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고사목 또는 병해충을 모니터링하기 위한 모니터링부; 및상기 모니터링부로부터 제공되는 데이터를 저장하거나, 상기 모니터링부에 데이터를 제공하는 공간 DBMS를 포함하고, 상기 모니터링부는,정사이미지, 실측된 고사목 및 병해충 발생영역에 대한 제1 위치정보를 갖는 고사목 및 병해충 분포도, 병해충 발생영역은 아니지만 병해충 발생영역과 유사하다고 판단되어 미리 설정된 유사지역에 대한 제2 위치정보를 갖는 유사지역 분포도를 입력받고 상기 공간 DBMS에 저장하는 데이터 입력부;상기 정사이미지, 상기 고사목 및 병해충 분포도, 상기 유사지역 분포도를 기반으로 상기 정사이미지를 일정 크기로 분할한 복수의 타일링 이미지를 생성하고 분할된 타일링 이미지 각각에 대한 속성정보를 공간DBMS에 저장하는 타일링 이미지 생성부;상기 복수의 타일링 이미지를 상기 제1 위치정보에 대응되는 제1 타일링 이미지와, 상기 제2 위치정보에 대응되는 제2 타일링 이미지와, 상기 제1 및 제2 위치정보에 대응되지 않는 제3 타일링 이미지로 분류하는 샘플링부;상기 제1 타일링 이미지 및 상기 제2 타일링 이미지를 기반으로 딥러닝 기반의 이미지학습기법을 이용한 학습 및 검증하여 상기 복수의 타일링 이미지 각각에 대해 고사목 및 병해충 발생확률을 도출하기 위한 검출모델을 생성하는 검출모델 생성부; 및 상기 검출모델을 상기 복수의 타일링 이미지 전체에 적용하여 상기 복수의 타일링 이미지 전체에 대한 고사목 및 병해충 발생확률을 나타내는 확률지도를 생성하여 상기 공간 DBMS에 저장하는 확률지도 생성부를 포함하며,상기 제1 타일링 이미지는, 검출모델을 생성하는 데 사용되는 제1-1 타일링 이미지 및 상기 검출모델을 검증하는 데 사용되는 제1-2 타일링 이미지를 포함하고,상기 제2 타일링 이미지는, 유사지역 형태에 따라 복수의 제2 서브 타일링 이미지를 포함하며,상기 타일링 이미지 각각에 대한 속성정보는, 상기 확률지도 생성부에 의해 저장되는 고사목 및 병해충 발생확률 정보와, 상기 실측된 고사목 및 병해충 발생영역에 대한 제1 위치정보 및 상기 유사지역에 대한 제2 위치정보에 기초하여 상기 샘플링부에 의해 샘플링되었음을 나타내는 샘플링 정보를 포함하고, 상기 검출모델 생성부는,제1-2 타일링 이미지에 대해 검출모델을 적용하여 병해충 발생확률을 계산하고, 병해충 발생확률이 설정값 이상일때 병해충 피해목이 위치하는 것으로 판단하며, 상기 설정값 이상의 발생확률을 갖는 제1-2 타일링 이미지의 개수 대비 제1-2 타일링 이미지의 전체 개수를 비율로 계산하고, 상기 비율이 설정값을 넘는지 비교하여 검출모델의 적합성을 판단하는 공간정보를 이용한 확률지도와 정사영상의 이미지 학습을 연계한 고사목 및 병해충 모니터링 시스템
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