의 화소에 부여할 수 있다. 예를 들어, 분광각의 최소값을 갖는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터가 산불 피해 연소 강도 등급 중 심이라고 하면, 분광각의 최소값을 갖는 모자이크 반사율 영상의 화소값에 심의 분광반사율 데이터를 부여할 수 있다.
하기 [수학식 2]는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터가 여러 개일 경우 모자이크 반사율 영상의 각 화소와의 분광각(αk) 중에서 최소값을 선택하는 것을 나타낸다.
Figure 112019112254773-pat00002
하기 [수학식 3]은 분광각의 최소값을 갖는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터를 모자이크 반사율 영상의 화소에 부여하는 것을 나타낸다.
Figure 112019112254773-pat00003
여기서 x는 화소의 열(Column), y는 화소의 행(Row) 방향 좌표를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 방법을 시간의 흐름에 따라 도시한 흐름도이다.
도 6에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 분석 방법은 먼저 S610 단계에서 산불 피해 지역을 촬영한 적어도 하나의 다중분광영상을 입력받을 수 있다. 여기서 적어도 하나의 다중분광영상은 영상 획득 장치(20)인 무인기(UAV)에 탑재된 다중분광카메라로 촬영한 영상을 말한다. 본 발명의 영상 획득 장치(20)는 고해상도 영상을 산불 피해 지역에서 신속하게 획득하여 입력부(100)에 전달할 수 있다.
다음으로 S620 단계에서 적어도 하나의 다중분광영상을 기하 보정과 복사 보정을 수행하여 적어도 하나의 다중분광영상 각각의 화소값을 분광반사율로 변환할 수 있다. 산불 피해 지역의 위치를 정확히 파악하기 위해 기하 보정을 수행하며, 적어도 하나의 다중분광영상의 각 화소별 위치를 지표면의 위치와 일대일 대응되는 지리 좌표를 등록할 수 있다. 여기서 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement System) 및 지상기준점 측량 자료 등을 이용하여 지리 좌표를 등록할 수 있다. 기하 보정을 수행한 적어도 하나의 다중분광영상 각각의 화소별 복사휘도 값을 획득하고 복사휘도 값을 이용하여 적어도 하나의 다중분광영상 각각의 화소값을 분광반사율로 변환할 수 있다.
다음으로 S630 단계에서 분광반사율을 포함하는 적어도 하나의 다중분광영상을 하나의 영상으로 집성하여 모자이크(Mosaic) 반사율 영상으로 변환할 수 있다.
다음으로 S640 단계에서 분광라이브러리(400)에 저장된 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터들을 불러올 수 있다. 여기서 산불 피해 등급변 분광반사율 데이터는 산불 피해 연소 강도 등급에 따라 분류된 심(Extreme), 강(High), 및 경(Low)의 분광반사율 데이터와 비피해 분광반사율 데이터를 포함할 수 있다.
다음으로 S650 단계에서 모자이크 반사율 영상을 기반으로 산불 피해 등급별 분광반사율과 모자이크 반사율 영상 각각의 분광반사율 유사도를 산출하여 산불 피해 등급을 검출할 수 있다. 보다 상세하게는, 모자이크 반사율 영상 각각의 분광반사율과 산불 피해 등급별 분광반사율의 유사도를 계산하여 유사도 분석 결과 가장 유사도가 높은 산불 피해 등급 등급으로 모자이크 반사율 영상 각각의 화소에 적용할 수 있다. 이와 관련하여 보다 구체적인 설명을 위하여 도 7를 참조하여 후술하도록 한다.
도 7은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 검출 단계를 시간의 흐름에 따라 도시한 흐름도이다.
도 7에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 산불 피해 등급 검출 단계는 먼저 S651 단계에서 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터에서 분석의 기준이 되는 분광반사율 데이터를 선택할 수 있다. 보다 상세하게는, 분광라이브러리(400)에 저장되어 있는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터에서 모자이크 반사율 영상을 분석하기 위한 기준이 되는 분광반사율 데이터 하나를 선택할 수 있다.
다음으로 S652 단계에서 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터와 선택된 분광반사율 데이터와의 유사도를 산출할 수 있다. 보다 상세하게는, 유사도를 산출하기 위해 유사도 분석 알고리즘인 분광각매퍼(Spectral Angle Mapper, SAM)를 이용하여 분광각을 구할 수 있다.
다음으로 S653 단계에서 분광반사율 유사도를 이용하여 모자이크 반사율 영상에 산불 피해 등급을 부여할 수 있다. 보다 상세하게는, 유사도 산출부(520)에서 계산된 유사도 중에서 최소값을 갖는 분광각을 선택하고 분광각의 최소값을 갖는 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터를 모자이크 반사율 영상의 화소에 부여할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분광라이브러리의 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터를 그래프로 도시한 도면이다.
도 8에 도시한 바와 같이, 분광라이브러리(400)에 저장된 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터는 심(수관화), 강(열해), 경(지표화), 비피해 침엽수, 비피해 활엽수를 포함할 수 있다. 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터는 서로 다른 분광반사율을 나타내므로 산불 피해 등급을 분석하는데 있어 보다 효율적이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 모자이크 반사율 영상을 도시한 도면이다.
도 9에 도시한 바와 같이, 기하 보정과 복사 보정을 수행한 적어도 하나의 다중분광영상을 하나의 영상으로 집성하여 모자이크 반사율 영상으로 나타낼 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 피해 등급 분광반사율이 부여된 영상을 도시한 도면이다.
도 10에 도시한 바와 같이, 모자이크 반사율 영상 각각의 분광반사율과 산불 피해 등급별 분광반사율의 유사도를 계산하여 가장 유사도가 높은 산불 피해 등급 분광반사율을 모자이크 반사율 영상 각각의 화소에 부여할 수 있다.
이렇게, 산불 피해 등급 검출부(500)에 의해 산불 피해 등급을 검출한 결과로 산불 피해 지역의 산불 피해 등급을 파악할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 산불 피해 등급 분석 시스템
20: 영상 획득 장치
30: 산불 피해 등급 분석 장치
100: 입력부
200: 전처리부
300: 모자이크 반사율 영상 생성부
400: 분광라이브러리
500: 산불 피해 등급 검출부

Claims (15)

  1. 산불 피해 등급 분석 장치에 있어서,
    산불 피해 지역을 촬영한 적어도 하나의 다중분광영상을 입력받는 입력부;
    상기 적어도 하나의 다중분광영상을 전처리하는 전처리부;
    상기 전처리된 적어도 하나의 다중분광영상을 하나의 영상으로 집성하여 모자이크(Mosaic) 반사율 영상으로 변환하는 모자이크 반사율 영상 생성부; 및
    상기 모자이크 반사율 영상을 기반으로 산불 피해 등급별 분광반사율과 상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율의 유사도를 산출하여 산불 피해 등급을 검출하는 산불 피해 등급 검출부를 포함하며,
    상기 입력부는, 다중분광카메라가 탑재된 무인기(UAV)에 해당하는 영상 획득 장치에 의해 촬영된 산불 피해 지역 다중분광영상을 입력받고,
    상기 영상 획득 장치는 상기 산불 피해 지역 다중분광영상을 대표 파장 밴드 및 상기 대표 파장 밴드 정보가 생략된 기준 다중분광영상을 기준으로 인코딩하여 전송하고, 상기 기준 다중분광영상이 아닌 다른 다중분광영상에 대해서 상기 기준 다중분광영상과의 차이값을 전송하고, 상기 영상 획득 장치는 상기 산불 피해 지역 다중분광영상에 대해 이중 인코딩을 수행하고,
    상기 입력부는 상기 이중 인코딩된 산불 피해 지역 다중분광영상을 이중 디코딩하며,
    상기 영상 획득 장치는 제1 영상 획득 장치와 제2 영상 획득 장치를 포함하며, 상기 제1 영상 획득 장치와 상기 제2 영상 획득 장치 중에서 상기 산불 피해 등급 분석 장치로부터 가까운 영상 획득 장치가 중계기 역할을 수행하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 산불 피해 등급 검출부는,
    산불 피해 등급별 분광반사율 데이터에서 분석의 기준이 되는 분광반사율 데이터를 선택하는 분광반사율 데이터 선택부;
    상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터와 상기 선택된 분광반사율 데이터와의 유사도를 산출하는 분광반사율 유사도 산출부; 및
    상기 분광반사율 유사도를 이용하여 상기 모자이크 반사율 영상에 산불 피해 등급을 부여하는 산불 피해 등급 부여부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 분광반사율 유사도 산출부는,
    n차원(상기 n은 1보다 큰 자연수)에서 상기 선택된 분광반사율 데이터와 상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터 사이의 각도인 분광각을 구하고, 상기 분광각을 기반으로 분광반사율 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 산불 피해 등급 부여부는,
    상기 분광각 중 최소값에 대응되는 산불 피해 등급 분광반사율 데이터를 상기 모자이크 반사율 영상에 부여하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 전처리부는,
    상기 적어도 하나의 다중분광영상의 지리 좌표를 등록하는 기하 보정을 수행하는 기하 보정부; 및
    상기 기하보정된 영상 각각의 화소값을 분광반사율로 변환하는 복사 보정을 수행하는 복사 보정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 전처리부는,
    상기 적어도 하나의 다중분광영상을 이루는 화소 각각의 지리적 좌표를 등록한 후 상기 화소 각각의 복사휘도(Radiance)를 구하여 분광반사율로 변환하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터들이 저장된 분광라이브러리
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터는,
    산불 피해 연소 강도 등급에 따라 분류된 심(Extreme), 강(High), 및 경(Low)의 분광반사율 데이터와 비피해 분광반사율 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 장치.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 영상 획득 장치와 통신하는 산불 피해 등급 분석 장치에 의한 산불 피해 등급 분석 방법에 있어서,
    산불 피해 지역을 촬영한 적어도 하나의 다중분광영상을 입력받는 단계;
    상기 적어도 하나의 다중분광영상을 기하 보정과 복사 보정을 수행하는 전처리 단계;
    상기 전처리된 적어도 하나의 다중분광영상을 하나의 영상으로 집성하여 모자이크(Mosaic) 반사율 영상으로 변환하는 단계; 및
    상기 모자이크 반사율 영상을 기반으로 산불 피해 등급별 분광반사율과 상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율의 유사도를 산출하여 산불 피해 등급을 검출하는 단계를 포함하며,
    상기 산불 피해 등급 분석 장치는, 다중분광카메라가 탑재된 무인기(UAV)에 해당하는 상기 영상 획득 장치에 의해 촬영된 산불 피해 지역 다중분광영상을 입력받고,
    상기 영상 획득 장치는 상기 산불 피해 지역 다중분광영상을 대표 파장 밴드 및 상기 대표 파장 밴드 정보가 생략된 기준 다중분광영상을 기준으로 인코딩하여 전송하고, 상기 기준 다중분광영상이 아닌 다른 다중분광영상에 대해서 상기 기준 다중분광영상과의 차이값을 전송하고, 상기 영상 획득 장치는 상기 산불 피해 지역 다중분광영상에 대해 이중 인코딩을 수행하고,
    상기 산불 피해 등급 분석 장치는 상기 이중 인코딩된 산불 피해 지역 다중분광영상을 이중 디코딩하며,
    상기 영상 획득 장치는 제1 영상 획득 장치와 제2 영상 획득 장치를 포함하며, 상기 제1 영상 획득 장치와 상기 제2 영상 획득 장치 중에서 상기 산불 피해 등급 분석 장치로부터 가까운 영상 획득 장치가 중계기 역할을 수행하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 산불 피해 등급 검출 단계는,
    산불 피해 등급별 분광반사율 데이터에서 분석의 기준이 되는 분광방사율 데이터를 선택하는 단계;
    상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터와 상기 선택된 분광반사율 데이터와의 유사도를 산출하는 단계; 및
    상기 분광반사율 유사도를 이용하여 상기 모자이크 반사율 영상에 산불 피해 등급을 부여하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 분광반사율 유사도 산출 단계는,
    n차원(상기 n은 1보다 큰 자연수)에서 상기 선택된 분광반사율 데이터와 상기 모자이크 반사율 영상의 화소 각각에 대한 분광반사율 데이터 사이의 각도인 분광각을 구하고, 상기 분광각을 기반으로 분광반사율 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 산불 피해 등급 부여 단계는,
    상기 분광각 중 최소값에 대응되는 산불 피해 등급 분광반사율 데이터를 상기 모자이크 반사율 영상에 부여하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터들이 저장된 분광라이브러리에서 데이터를 불러오는 단계;를 더 포함하고
    상기 산불 피해 등급별 분광반사율 데이터는,
    산불 피해 연소 강도 등급에 따라 분류된 심(Extreme), 강(High), 및 경(Low)의 분광반사율 데이터와 비피해 분광반사율 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 피해 등급 분석 방법.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013031785A1 (ja) * 2011-09-01 2013-03-07 日本電気株式会社 撮影画像圧縮伝送方法及び撮影画像圧縮伝送システム
KR101630856B1 (ko) 2015-03-09 2016-06-15 한국과학기술원 다분광 포토메트릭 스테레오 시스템 그리고 이의 동작 방법
KR101705346B1 (ko) * 2016-10-05 2017-02-13 주식회사 지오스토리 분광라이브러리를 이용한 초분광영상 분석 시스템

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101965235B1 (ko) 2018-12-10 2019-04-03 주식회사 지오스토리 무인기 원격탐사를 통한 잘피군락지 분포조사방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013031785A1 (ja) * 2011-09-01 2013-03-07 日本電気株式会社 撮影画像圧縮伝送方法及び撮影画像圧縮伝送システム
KR101630856B1 (ko) 2015-03-09 2016-06-15 한국과학기술원 다분광 포토메트릭 스테레오 시스템 그리고 이의 동작 방법
KR101705346B1 (ko) * 2016-10-05 2017-02-13 주식회사 지오스토리 분광라이브러리를 이용한 초분광영상 분석 시스템

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Evaluation of Fire Severity Indices Based on Pre- and Post-Fire Multispectral Imagery Sensed from UAV, Remote Sens. 11(9), 993, 2019.04.*
Radiometric calibration assessments for UAS-borne multispectral cameras: Laboratory and field protocols", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, V.149, 2019.03.*

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