녹조와 수생식물 분류를 위한 스펙트럼 기법의 효율성 - HSV를 활용한 적외선과 가시광선의 분석연구
Efficiency of Spectral Techniques for the Classification of Algae Blooms and Aquatic Plants - Analysis of Infrared and Visible Light Utilizing the HSV Method
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초록
본 연구는 수생태계 건전성 모니터링을 위한 녹조 탐지 방법으로서 가시광선과 적외선 촬영 기술의 효율성을 비교 분석하였다. 연구의 주된 가설은 물의 반사와 투과도에 의한 산란이 발생하여 가시광선만을 사용할 경우 녹조와 수생식물 및 부유물을 정확히 구분하기 어렵다는 것에 초점을 맞췄다. 이에 대한 해결책으로 적외선 촬영의 적용 가능성을 탐구하였으며, 실험은 동명저수지와 실험실 환경에서 진행되었다. 사용된 기기는 IR-CUTOFF 필터가 제거된 NIKON D800 카메라였으며, 가시광선 및 다양한 파장의 적외선 필터(IR 720, IR 850, IR 1000)를 통한 촬영을 수행하였다. 본 연구에서는 HSV 분석 방식을 이용하여 촬영 데이터를 분석하였으며, 실험 결과, IR 720 필터가 녹조와 다른 수생식물 및 부유물 간의 구분에 가장 효과적임을 확인하였다. 이러한 결과는 수생태계 모니터링 및 녹조 탐지 기술의 개선에 기여할 것으로 기대된다. 결론적으로, 적외선 촬영 기술은 가시광선에 비해 녹조 탐지의 정확도와 신뢰성을 향상시키는 데 유리하며, 수질 관리 및 환경 보호 정책 결정 과정에서 적극적으로 활용될 수 있다. 본 연구는 또한 Chlorophyll-a 농도의 정밀한 측정을 통해 수중 생태계의 영양 상태 및 생물학적 생산성을 평가하는 새로운 접근법을 제시하며, 향후 더 넓은 파장대의 분석과 상용화된 드론을 이용한 광범위한 실험을 통해 녹조 관리 및 대응 방안을 더욱 발전시키길 기대한다.
Abstract
This study compared the efficacy of visible light and infrared imaging techniques for detecting algae in aquatic ecosystems, focusing on health monitoring. The primary hypothesis was that scattering caused by water's reflectance and transmittance makes it difficult to distinguish algae, aquatic plants, and suspended particles using only visible light. Infrared imaging's potential was explored as a solution, with experiments conducted in both Dongmyeong Reservoir and laboratory settings. The equipment utilized was a NIKON D800 camera modified by removing the IR-CUTOFF filter, and photographs were taken using a range of infrared filters (IR 720, IR 850, IR 1000). The HSV analysis method was employed to analyze the photographic data. The results indicated that the IR 720 filter was most effective at distinguishing between algae and other aquatic materials. These findings are expected to contribute to improvements in ecosystem monitoring and algae detection technologies. In conclusion, infrared imaging techniques provide greater accuracy and reliability in detecting algae compared to visible light and are well-suited for active use in water quality management and environmental policy-making. This study also presents a new approach to evaluating the nutritional status and biological productivity of aquatic ecosystems through precise measurement of Chlorophyll-a concentrations. Future research is anticipated to further advance algae management and response strategies through broader spectral analysis and extensive experimentation using commercial drones.
참고문헌 (18)
- Anderson, Donald M., "Harmful Algal Blooms and Eutrophication: Examining Linkages from Selected Coastal Regions of the United States", Harmful Algae (2008), Elsevier
- Cummins, J., "Light and Color in Nature and Art" (1983), John Wiley & Sons, Inc
- Saito, Koki, "밑바닥부터 시작하는 딥러닝: 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현" (2017), 한빛미디어
- Zhang, Z., "Refractive Index of Water and Its Temperature Dependence", Journal of Physical and Chemical Reference Data, 39(3) (2010)
- Kim, K-M., "A Study on the Blue-Green Algae Monitoring Applications Design Using Raspberry Pi", Journal of Fisheries and Marine Sciences Education, 28(2), pp.376~383 (2016)
- 김범철, "녹조현상의 원인과 대책", 물과 미래, 50(6), pp.8~14 (2017), 한국수자원학회지
- 김상기, "법과학 분야에서 디지털 적외선 사진을 위한 노출 결정 방법", 한국콘텐츠학회논문지, 14(2), pp.181~191 (2014)
- 김흥민, "무인항공기 및 다중분광센서를 이용한 하천 녹조 모니터링", 한국측량학회 학술대회자료집, 2021(11), pp.547~549 (2021)
- 박우성, "렌즈 내부 난반사에 의한 적외선 핫스팟 이미지 연구", 한국디지털콘텐츠학회논문지, 21(10), pp.1869~1878 (2020)
- 박연정, "총설 : 초분광센서를 이용한 수질 분석의적용성에 관한 연구", 환경분석과 독성보건, 17(3), pp.113~125 (2014)
- 박혜경, "녹조의 발생원인과 저감대책", 환경정보, 412, pp.17~21 (2014)
- 추연우, "무인비행체와 다 분광 카메라를 이용한 수계 내 녹조 연구", 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회, 2018, pp.94~95 (2018)
- 이용환, "IR Cut-Off Filter가 차단하지 못한 미량의 적외선이 디지털화상에 미치는 영향 분석", 한국콘텐츠학회논문지, 11(5), pp.205~215 (2011)
- 이진경, "농업용저수지의 클로로필-a(Chl-a) 농도 변화에 대한 수환경 영향 연구", 한국환경농학회 학술대회집, 2023(0), pp.282~282 (2023)
- 최은영, "하천 녹조 모니터링을 위한 드론다중분광영상의 분광지수 적용성 평가", 대한원격탐사학회지, 37(3), pp.419~430 (2021)
- 송동열, "하천수계의 클로로필-a 농도 추정을 위한 항공 초분광영상의 밴드조합 방법에관한 연구", 석사, pp.2015
- 정은정, "드론 이미지를 활용한 녹조 모니터링 연구", 석사, pp.2021
- "A Study of Human Target Tracking Using UV and IR Target Features"[URL]