멀티드론 센서융합 기반 도시 수목 세그멘테이션 및 변화탐지 공간데이터 구축 연구

Multi-Drone Sensor Fusion for Urban Tree Segmentation and Change-Detection Spatial Data Construction

연구 내용

멀티스펙트럴 영상과 라이다 포인트클라우드를 융합해 수목을 인스턴스 세그멘테이션하고, 실시간 UAV 스테레오·열화상 변화탐지를 위한 다차원 공간데이터를 구축하는 연구

도시 환경에서 비식생 인공구조물이 밀집된 조건에서도 수목 구조정보를 산정할 수 있도록 멀티센서 융합 방법을 연구합니다. 멀티스펙트럴 센서 기반 NDVI 정사영상으로 비식생 포인트를 제거해 초기 잡음을 줄이고, 라이다 포인트클라우드를 영상으로 변환한 뒤 ViT 기반 SAM을 이용해 인스턴스 세그멘테이션을 수행합니다. 세그멘테이션된 영역에 고유 ID를 부여해 포인트클라우드 복원과 수고·수관폭 산정에 연결합니다. 또한 실시간 UAV 스테레오/열화상 영상 취득과 딥러닝 변화탐지를 위한 다차원 공간데이터 구축 시스템 개발을 수행합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 드론과 센서로 취득한 데이터를 기반으로 도시 공간에서 관심 객체를 분리하는 기술에 초점을 맞췄습니다. 이후 멀티스펙트럴 기반 NDVI와 라이다 포인트클라우드를 연계해 식생과 비식생을 구분하는 전처리 체계를 도입했습니다. 그 다음에는 포인트클라우드-영상 변환 후 SAM 기반 인스턴스 세그멘테이션을 적용하여 수목 영역을 안정적으로 분할하는 방향으로 확장했습니다. 최근에는 실시간 UAV 스테레오/열화상 취득과 딥러닝 변화탐지를 연동해 다차원 공간데이터 구축과 갱신 가능성을 높이는 연구로 진화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

도시 가로수 생육 모니터링
식생 영역 인스턴스 추출
수고·수관폭 산정
다중 센서 GIS 업데이트
환경 모니터링 변화탐지
열화상 기반 이상 징후 분석
라이다 포인트클라우드 복원
도시 공간자산 데이터베이스
스마트 시티 운영 지표 산정
UAV 기반 실시간 공간정보 구축