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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

송찬 (공주대학교, 공주대학교 일반대학원)

지도교수
이영진
발행연도
2020
저작권
공주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수11

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

드론 영상을 이용한 리기다소나무림의 개체목 및 수고 추출
송찬 ,  김성용 ,  이선주 외 2명 대한원격탐사학회지 2021.12 학술저널

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UAV(Unmanned aerial vehicle) is advantageous that the images with higher temporal and spatial resolution can be obtained at a relatively low cost compared with the conventional aerial image or satellite image. Based on this, the forest field has been actively researching the extraction of forest characteristics using UAV images. In this study, tree height and individual tree extraction rate by thinning intensity were compared using UAV. The research site is Pinus rigida Mill. Forest located in South Chungcheong Province''s Yesan Gun, and it carried out thinning based on intensity (40 percent, 20 percent, 10 percent, and control areas) in 2010. The image was filmed using the "Mavic Pro 2" model for DJI Company, and the altitude of the photo shoot was set at 80% of the overlay between 180M pictures. In addition, Ground Control Point (GCP) was selected to increase accuracy of images. Image analysis was done using Pix4D Mapper and ArcGIS. The image analysis result was 7.4 meters high, 3.1 meters lower than the 10.5 meters obtained through the field survey. The individual tree extraction rate at 74.6 percent, extracting 381 out of a total of 511 trees. The accuracy of the tree''s height was the lowest with 2.8 meters in error from 40 percent of thinning, and the largest error with 4 meters from 10 percent of thinning. The extraction rate of individual trees was the highest at 110% for thinning 40% and the lowest at 58% for control and thinning 10%. These results may suggest a stand condition that can be used for UAVs.
#UAV #DSM #DTM #간벌

목차

목 차 ⅰ
LIST OF TABLE ⅲ
LIST OF FIGURE ⅳ
Ⅰ. 서 론 1
Ⅱ. 연구사 4
Ⅲ. 재료 및 방법 7
1. 연구 대상지 7
2. 연구흐름도 9
3. 영상촬영 및 처리 11
1) 연구 장비 11
2) 영상 촬영 방법 13
3) 영상 처리 및 보정 15
4) 지상기준점을 이용한 기하보정 17
4. DSM과 DTM을 이용한 DCHM생성 19
1) 수치표고모델 19
2) DTM과 DSM 19
3) DCHM(Digital Crown Height Model) 21
5. 객체기반영상분석 22
1) 객체분할 Parameter 설정 22
2) 분류방법 23
6. 실측데이터 수집 25
1) 매목조사 25
2) 개체목 좌표추정 25
Ⅳ. 결과 및 고찰 27
1. UAV 영상획득 27
2. 개체목 및 수고 추출 30
1) DCHM(Digital Crown Height Model)생성 결과 30
2) 객체분할과 분류에 대한 결과 32
3) Segmentation 결과 36
3. 간벌강도에 따른 개체목 및 수고 추출 결과 39
1) 개체목 추출율 39
2) 수고 추출 41
Ⅴ. 결론 43
Ⅵ. 참고문헌 45
Ⅶ. ABSTRACT 49

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