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제목 MicaSense 다중 스펙트럼 - 산림 모니터링 최선의 접근 방법은?
작성자 헬셀운영자 (ip:106.251.237.106)
  • 평점 0점  
  • 작성일 2021-01-29
  • 추천 추천하기
  • 조회수 78


 

안녕하세요. 드론의 리더 (주)헬셀 입니다.


오늘은 산림 모니터링을 위한

최선의 접근 방법이 무엇인지 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

RGB? 다중 스펙트럼?

먼저 예시 사진을 통해서 분석을 해볼게요.

숲에서 잠재적 위협을 가진 해충은! Bark Beetle와 같은 종류들인데요.

유럽의 MicaSense 파트너인 SKYLAB은 숲을 모니터링하고

스트레스의 조기 징후를 감지하는

최상의 접근 방식에 대한 몇 가지 연구 프로젝트를 수행하였습니다.








 


아무래도 숲에 치명적인 피해를 입힐 수 있기 때문에

해충은 조기 발견의 중요성이 있습니다.

수동 조사의 경우 비용이 많이 들고, 커버할 수 있는 단위가 제한되어

산림 관리인이 감염된 나무를 적시에 탐지하고 제거하기가 어려움이 있습니다.

따라서 위성에서 드론에 이르는 원격 감지 방법을 사용하여

숲을 더 쉽고 빠르게 매핑하고 모니터링할 수 있습니다.

위성에서 드론에 이르는 원격 감지 방법을 사용하면

큰 숲을 더 쉽고 빠르게 매핑하고 모니터링할 수 있습니다.

그러나 이러한 응용 분야의 정밀도와 출력에서 얻은

세부사항의 양은 사용되는 센서에 따라 다릅니다.

RGB 센서는 가장 일반적이며, 공간 해상도에 따라

스탠드 카운트에서도 사용할 수 있습니다.

해충 감염이나 질병의 많은 초기 증상은

가시광선과 비가시광선 대역 모두에서

식물 반사를 포착할 수 있는 다중 스펙트럼 센서로만 감지할 수 있기 때문에

낮은 스펙트럼에서는 제한이 있습니다.


전문가

SKYLAB은 기계학습 알고리즘과 컨볼루션 신경망을 사용하여

항공 데이터를 분석하는데 전념하는 독일 회사로 묘목 생존 및 잡초 매핑부터

목재 및 탄소 재고 그리고 변경 매핑에 이르기까지 전체에 걸쳐서

정밀한 산림 지도를 제공합니다.

"다중 스펙트럼을 사용하면 좀 더 어려운 설정에서 중요할 수 있는 추가 정보 수준이 제공됩니다."

"현장에서 멀티 스펙트럼 카메라를 사용할 때 문제는 보정 및 비행 설정이 최적인지

확인하기 위해 더 많은 경험과 세부사항에 대한 주의가 필요합니다.

잘못 수행하면 데이터 품질이 저하 될 수 있습니다."

데이터 분석

SKYLAB의 분석 프로세스는 Agisoft 또는 Pix4Dd와 같은 표준 소프트웨어를 사용하여

정사 투영 및 3D 포인트 클라우드 맵을 생성하는 것으로 시작됩니다.

프로젝트의 일반적 처리시간은 표준 묘목 생존 매핑을 위한 24시간에서

대규모 임업 단지에 대한 완전히 포괄적인 목재 재고를 위한 4~6주까지 다양합니다.

제공되는 세부정보의 양은 캡처한 이미지의 품질에 따라 다릅니다.

클라이언트

Montes del Plata는

유칼립투스 셀룰로오스 펄프 생산에 전념하는 우루과이 산림 경영회사입니다.

본사는 Colonia 부서의 Conchillas 마을 근처에 있으며,

산림 농장은 전국에 퍼져 있어 모든 위치를 감독하기 어렵습니다.

Durazno에 위치한 그들의 들판 중 하나는 심은 나무 수를 결정하고,

잡초를 탐지하기 위해 고정 날개 드론에 장착된

MicaSense RedEdge로 비행했습니다.

이 경우에 SKYLAB의 독점 알고리즘으로 수집된 다중 스펙트럼 데이터는

Montes del Plata에 나무 수 및 나무 건강에 대해

정확한 정보를 얻을 수 있었습니다. 




결론

SKYLAB 항공사진을 사용, 연구, 실행에 따라 삼림의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

하루에 30~40헥타르의 검색 영역과 지상파 헥타르당 30~65% 낮은 성공률을 보여줍니다.

이에 비해 드론은 하루 최대 1,000헥타르,

항공기는 10,000헥타르를 비행할 수 있으며, 위성은 수십만 헥타르 이상이 가능합니다.

시간 절약 및 정확도 향상 이외에

원격 감지를 사용하면 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

위성 기반 분석은 헥타르당 0.25 유로로 할 수 있고

드론 기반 고해상도 분석도 헥타르당 2유로부터 시작할 수 있습니다.

비용과 마찬가지로 특정 데이터에 대한 요구 사항도 다릅니다.

위성 이미지는 삼림 벌채를 지도에 표시하는데 충분할 수 있습니다.

간단한 고해상도 RGB 카메라는 스탠드 수 또는 일부 스트레스 감지와 같은

애플리케이션을 처리할 수 있지만

조기 감지를 위해서는 다중 스펙트럼 데이터가 중요하며

정확한 씨 뿌리기 및 잡초 매핑, 종마다 필요한 정보 추가도 할 수 있습니다.

이상으로 관련 내용 포스팅을 마치도록 하겠습니다.

감사합니다.

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