[표지] 1
제출문 2
요약문 3
목차 6
제1장 서론 12
1. 연구개요 13
1.1. 제안목적 및 배경 13
1.2. 국내·외 연구 동향 17
1.3. 제안범위 23
1.4. 과업의 시·공간적 범위 및 세부내용 23
제2장 연구 내용 및 방법 27
2. 연구 내용 및 방법 29
2.1. 연구 내용 29
2.2. 연구방법 29
2.2.1. 녹조 발생 및 우심기간 기존 상용 드론을 이용한 초분광 드론 촬영 29
2.2.2. 초분광 영상 후처리 46
2.2.3. 드론 촬영 시 현장 조사 및 시료 채취 52
2.2.4. 조류 분광특성 실험 및 분석 59
2.2.5. 조류 검경 및 생체량 분석 65
2.2.6. 초소형 초분광 영상으로 녹조 농도지도 작성을 위한 인공지능 알고리즘 개발 67
2.2.7. 초소형 초분광 영상으로 조류종 구분하기 위한 방법 제안 71
2.2.8. 조류 발생에 대한 현장정보의 실시간 제공 플랫폼 구축방안 74
제3장 연구 결과 및 고찰 80
3. 연구 결과 및 고찰 82
3.1. 녹조 발생 및 우심기간 기존 상용 드론을 이용한 초분광 드론 촬영 82
3.2. 초분광 영상 후처리 90
3.3. 드론 촬영 시 현장 조사 및 시료 채취 108
3.4. 조류 분광특성 실험 및 분석 109
3.5. 조류 검경 및 생체량 분석 127
3.6. 초소형 초분광 영상으로 녹조 농도지도 작성을 위한 인공지능 알고리즘 개발 138
3.7. 초소형 초분광 영상으로 조류종 구분하기 위한 방법 제안 144
3.8. 조류 발생에 대한 현장정보의 실시간 제공 플랫폼 구축 방안 150
3.9. 기존 데이터 공유 및 전달에 대한 문제점 극복 방안 마련 152
제4장 결론 155
4. 결론 157
제5장 기대성과 159
5. 기대성과 161
제6장 참고 문헌 162
제7장 부록 168
표 1. 촬영제약조건 및 집중촬영방안 24
표 2. 고정익과 회전익 드론의 비교 36
표 3. Corning社의 Micro HSITM 410 Shark 카메라 38
표 4. Headwall社의 Nano-Hyperspectral VNIR 카메라 39
표 5. Corning社의 Micro HSITM 410 Shark 카메라 탑재용 드론 40
표 6. 낙동강 통제권역 43
표 7. 금강 및 영산강 통제권역 43
표 8. 공역별 허가사항 44
표 9. 과업 지역 현장 조사 및 시료 채취 내용 52
표 10. 과업 지역 현장 조사 및 시료 채취 내용 명세 52
표 11. 과업 지역 현장 조사 내용 53
표 12. FieldSpec 4 High-Res 센서 제원 57
표 13. 과업 지역 분광특성 측정 및 실험 분석자료 61
표 14. 과업 지역 조류 검경 및 생체량 분석 66
표 15. 조류 보조색소 분석을 위한 HPLC 용매의 운용방법 73
표 16. MicaSense RedEdge-MX 주요 제원 74
표 17. MicaSense RedEdge-MX 탑재용 드론 77
표 18. 촬영성과표 82
표 19. 촬영 일자 별 정사 영상(07월 02일 낙동강) 90
표 20. 촬영 일자 별 정사 영상(07월 16일 낙동강) 90
표 21. 촬영 일자 별 정사 영상(07월 29일 낙동강) 91
표 22. 촬영 일자 별 정사 영상(08월 21일 낙동강) 91
표 23. 촬영 일자 별 정사 영상(08월 22일 낙동강) 92
표 24. 촬영 일자 별 정사 영상(08월 27일 금강) 92
표 25. 촬영 일자 별 정사 영상(08월 28일 금강) 93
표 26. 촬영 일자 별 정사 영상(09월 20일 금강) 93
표 27. 촬영 일자 별 정사 영상(09월 30일 금강) 94
표 28. 촬영 일자 별 정사 영상(10월 13일 금강) 94
표 29. 촬영 일자 별 정사 영상(10월 18일 금강) 95
표 30. 촬영 일자 별 정사 영상(10월 25일 금강) 95
표 31. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(07월 03일 낙동강 NSM) 96
표 32. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(07월 16일 낙동강 NSM) 97
표 33. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(07월 29일 낙동강 NSM) 98
표 34. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(08월 21일 낙동강 NSM) 99
표 35. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(08월 22일 낙동강 NCN) 100
표 36. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(08월 27일 금강 KOC) 101
표 37. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(08월 28일 금강 KOC) 102
표 38. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(09월 20일 금강 KOC) 103
표 39. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(09월 30일 금강 KOC) 104
표 40. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(10월 13일 금강 KOC) 105
표 41. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(10월 18일 금강 KOG) 106
표 42. 촬영 일자 별 클로로필-a, 피코시아닌 농도 분포도(10월 25일 금강 KOC) 107
표 43. 유색용존유기물 측정 결과 109
표 44. 클로로필-a 날짜별 흡광도 측정 결과 113
표 45. 날짜별 클로로필-a 측정 결과(종합) 117
표 46. 날짜별 피코시아닌 흡광도 측정 결과 117
표 47. 날짜별 피코시아닌 측정 결과(종합) 122
표 48. 고유분광특성 측정 결과 122
표 49. 날짜별 부유물질 실험결과 126
표 50. 녹조 농도지도 작성을 위한 모델 성능표 142
표 51. 조류종 구분하기 위한 보조색소 분석 목록 147
표 52. 2022년 모니터링 결과의 보조색소 분석 결과 148
표 53. Full Band / 10개 Band Select 비교 153
표 54. 7월 2일 낙동강 물금/매리 촬영 세부사항 169
표 55. 7월 16일 낙동강 물금/매리 촬영 세부사항 170
표 56. 7월 29일 낙동강 물금/매리 촬영 세부사항 171
표 57. 8월 21일 낙동강 물금/매리 촬영 세부사항(1) 172
표 58. 8월 21일 낙동강 물금/매리 촬영 세부사항(2) 173
표 59. 8월 22일 낙동강 남지 촬영 세부사항 174
표 60. 8월 27일 금강 서화천 추소리 촬영 세부사항 175
표 61. 8월 28일 금강 서화천 추소리 촬영 세부사항(1) 176
표 62. 8월 28일 금강 서화천 추소리 촬영 세부사항(2) 177
표 63. 9월 20일 금강 서화천 추소리 촬영 세부사항(1) 178
표 64. 9월 20일 금강 서화천 추소리 촬영 세부사항(2) 179
표 65. 9월 30일 금강 서화천 추소리 촬영 세부사항 180
표 66. 10월 13일 금강 서화천 추소리 촬영 세부사항 181
표 67. 10월 18일 금강 서화천 지오리 촬영 세부사항(1) 182
표 68. 10월 18일 금강 서화천 지오리 촬영 세부사항(2) 183
표 69. 10월 25일 금강 서화천 지오리 촬영 세부사항(1) 184
표 70. 10월 25일 금강 서화천 지오리 촬영 세부사항(2) 185
표 71. 지상 분광계를 이용하여 취득한 현장반사율 186
표 72. 투명도 측정과 현장기록부 190
그림 1. 낙동강 녹조현상(2015년 여름 발생) 14
그림 2. 초분광 영상 자료의 비교 18
그림 3. SS, TN에 대한 농도 분석 결과 18
그림 4. 총인, 총질소 측정값과 관측값 비교 19
그림 5. 2005년 이후 SCI 논문 검색 결과 21
그림 6. Three-band model을 통한 클로로필-a의 추정값과 실제 농도와의 관계 22
그림 7. 초분광 드론 촬영 대상 위치도 23
그림 8. 표층수에 대한 채수 및 분광 반사율 측정 25
그림 9. 초경량비행장치 무인멀티콥터(드론)의 종류 30
그림 10. 드론 비행 원리 30
그림 11. DJI사의 F.C(N3) 32
그림 12. 3D Robotics사의 F.C(pixhawk4) 32
그림 13. MEMs IMU/Gyroscope Aligment 33
그림 14. Hobbywing사의 E.S.C(120A) 33
그림 15. Turnigy사의 Li-Po 배터리(16000mAh) 34
그림 16. 초분광 데이터구조 37
그림 17. 분광 스펙트럼 37
그림 18. 파장별 분광 정보 38
그림 19. tarp 설치 39
그림 20. tarp 반사율 39
그림 21. 조종사 준수사항 41
그림 22. 비행 제한구역 및 비행 금지구역 42
그림 23. 비행 및 촬영 승인신청서 42
그림 24. 기상청 정보 및 Windy 애플리케이션 45
그림 25. 드론으로 획득한 초분광 영상 처리 절차 46
그림 26. RGB Image, RAW Spectral, 방사 보정 Spectral 47
그림 27. 대기 보정 후 녹조 Spectral 47
그림 28. 드론 기하 보정 후 모자이크 영상 48
그림 29. 드론 기하 보정 후 수변 지역 마스킹 영상 48
그림 30. 영상 수계 글린트(좌), 글린트 보정 전후 비교(우) 50
그림 31. 초분광 영상 후처리 절차 50
그림 32. 표층수에 대한 채수 53
그림 33. 수질측정 방법 54
그림 34. 투명판을 이용한 투명도 측정 54
그림 35. 시료 채취 및 수질측정 현장기록부 예시 55
그림 36. 수질측정 자료 정리 55
그림 37. 방사 조도(Irradiance)와 방사 휘도(Radiance) 개념도 56
그림 38. 반사율 측정 과정 58
그림 39. 클로로필의 광 흡수 특성 60
그림 40. 클로로필-a와 피코시아닌 추출 실험에 필요한 장비 및 용액 61
그림 41. 클로로필-a 추출절차 62
그림 42. 고유분광특성 측정 장치 및 적분구 63
그림 43. NAP 고유 분광특성 측정 절차 64
그림 44. 조류 검경 분석 순서도 65
그림 45. Sedgwick-Rafter Cell 65
그림 46. CNN 모델의 데이터 처리 과정 67
그림 47. 수 환경 내 초분광 영상과 딥러닝 모델 적용 사례 68
그림 48. 수질 매개변수를 모의하기 위한 초분광 영상과 기계학습을 적용한 사례 69
그림 49. 녹조 농도지도 작성을 위한 인공지능 알고리즘 개요 70
그림 50. Aglient 12000 HPLC 장비 71
그림 51. HPLC 보조색소 분석 절차 72
그림 52. MicaSense RedEdge-MX Wavelength 74
그림 53. 드론 실시간 영상 플랫폼의 영상 처리 단계 75
그림 54. 실시간 분석 및 송출 관계도 76
그림 55. 실시간 제공 영상 77
그림 56. 1차 테스트 중계위치도 78
그림 57. DJI M600 Pro / 기체 하부에 장착된 RGB 카메라와 다분광센서 78
그림 58. 공항 방해전파 및 전파 교란으로 인한 통신 불안정 79
그림 59. 낙동강 촬영 대상 지역(해평 구간) 84
그림 60. 낙동강 촬영 대상지역(강정 고령 구간) 85
그림 61. 낙동강 촬영 대상 지역(칠서 구간) 86
그림 62. 낙동강 촬영 대상 지역(물금/매리 구간) 87
그림 63. 금강 촬영 대상 지역[서화천(지오리) 조류 우심지역] 88
그림 64. 금강 촬영 대상 지역[서화천(추소리) 조류 우심지역] 89
그림 65. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(07/02-낙동강 물금 매리) 127
그림 66. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(07/16-낙동강 물금 매리) 128
그림 67. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(07/29-낙동강 물금 매리) 129
그림 68. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(08/22-낙동강 남지) 130
그림 69. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(08/27-금강 대청호 추소리) 131
그림 70. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(08/28-금강 대청호 추소리) 132
그림 71. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(09/20-금강 대청호 추소리) 133
그림 72. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(09/30-금강 대청호 추소리) 134
그림 73. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(10/13-금강 대청호 추소리) 135
그림 74. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(10/18-금강 대청호 지오리) 136
그림 75. 식물플랑크톤의 현존량 및 상대밀도 비율(10/25-금강 대청호 지오리) 137
그림 76. ANN 기법의 개요 138
그림 77. 녹조 농도지도 작성을 위한 인공지능 알고리즘의 입력자료 구축단계 139
그림 78. 녹조 농도지도 작성을 위한 인공지능 알고리즘의 학습 단계 141
그림 79. 관측값과 알고리즘 예측값의 회귀곡선 141
그림 80. 인공지능 알고리즘을 활용한 조류 농도지도 작성 개요 142
그림 81. 22년 7월 16일 녹조농도지도 142
그림 82. 보조 색소를 모의하기 위한 딥러닝 모델 145
그림 83. 딥러닝 모델을 활용해서 만든 농도지도 146
그림 84. 조류 종 보조색소의 시계열 그래프 149
그림 85. 실시간 분석 중계위치도 150
그림 86. 현장 및 관제센터 실시간 상황 150
그림 87. 다분광 카메라를 이용한 실시간 분석 151
그림 88. 실시간 분석에 대한 실제 PC화면 151
그림 89. 초분광(Corning)센서 System Control Box 152
그림 90. Full Band / 10개 Band Select 촬영 테스트 지역 152
그림 91. 10개 Band Select 153