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(a) 추적자실험을 수행함과 동시에 무인항공체를 이용하여 하천의 RGB 영상자료를 취득하는 단계(S10)와;(b) 영상좌표 추적 모듈(11)이 상기 RGB 영상자료의 첫번째 프레임에 대한 지상기준점의 영상좌표를 기준으로 이후 프레임에 대한 지상기준점의 영상좌표를 추출하는 단계(S20)와;(c) 좌표변환 모듈(12)이 상기 단계(b)에서 추출된 각 프레임에서의 지상기준점의 영상좌표와 해당 지상기준점의 UTM 좌표로 일정개수의 좌표쌍을 구축하고 RGB 영상자료의 모든 영상좌표의 화소강도를 UTM 좌표계상의 화소강도에 투영하는 단계(S30), 및(d) 인공신경망 구축 모듈(13)이 농도측정기기에 의해 측정된 추적자물질의 농도값과 RGB 영상의 화소강도를 이용하여 인공신경망을 구축하고, 구축된 인공신경망을 통해 RGB 영상자료의 각 프레임에서 농도측정기기가 설치되지 않은 지점의 화소강도를 추적자물질의 농도값으로 변환하는 단계(S40)로 이루어지고,농도측정기기의 설치 위치에 해당하는 UTM 좌표에서 화소강도를 추출한 후 추출한 화소강도와 동일 시간에 농도측정기기가 측정한 추적자물질의 농도값(목표값) 간의 관계를 나타내고 농도측정기기가 설치되지 않은 지점의 추적자물질의 농도를 영상의 화소강도를 통해 산출할 수 있는 상기 단계(d)의 인공신경망에 대한 수학식은,(여기서, xi는 인공신경망의 입력자료, DN은 로다민 WT가 유입된 상태에서 취득된 영상의 화소강도, DN0는 로다민 WT가 유입되기 전 취득된 영상의 기저 화소강도, DNs는 영상 내에 PTFE 패널에서의 화소강도, R,G,B 는 각각 디지털영상의 밴드, Hj는 은닉 뉴런의 값, Wij는 입력층과 은닉층 간의 가중인자, bj는 은닉 뉴런의 편향인자, δj는 은닉층의 활성함수, 은 추적자물질의 농도 추정치(출력값), Wjk는 은닉층과 출력층 간의 가중인자, bk는 출력층의 편향인자)이되, 인공신경망의 입력자료는 영상 내 PTFE 패널에서 취득된 태양광 참조값으로 나누어 정규화시킨 것을 특징으로 하는, 무인항공체로부터 취득된 RGB영상을 이용한 2차원 하천혼합거동 계측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 단계(a)는 하천의 계측구간 주변부에 일정개수의 지상기준점 설치, 지상기준점의 UTM 좌표 측량, 태양광에 대한 참조 화소강도를 얻기 위한 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE) 패널 설치, 추적자물질인 로다민 WT의 농도를 측정하기 위한 일정개수의 농도측정기기 설치 및 추적자물질인 로다민 WT의 주입과 동시에 RGB 영상 촬영을 포함하는 것을 특징으로 하는, 무인항공체로부터 취득된 RGB영상을 이용한 2차원 하천혼합거동 계측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 단계(b)는 영상좌표 추적 모듈(11)이 영상의 첫번째 프레임에서 각 지상기준점에 해당하는 영상좌표를 중심으로 일정영역의 부분영상을 추출하고, 이후 영상의 각 프레임에 대한 영상에서도 첫번째 프레임에서 부분영상이 추출된 동일한 영역에 대해 부분영상을 추출하여, 다음의 수학식,(여기서, NCC는 정규상호상관계수, I는 첫번째 프레임에서 추출된 부분영상의 화소강도, i와 j는 첫번째 프레임에서 추출된 부분영상에 대한 영상좌표, Itmp는 계산하고자 하는 프레임에서 추출된 부분영상의 화소강도, △X와 △Y는 두 부분영상 간의 이동거리, 는 첫번째 프레임에서 추출된 부분영상의 평균 화소강도, 는 계산하고자 하는 프레임에서 추출된 부분영상의 평균 화소강도)으로부터 첫번째 프레임에서 추출한 부분영상과 각 프레임에서 추출된 부분영상 간의 정규상호상관계수가 가장 높은 지점의 이동거리를 탐색함으로써 각 지상기준점의 영상좌표 이동거리를 계산하는 것인, 무인항공체로부터 취득된 RGB영상을 이용한 2차원 하천혼합거동 계측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 단계(c)에서 좌표변환 모듈(12)이 RGB 영상자료의 모든 영상좌표의 화소강도를 UTM 좌표계상의 화소강도에 투영하기 위해, 구축된 일정개수의 상기 좌표쌍과 다음의 수학식,(여기서, x와 y는 UTM 좌표, X와 Y는 영상좌표, P1~P8은 변환계수)을 이용하여 변환계수를 산출하고, 산출된 변환계수와 함께 모든 프레임에서의 영상좌표(X,Y)를 상기 수학식에 대입하여 모든 프레임에서의 UTM 좌표(x,y)를 산출하는 것을 특징으로 하는, 무인항공체로부터 취득된 RGB영상을 이용한 2차원 하천혼합거동 계측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 인공신경망을 학습시키기 위해 입력자료(농도측정기기 위치에서 영상좌표의 정규화된 화소강도)와 목표값으로 구성된 일정개수의 자료쌍을 구축하고 그 자료쌍 중 일부를 훈련자료로 분할하여 입력하되, 가중인자와 각 뉴런의 편향인자는 임의값을 초기값으로 설정하여 인공신경망의 연산을 수행할 경우 발생하는 오차는 모든 훈련자료에 대한 누적제곱오차인 다음의 수학식,(여기서, E는 누적제곱오차, M은 전체 훈련자료 수, 은 m번째 훈련자료에 대한 추적자물질의 농도 추정값, C0(m)은 농도측정기기에 의해 측정된 m번째 추적자물질의 농도값)으로 평가하고, 경사하강법을 이용하여 누적제곱오차가 최소가 되도록 가중인자와 편향인자를 보정하는 것을 특징으로 하는, 무인항공체로부터 취득된 RGB영상을 이용한 2차원 하천혼합거동 계측 방법
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