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자율주행이 가능하도록 자동항법장치가 내장되고, 초분광센서(120) 및 GPS 모듈(111)이 탑재되어 측정대상 지역(210) 상공에서 자율 비행경로(230)에 따라 상기 초분광센서(120)가 무작위 샘플링 방식으로 초분광영상 데이터를 획득하도록 비행하는 자율주행 무인비행체(110);원격으로 조정되며, 수질측정 센서(140), GPS 모듈(132), 상기 측정대상 지역(210) 표면에서 자율 이동경로(230)를 따라 상기 수질측정 센서(140)가 무작위 샘플링 방식으로 측정지점별 수질측정 데이터를 획득하고, 상기 자율주행 무인비행체(110)와 교차 흐름 방향으로 운행되는 이동형 무인부체(130);상기 자율주행 무인비행체(110) 및 이동형 무인부체(130)로부터 데이터를 수집하여 측정지점 지리좌표로 나타낼 수 있도록 기하학적 오차 및 위치를 보정하는 데이터 수집 및 보정부(150);상기 측정지점 지리좌표를 기준으로 상기 자율주행 무인비행체(110) 및 이동형 무인부체(130)의 측정 데이터를 병합 처리하고, 클로로필-a 농도 또는 피코시아닌 농도와의 상관성을 분석하여 최적 추정모델식을 산출하는 데이터 병합 처리부(160);상기 최적 추정모델식의 산출값, 수표면 반사도 및 현장 기상조건을 입력하여 인공신경망 알고리즘으로 연산하여 조류지수(Algae Factor)를 산출하는 조류지수 산출부(170);상기 데이터 병합 처리부(160)에서 처리된 데이터 및 상기 조류지수 산출부(170)에서 산출된 조류지수와 수질 데이터의 상관성 분석으로 계산된 값을 지도에 맵핑시키는 상관성 분석 및 지도 맵핑부(180); 및상기 측정대상 지역(210)의 녹조농도 분포도 및 녹조 우심지역 면적을 산출하여 포인트-기반 녹조지도를 작성하는 녹조지도 작성부(190)를 포함하되,상기 데이터 병합 처리부(160)는 사전에 결정된 측정지점이 아닌 측정경로상 무작위 샘플링 방식으로 다수의 측정값을 수집하고, 상기 자율주행 무인비행체(110)와 상기 이동형 무인부체(130)에서 측정된 데이터를 위치 보정을 통해 결정된 측정지점 지리좌표를 기준으로 병합시키고 수질 데이터와의 상관성 분석을 통해 각 측정지점별 최적 추정모델식을 산출하는 것을 특징으로 하는 GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터를 활용한 녹조지도 작성 시스템
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제1항에 있어서, 상기 자율주행 무인비행체(110)에 탑재된 GPS 모듈(111) 및 상기 이동형 무인부체(130)에 탑재된 GPS 모듈(132)은 각각 상기 녹조지도 작성부(190)가 포인트-기반 녹조지도를 작성하도록 GPS 좌표를 지리좌표로 변환 표시하는 것을 특징으로 하는 GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터를 활용한 녹조지도 작성 시스템
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제1항에 있어서, 상기 초분광센서(120)는 400㎚~700㎚의 가시광선 영역 파장대 및 700㎚~1000㎚의 근적외선 영역 파장대를 수백 개의 밴드로 세분하여 측정할 수 있는 것을 특징으로 하는 GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터를 활용한 녹조지도 작성 시스템
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제1항에 있어서, 상기 데이터 병합 처리부(160)는,상기 데이터 수집 및 보정부(150)로부터 수집된 초분광영상에 대해 상기 측정대상 지역(210)의 좌표 정확성을 위한 지상기준점(220)에 따른 영상정합 처리를 수행하는 영상정합 처리부(161);물체인식 알고리즘에 따라 개별 영상간 정확한 특징점을 추출하도록 다수의 초분광영상으로부터 하나의 정사투영영상을 작성하는 정사투영영상 작성부(162); 및상기 측정대상 지역(210)의 초분광영상 데이터 및 수질 데이터를 이용하여 최적 추정모델식을 산출하는 최적 추정모델식 산출부(163)를 포함하는 GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터를 활용한 녹조지도 작성 시스템
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제1항에 있어서,상기 상관성 분석 및 지도 맵핑부(180)는 상기 조류지수와 현장 클로로필-a 농도 또는 피코시아닌 농도와의 회귀 분석으로 분석된 결과는 위치 보정된 지리좌표 정보와 함께 GIS의 영역별 분류화 기법을 이용하여 지형도 상에 자동으로 매핑하며, 상기 녹조지도 작성부(190)는 측정대상 지역(210)의 녹조 농도 분포도를 파악하고, 이를 통해 녹조 우심지역을 선정하되, 상기 녹조 우심지역은 클로로필-a 농도가 50㎍/L 이상인 것을 기준으로 설정하여 상기 녹조 우심지역에 대한 면적을 산출하는 것을 특징으로 하는 GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터를 활용한 녹조지도 작성 시스템
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a) GPS 모듈(111) 및 초분광센서(120)를 탑재한 자율주행 무인비행체(110)가 자율 비행경로(230)를 따라 무작위 샘플링 방식으로 측정대상 지역(210)을 측정하여 초분광영상 데이터를 획득하는 단계:b) GPS 모듈(132), 수질측정센서(140)가 자율 이동경로(240)를 따라 무작위 샘플링 방식으로 클로로필-a 농도 또는 피코시아닌 농도를 측정하는 단계;c) 상기 측정대상 지역(210)의 수표면 반사도 및 현장 기상조건을 조사하는 단계;d) 상기 자율주행 무인비행체(110) 및 이동형 무인부체(130)로부터 데이터를 수집하여 측정지점 지리좌표로 나타낼 수 있도록 기하학적 오차 및 위치를 보정하는 단계;e) 상기 측정지점 지리좌표에 따라 상기 자율주행 무인비행체(110) 및 이동형 무인부체(130)의 측정 데이터를 병합 처리하는 단계;f) 상기 자율주행 무인비행체(110) 및 이동형 무인부체(130)로부터 측정된 데이터에 따라 최적 추정모델식을 산출하는 단계; g) 상기 최적 추정모델식의 산출값, 수표면의 반사도 값 및 현장 기상조건을 입력하여 인공신경망 알고리즘으로 연산하여 조류지수(Algae Factor)를 산출하는 단계;h) 상기 최적 추정모델식 및 이동형 무인부체(130)로부터 측정된 상기 클로로필-a 농도 또는 피코시아닌 농도와의 상관성을 분석하는 단계;i) 상기 분석된 상관성에 따라 지형도를 맵핑하는 단계; 및 j) 상기 측정대상 지역(210)에 대해 포인트-기반 녹조지도를 작성하는 단계를 포함하되,상기 e) 단계는 사전에 결정된 측정지점이 아닌 측정경로상 무작위 샘플링 방식으로 다수의 측정값을 수집하고, 상기 자율주행 무인비행체(110)와 상기 이동형 무인부체(130)에서 측정된 데이터를 위치 보정을 통해 결정된 측정지점 지리좌표를 기준으로 병합시키고 수질 데이터와의 상관성 분석을 통해 각 측정지점별 최적 추정모델식을 산출하며; 그리고상기 j) 단계에서 상기 측정대상 지역(210)의 녹조농도 분포도 및 녹조 우심지역 면적을 산출하는 것을 특징으로 하는 GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터를 활용한 녹조지도 작성 방법
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제7항에 있어서, 상기 초분광센서(120)는 상기 자율주행 무인비행체(110) 하단에 설치되어 무작위 샘플링 방식으로 상기 측정대상 지역(210)의 초분광영상을 촬영하고, 상기 수질측정센서(140)는 상기 이동형 무인부체(130)의 후단에 고정으로 설치되어 무작위 샘플링 방식으로 상기 측정대상 지역(210)의 클로로필-a 농도 또는 피코시아닌 농도를 측정하며, GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터와 수표면 반사도, 현장 기상 조건을 인공신경망 알고리즘으로 연산 처리한 조류지수를 활용하는 것을 특징으로 하는 GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터를 활용한 녹조지도 작성 방법
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제7항에 있어서,상기 측정지점별로 저장된 최적 추정모델식은 클로로필-a 또는 피코시아닌 농도와 상관분석을 통해 산출되며, 산출된 최적 추정 모델식 값과 수표면의 반사도 및 현장 기상조건 데이터를 가지고 인공신경망 알고리즘을 통해 조류지수(AF)를 산출하며, 상기 수질 데이터와 회귀 분석을 통해 계산된 결과는 위치 보정된 지리좌표 정보와 함께 GIS의 영역별 분류화 기법을 이용해 지형적 정보로 매핑함으로써 상기 측정대상 지역(210)의 녹조 농도 분포도를 파악하고, 이를 통해 녹조 우심지역을 선정하되, 상기 녹조 우심지역은 클로로필-a 농도가 50㎍/L 이상인 것을 기준으로 설정하여 상기 녹조 우심지역에 대한 면적을 산출하는 것을 특징으로 하는 GPS-기반 무작위 샘플링 방식으로 측정된 데이터를 활용한 녹조지도 작성 방법
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