초분광센서영상(Hyperspectral Sensor Imagery)

1. 초분광 센서(Hyperspectral Sensor)란?

​초분광 센서는 입사되는 빛을 분광 시켜 영상의 각 화소에 해당하는 지표물의 연속적이고 좁은 파장역으로 수십에서 수백개의 분광 정보를 취득하므로 물질마다 존재하는 고유의 광학적 성질 및 물질의 흡수와 반사 특징을 분석할 수 있는 센서이다.

초분광 카메라는 이 영역을 파장에 따라 적어도 100개 이상, 보통 300~600개 정도로 잘게 나누고 연속해서 찍는다. 그래서 초분광 카메라로 찍은 사진이나 영상은, 사진 형태가 아니라 사진집 같은 두꺼운 형태로 표시된다. 대상을 파장별로 잘게 잘라 200장 정도 찍은 다음, 하이퍼큐브(Hypercube)라고 불리는 200페이지짜리 책으로 만들었다고 생각하면 된다.

1) 스펙트럼

스펙트럼의 범위에 따라 UV (200~400nm), VIS(400~600nm), NIR(700~ 1,100nm), SWIR(1.1~2.5μm), MWIR(2.5~7μm)로 구분된다. 주 로 바이오 분야에서는 UV ~ SWIR대역을, 대기환경(원 격감시) 응용분야의 경우 VIS ~ SWIR, 국방분야에서 는 SWIR ~ MWIR 대역을 사용한다.

2) 밴드수에 따른 분광기술

측정 스펙트럼 대역은 초분광 카메라의 응용분야를 결정 하는 주요한 분류기준이다.  

스펙트럼 밴드가 10개 이하이면 다분광 이미징(Multi-spectral imaging), 10개 이상이면 초분광(Hyper-spectral) 이미징, 1,000개 이상이면 극초분광( hyperspectral) 이미징으로 구분한다. 다분광 이미징의 경우 스펙트럼에 따른 거시적 대상체 분류정도가 가능하며, 초분광 이미징의 경우 고체나 액체의 화학적 조성비에 따른 대상체의 분류, 극초분광 이미징의 경우 기체의 화학적 조성비에 대한 분석이 가능하다.

 

2. 초분광 영상의 장단점

 

장점	단점
고해상도 스펙트럼 정보	센서의 크기와 무게
성분 분석과 분류 용이	데이터처리의 복잡성
측정의 정확성	공간해상도 제한
이미지 분석 자동화	데이터 저장 용량

 

1) 장점

고해상도 스펙트럼 정보: 초분광 센서는 많은 좁은 대역폭의 밴드를 측정하기 때문에 매우 상세하고 정교한 스펙트럼 정보를 제공합니다. 이를 통해 물체의 성질, 조성, 구성물 등을 정확하게 파악할 수 있습니다.

성분 분석과 분류: 초분광 데이터는 특정 물질의 스펙트럼 특성을 파악하고 분석하는 데 유용합니다. 이를 통해 토양, 식물, 수질 등의 성분을 식별하고 분류할 수 있습니다. 따라서, 환경 모니터링, 농업, 지질 조사 등 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다.

측정의 정확성: 초분광 센서는 넓은 스펙트럼 범위에서 고해상도로 측정하기 때문에 상대적으로 정확한 측정 결과를 제공합니다. 이는 환경 모니터링, 자원 관리, 지리 정보 시스템 등에 정확한 데이터를 제공하는 데 도움이 됩니다.

이미지 분석 자동화: 초분광 데이터는 고차원 데이터로서, 기계 학습 및 패턴 인식 알고리즘과 결합하여 지능적 이미지 분석이 가능합니다. 이를 통해 자동화된 분류, 객체 감지, 변경 감지 등을 수행할 수 있습니다.

2) 단점

센서 크기와 무게: 초분광 센서는 여러 밴드에서 데이터를 수집하기 때문에 일반적으로 크고 무거운 센서로 설계됩니다. 이는 센서를 사용하려는 플랫폼 또는 운송 수단에 부담을 줄 수 있습니다. 초분광 센서는 많은 수의 밴드에서 데이터를 수집하기 때문에 전력 소비량이 높을 수 있습니다. 이는 배터리 수명을 단축시키거나 외부 전원 공급이 필요할 수 있습니다.

데이터 처리의 복잡성: 초분광 센서는 많은 수의 좁은 대역폭 밴드에서 데이터를 수집합니다. 이로 인해 데이터 처리와 분석이 복잡해지며, 고도의 컴퓨팅 자원과 알고리즘을 필요로 합니다. 데이터 처리의 복잡성은 시간과 비용을 증가시킬 수 있습니다.

공간 해상도 제한: 초분광 센서는 대역폭을 세밀하게 분석하기 위해 좁은 밴드를 사용합니다. 그러나 이로 인해 센서의 공간 해상도가 제한될 수 있습니다.

데이터 저장 용량: 초분광 센서는 다양한 밴드에서 데이터를 수집하므로, 큰 양의 데이터가 생성됩니다. 이로 인해 데이터 저장 용량이 크게 필요하며, 데이터 전송 및 보관에 관련된 문제가 발생할 수 있습니다.

 

3. 초분광 영상의 활용

 

1) 환경분야

환경분야에서는 가뭄 스트레스, 환경오염, 수자원 분석, 농작물 감시 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 초분광 카메라는 드론 및 항공기에 탑재되어 높은 해상 도로 넓은 지역의 측정이 가능하기 때문에 그 응용분야는 더욱 넓어질 것으로 기대된다. 성공적으로 작물을 수확하기 위해서는 수분과 관련된 스트레스를 적시에 관찰하여 적절한 시기에 알맞은 조치를 취해야 한다. 초분광 이미징 센서는 잎의 수분 스트레스를 조기 측정을 가능하게 하였고, 농장 수준에서 가뭄 스트레스 검출에도 사용할 수 있다.

2) 국방분야

국방 분야에서 초분광 이미징은 주로 정보, 감시 및 정찰을 위해 사용된다. 군용차량이나 지뢰, 병사와 같은 타겟 들이 위장되었을 때 이런 것들을 쉽게 감지하고 구별할 수 있다. 이 분야에서 초분광 이미징의 기술은 넓은 시야각과 센서의 높은 해상도, 정확한 이상탐지를 위한 성능 향상의 기술적 발전이 요구되며 실시간 초분광 이미징 장치의 요구를 충족시키기 위한 고속 디지털 신호처리 기술 개발이 필요할 것으로 예상된다.

3) Food 분야

식품 및 농작물들은 비접촉, 비파괴 측정 방식으로 분자에 대한 스펙트럼의 특이성 추출이 가능한 초분광 이미징 기술이 이들의 품질 평가/상태 검사에 사용되고 있다. 농산물의 상처나 결점 측정, 해산물의 색, 질감 및 지방 분석, 육류의 색, 마블링, 부드러움 및 pH, 수분 함류량 등의 특성을 분석하여 식품을 평가하거나 등급 분류에 사용되었다. 또한 식품의 성분 분석 및 육안/비전 시스템에서 측정할 수 없는 이물질의 존재, 부패, 질병 상태 등을 감지할 수 있다. 요리, 건조, 냉각, 냉동 및 저장, 경화, 발효와 같은 가공 이후 식품 품질 및 안전 평가에 적용되고 있다.

4) 의료 분야

의료 분야에서 초분광 이미징 기술은 주로 조직의 2차원 스펙트럼 정보를 실시간 분석하여 진단/수술에 이용하는 의료 진단 및 영상 가이드 수술 장치로 사용되고 있다. 출혈성 쇼크(Hemorrhagic shock)의 진단, 말초 동맥 질환, 치아 우식의 조기 발견, 신장 결석 유형 조사, 후두 장애 검출 등에 적용할 수 있으며, 암, 심장 및 망막 질환, 당뇨병 족부병변(Diabetic foot), 조직 병리학 및 이미지 가이드 수술 분야에도 적용 가능하다.