무인항공기(UAV) 및 항공 초분광 연구 및 응용 전망

본 논문은 폭스텍 로봇 V10 및 D20 드론에 탑재된 헤드월 정렬형 400~2500nm 초분광 영상 센서의 활용 사례를 주로 소개합니다. 폭스텍 로봇 V10 및 D20 모델은 대용량 탑재 및 장시간 비행이 가능한 플랫폼으로서, 광범위한 고품질 초분광 영상 활용을 실현하는 데 기여합니다. 초분광 데이터는 유연성, 고해상도, 클라우드 환경에서의 작동 가능성 등의 특성으로 인해 농업, 임업, 군사, 지질광업, 재난 대응, 토지 계획 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 폭스텍 로봇 V10, D20 드론에 초분광 영상 센서를 탑재하면 작업 영역 내 촬영 및 스캔을 통해 지표면 물체의 반사율 데이터를 신속하게 획득할 수 있으며, 영상 센서에 내장된 고정밀 관성항법장치(IMU/GPS)를 이용하여 영상 왜곡을 보정함으로써 손실 없이 원본 그대로의 지표면 물체를 효율적이고 정확하게 식별할 수 있습니다.

V10/D20은 Foxtech Robot에서 새롭게 개발한 대용량, 장시간 비행, 다기능, 고정밀, 고효율 무인항공기(UAV) 시스템입니다. V10은 대용량 수직 이착륙 UAV 시스템이고, D20은 대용량 회전익 UAV 시스템입니다. 두 UAV 시스템은 "대용량 탑재 및 장시간 비행"에 중점을 두고 Foxtech Robot 제품의 산업적이고 모듈식 설계를 계승합니다. 범용 지능형 배터리와 고성능 탑재 장비를 사용하며, 가시광선 항공 측량 모듈, 가시광선 경사 측정 모듈, 가시광선 비디오 모듈, 열적외선 카메라 모듈, 열적외선 비디오 모듈, 다중 스펙트럼 모듈, 초분광 모듈, 라이다 모듈, 합성 개구 레이더 모듈 및 일부 조합 모듈을 장착할 수 있습니다. 모든 모듈에는 고정밀 차분 GNSS 보드와 표준 네트워크 RTK/PPK가 탑재되어 있으며, 통합 솔루션 서비스를 통해 고정밀 POS 지원 항공 삼각 측량을 지원하고, 기준점 없이 1:500 대규모 지도 제작이 가능하여 이미지 제어가 필요 없는 응용 프로그램을 구현할 수 있습니다. 두 드론 모두 "드론 매니저 프로페셔널 에디션(측정 에디션)" 소프트웨어를 탑재하고 있으며, 정확한 3차원 지형 기반의 지능형 경로 및 공동 경로 계획을 지원하여 다양한 응용 분야의 요구를 충족합니다. 또한 정밀한 지형 추적 및 3차원 실시간 비행 모니터링 기능을 제공하며, GPS 융합 계산, 제어점 측정, 항공 삼각측량 계산, 원클릭 지도 생성, 입체 지도 원클릭 내보내기, 고정밀 통합 항법 궤적 계산, 포인트 클라우드 처리 및 분류 등의 기능을 지원합니다. DOM, DEM, DSM, TDOM, LAS 포인트 클라우드 등 다양한 데이터 결과를 처리하고 열람할 수 있습니다.

HeadWall Co-aligned 400-2500nm 초분광 이미저는 미국 HeadWall사에서 제작한 풀스펙트럼 이미저입니다. 현재 중국에서 유일하게 드론에 탑재 가능한 400-2500nm 초분광 이미저입니다. HeadWall사는 주로 회절 격자, 분광기 등을 생산하며, 원격 탐사, 군사 및 국방, 머신 비전, 바이오 의학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. HeadWall Co-aligned 400-2500nm 이미저는 고전적인 라인 스윕 이미징 방식을 채택하여 각 픽셀이 실제로 수집된 정확한 스펙트럼을 나타냅니다. 전반사 동심 광학 설계를 통해 구조가 콤팩트하고, 산란광이 적으며, 신호 대 잡음비가 높습니다. 기계식 셔터와 같은 가동 부품이 없어 충격에 강하고, 통합 맵 기능을 제공합니다. 각 픽셀은 실제 수집된 스펙트럼을 나타내며, 높은 분광 해상도를 자랑합니다. 높은 효율성, 더욱 풍부하고 신뢰할 수 있는 스펙트럼 특징 정보, 위상차 보정 이미지의 스마일 및 키스톤 왜곡 최소화, 그리고 노이즈 감소를 위해 기존의 스크래치 회절 격자를 사용했다는 장점이 있습니다. 전체 분광계 시스템은 소형화되고 고도로 집적화되어 있으며 레이저 라이다 동기화에 적합합니다. 초분광 데이터와 포인트 클라우드 데이터를 얻기 위해 두 가지 데이터 융합 과정도 수행할 수 있습니다. 일반적인 초분광 장비와 비교했을 때, HeadWall Co-aligned는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다. (1) 400-2500nm의 넓은 대역폭, (2) 2.8kg의 가벼운 무게, (3) 고정밀 관성 항법, 400-2500nm 이미저 및 레이저 라이다를 통합한 높은 집적도, (4) 지표면 물체의 스펙트럼을 정확하게 수집할 수 있다는 점입니다.

물질마다 분자, 원자, 이온의 구성이 다르기 때문에 동일한 스펙트럼 범위에서 반사되거나 흡수되는 빛 에너지 분포도 다릅니다. 스펙트럼 곡선의 특성상, 물체의 반사 또는 흡수 스펙트럼 곡선은 파장의 변화에 ​​따라 규칙적인 변화, 즉 특징적인 피크와 골을 나타냅니다. 초분광 영상 장치는 이러한 에너지 차이를 식별할 수 있는데, 이는 마치 사람의 지문과 유사합니다. 서로 다른 물질의 "스펙트럼 지문"을 기반으로, 스펙트럼 데이터의 스펙트럼 특징 매개변수를 분석하여 스펙트럼 특징을 추출함으로써 연구 대상의 식별 및 구분을 실현할 수 있습니다.

HeadWall Co-aligned는 지표면 물체의 400~2500nm 범위의 가시광선-단파 적외선 스펙트럼 신호를 획득합니다. 지표면 물체의 스펙트럼 특징을 기반으로 변성 광물, 오염 물질, 위장, 식생 등 다양한 지표면 물체 정보를 신속하게 추출 및 분석할 수 있습니다.

무인항공기(UAV)를 이용한 초분광 촬영 작업은 작업 목적과 임무를 설정하고, 목표 영역을 선정하고, 목표 영역의 크기와 모델에 따라 멀티콥터 또는 고정익 UAV를 선택하고, UAV의 비행 경로를 계획하는 것으로 시작됩니다. 이미저의 데이터 획득 방식은 카메라를 지속적으로 앞뒤로 움직여 지면 물체의 스펙트럼을 획득하는 것입니다. 비행 임무가 완료되면 VNIR, SWIR 및 관성항법 데이터를 다운로드하고, 기술적 수단을 통해 반사 스펙트럼 데이터를 영상으로 변환하여 표시합니다. 그런 다음 초분광 데이터를 전처리합니다. 전처리 단계에서는 스펙트럼 지문 특징 스펙트럼과 지면 물체의 스펙트럼 데이터를 기반으로 지면 물체 스펙트럼 특징 인식 모델을 구축하고, 이를 통해 미지의 영역을 역추적 및 예측합니다. 구체적인 흐름도는 그림 2에 나와 있습니다.

무인항공기(UAV) 초분광 처리 과정

광도와 반사율

초분광 이미저는 위상차가 작은 전반사 동심 광학 설계를 채택하고 특수 설계된 광학 소자를 사용합니다. 획득 오차가 1픽셀을 넘지 않아 스마일 왜곡과 키스톤 왜곡을 거의 완벽하게 제거합니다. 빛은 슬릿을 통과하여 회절 격자에 의해 분할된 후 센서에 도달하여 공간 차원과 스펙트럼 차원의 2차원 데이터를 생성합니다. 슬릿은 지면의 선에 해당합니다. 드론의 이동 궤적에 따라 이 선은 지면으로 이동하며, 즉 2차원 공간 차원과 1차원 스펙트럼 차원의 데이터를 획득하여 최종적으로 초분광 데이터 큐브를 얻습니다.

지면 물체에서 반사된 빛이 초분광 영상 센서에 입사되면, 광 신호가 전기 신호로 변환되어 센서의 초기 DN 값을 얻습니다. SpectralView 소프트웨어를 사용하여 DN 값을 휘도로 변환합니다. 센서의 각 픽셀 응답이 균일하지 않기 때문에, 제조사는 출고 전 균일 적분구를 사용하여 휘도 보정을 실시하여 각 픽셀의 균일성을 확보합니다. 또한, 단위가 없는 초기 DN 값을 단위가 있는 휘도 값으로 변환하여 다른 장치와 비교할 수 있도록 합니다.

지면 물체의 스펙트럼 특성을 파악하기 위해서는 복사휘도 값을 반사율로 변환해야 합니다. 이 과정에는 비교 대상을 사용하는 것이 필수적입니다. 일반적으로 반사율이 다른 세 가지 대상(예: 흰색 천, 회색 천, 검은색 천)을 사용합니다. 각 대상은 알려진 반사율을 가지고 있으며, 지면 물체와 대상의 스펙트럼을 동시에 수집한 후, SpectralView 소프트웨어를 사용하여 지면 물체의 반사율을 구할 수 있습니다.

기상 조건의 영향으로 드론은 비행 시작부터 끝까지 안정적인 자세를 유지하기 어렵고, 비행 중 롤, 피치, 요 등의 다양한 변화가 발생하여 촬영된 영상에 변형이나 왜곡 등이 나타날 수 있습니다. HeadWall은 고정밀 관성항법 GPS/IMU를 탑재하여 자세 및 위치 정보를 기록하고 영상 보정을 지원합니다. 또한, HeadWall은 16라인 레이저 LiDAR를 통합하여 동시 비행을 통해 100m 미만의 고도에서 3차원 포인트 클라우드 데이터와 수직 구조 정보를 기록함으로써 고정밀 영상 보정을 구현합니다. 고정밀 관성항법은 지상 기지국과 연동하여 POSPac UAV 소프트웨어를 통해 PPK 차분법을 적용함으로써 위치 및 자세 정확도를 향상시킬 수 있습니다. SpectralView 소프트웨어는 센서의 시야각과 순간 시야각을 결합하여 당시 비행 시의 위치 및 자세 정보를 기반으로 각 프레임의 실제 위치를 복원함으로써 정사보정을 완료합니다.

데이터 융합은 레이저 라이다와 초분광 데이터로 얻은 지형 데이터를 결합할 수 있습니다. 의사색상 이미지에서 붉은색 채널은 가파른 지형(절벽, 나무)을 강조하고, 녹색과 파란색 채널은 식생과 지형의 차이를 확대합니다. 또한, DEM 데이터가 채널로 데이터 큐브에 추가됩니다.

지형 데이터와 초분광 데이터의 융합

무인항공기(UAV) 초분광 이미지는 감시 및 조기 경보, 지질 탐사, 군사 위장 식별, 특징 분류, 환경 오염 물질 정보 추출, 농작물 수확량 예측, 생장 상태 모니터링, 임업 수종 식별, 건설 계획, 사업 부지 선정 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 아래에서는 몇 가지 사례를 분석해 보겠습니다.

산림 건강 모니터링

소나무 숲의 건강 상태를 모니터링하기 위해, 질병 초기 단계의 소나무와 건강한 소나무의 녹색 및 일반 가시광선 이미지를 구분하는 것은 불가능합니다. 따라서 항공 영상 장비를 이용하여 건강한 소나무 잎의 반사 스펙트럼을 측정하고, 병든 소나무의 잎 반사 스펙트럼도 측정했습니다(그림 9 중간). 건강한 소나무는 왕성하게 자라고, 잎에 수분이 충분하며, 엽록소 세포가 활발하게 활동하여 녹색 및 근적외선 대역에서 비교적 강한 반사율을 보입니다. 병든 소나무는 녹색 및 근적외선 대역에서 비교적 강한 반사율을 보이지만, 해충 피해로 인해 활력이 약해지고, 잎의 수분 함량이 낮으며, 엽록소 세포가 비활성화되어 잎이 노랗게 변하고, 녹색 및 근적외선 대역에서 반사율이 낮습니다. 이러한 두 가지 특징과 지상에서 추출한 스펙트럼 특징을 결합하여 병든 소나무를 식별할 수 있습니다. 건강한 소나무 잎사귀의 스펙트럼 지문 특성을 분석하여 관련 스펙트럼 모델을 구축하고, UAV 초분광 촬영을 통해 넓은 영역의 스펙트럼 영상 데이터를 획득한 후, 해당 모델을 기반으로 역산을 수행하여 넓은 목표 지역의 소나무 건강 상태를 조사한다.

변장 신원 확인

탄약고의 위장 식별. 위 사진은 사브 바라쿠다(Saab Barracuda) 위장망입니다. 일반적인 RGB 촬영 방식으로는 위장 목표물이 지면과 섞여 시각적으로 "사라져" 식별이 불가능했습니다. 위장망은 지면과 다른 400~2500nm의 전체 스펙트럼 영역에 걸쳐 있기 때문에, UAV 초분광 촬영을 통해 배경 정보를 억제하고 동시에 스펙트럼 이상치를 분리 및 증폭시켜 위장 목표물을 배경에서 분리해 식별할 수 있었습니다.

특징 분류

작물 분류와 관련하여, 지상 실험을 통해 지상 분광계를 사용하여 보리, 감자, 귀리, 알팔파, 유채, 시금치 등 다양한 작물의 스펙트럼을 측정하여 스펙트럼 지문 특성을 얻었고, 드론 초분광 시스템을 이용하여 작물의 "통합 스펙트럼" 이미지를 획득했습니다. 이러한 스펙트럼 지문 특성을 기반으로 SAM 스펙트럼 각도 계산을 통해 다양한 작물을 분류할 수 있습니다.

광물과 보물 탐사

광물의 원자 구성이 매우 다르기 때문에 1000~2500nm 영역에서 뚜렷한 차이가 나타납니다. 초분광 기술은 광물 식별 분야에서 그 강점을 가장 먼저 보여준 기술입니다. 현재 국제적으로 인정받는 스펙트럼 라이브러리 또한 광물 스펙트럼을 기반으로 합니다. 이 스펙트럼 라이브러리를 활용하여 분광기를 사용하면 철광석, 구리광석, 금과 같은 금속을 현장에서 비파괴적으로 식별할 수 있습니다.

변질은 광물 탐사에서 중요한 지표입니다. 변질된 광물은 각각 다른 분광학적 특징을 나타냅니다. 열수 광상은 모두 변질과 관련이 있습니다. 무인 항공기(UAV) 초분광 분석은 지표면 물체뿐만 아니라 변질된 광물과 그 특성에 대한 분광학적 특징을 얻는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 분광학적 특성들을 종합적으로 분석함으로써 광범위한 지역을 탐사할 수 있습니다.

토양 수분 함량 추정

토양수분함량(SMC)은 토양의 중요한 물리적 매개변수이며 토양 응집 구조와 영양 상태를 결정하는 핵심 요소입니다. SMC는 토양의 물리적, 화학적, 생리적 과정에 영향을 미칩니다. 농경지의 정확한 토양수분 상태를 파악하면 관개 시스템을 더욱 효율적으로 관리할 수 있습니다. 작물 생육의 중요한 단계에서 토양수분 상태를 적절히 개선하면 작물 수확량과 품질을 향상시킬 수 있습니다. 농경지에서 균일하게 시료를 채취하여 실험실에서 처리 및 건조했습니다. 일부 시료는 모델 세트로 사용하고, 나머지 시료는 검증 세트로 사용했습니다. 필터링 및 잡음 제거 후, 각 시료 영역의 평균 스펙트럼을 구하고, 다양한 스펙트럼 지표를 이용하여 토양수분을 추정했습니다. 최적의 토양수분함량 대역을 선택하고, 이를 기반으로 정량적 추정 모델을 구축하여 토양수분을 역산했습니다.

V10 및 D20 UAV는 대용량 탑재 및 장시간 비행이 가능한 플랫폼의 적용 및 장착 문제를 성공적으로 해결했습니다. 헤드월 정렬 방식의 400-2500nm 초분광 이미징 장비는 400-1000nm 장비보다 더 넓은 스펙트럼 범위를 제공합니다. 동일한 지상 해상도로 400-1000nm와 1000-2500nm 초분광 데이터를 동시에 획득할 수 있으며, 스펙트럼 특징 정보를 식별하는 정확도가 더 높습니다. UAV와 헤드월 정렬 방식의 400-2500nm 초분광 이미징 장비를 결합하면 넓은 영역에 걸쳐 고품질 초분광 데이터를 제공할 수 있으며, 농업, 임업, 지질 탐사, 고고학, 도시 계획, 환경 모니터링 및 조기 경보 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.