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description: MAPIR 카메라 영상 분석
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# 분석 탭

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2F5YZAZkbzb1ce3FO8MLuS%2Fmcc_tabs_a.JPG?alt=media&#x26;token=6c7b065c-c05a-4fe9-8c46-1eec2059b6e3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 분석할 이미지 열기

이미지 분석을 시작하려면 BROWSE 버튼을 누르고 이미지를 선택합니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FCdaa2N7fudjdRCq8nYmM%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=2000d3e3-1b2e-4558-974e-36b85a5a0cd5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

이미지 보기 상자에서 이미지가 열립니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FElOAI546chFnqrl9FuEy%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=98df6bb4-a48d-4a9b-8745-c4287bc7d535" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

우리의 [MAPIR Survey3W RGN](https://www.mapir.camera/collections/survey3/products/survey3w-camera-red-green-nir-rgn-ndvi) 예시 이미지는 우리의 [MAPIR 카메라 반사율 보정 접지 대상 패키지(V2) ](https://www.mapir.camera/collections/survey-camera-accessories/products/mapir-camera-reflectance-calibration-ground-target-package-v2)잔디 위에. 약 1m 거리에서 이미지를 캡처하는 동안 Survey3 카메라를 휴대했습니다. 잔디에는 흙, 낮은 건강 잔디, 높은 건강 잔디에 이르는 영역이 있습니다. 죽은 잎사귀도 이미지의 전경에 있습니다. 이 16비트 TIFF 이미지는 이전에 RAW에서 변환되었으며 다음을 사용하여 반사율에 대해 보정되었습니다 프로세스 탭 MCC에서.

## 래스터 인덱스

이미지에 NDVI 인덱스와 같은 래스터 방정식을 적용하려면 EDIT INDEX 버튼을 눌러 '래스터 인덱스 계산기' 팝업 창을 엽니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2F18z1hVBQIPGDNULiYj5m%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=df91ff69-699a-475f-8a8b-ee72e33c2ac8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

"인덱스:" 드롭다운에서 인덱스를 선택하면 인덱스 수식 사진이 표시됩니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2F7sKqc6nireRMtftIX9Le%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=a833eef8-8b41-4720-a742-3858534d945d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FLeMo4g7cVN9D4dWHXmDE%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=f89949e8-17df-4da0-8e5b-d64cd79a0838" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

왼쪽에는 해당 인덱스 수식 변수 위치에서 일반적으로 사용되는 빛의 스펙트럼이 표시됩니다. NDVI 지수의 경우 일반적으로 근적외선(NIR) 빛과 적색(RED) 빛을 사용합니다. 오른쪽에는 인덱스 수식 사진 아래의 X, Y, Z 드롭다운에 해당하는 변수 X, Y, Z가 표시됩니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FN8PTXTuhXHklERp2a2ef%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=ef9056e1-2254-4e10-b9ab-94a658c9014c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

MCC는 Survey3 이미지가 열려 있는 경우 이미지 채널/밴드 이름에 자동으로 레이블을 지정합니다. 이 예에서 이것은 RGN 필터 모델 Survey3이므로 밴드에 그에 따라 레이블이 지정됩니다. 모든 필터 모델에 대해 필터 이름은 밴드 차수와 일치하므로 필터 R,G,N = 밴드 1,2,3입니다.

NDVI의 경우 아래와 같이 "X: Band 1: Red" 및 "Y: Band 3: NIR"을 선택해야 합니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FWRJHe5Bz3ABZkd6uQrza%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=90edc458-f740-4592-9dec-b2d8c4d1777a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

적용 버튼을 누르면 래스터 창을 닫지 않고 열린 이미지 업데이트를 볼 수 있습니다. 확인 버튼을 눌러 변경 사항을 유지하고 래스터 창을 닫습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FvAkCZtmOQNW4JVszBIMQ%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=2dde2a78-b493-43da-962a-5d8468d79f8e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

오른쪽에서 픽셀 맵 범례를 볼 수 있습니다. 범례 상단의 이름은 사용된 인덱스 이름(NDVI)을 나타내며 숫자는 이미지의 픽셀 값 범위(최소에서 최대)를 나타냅니다. 이 예에서 픽셀 범위는 -1에서 1까지이지만 범위는 -0.99에서 -0.99로 표시됩니다. 최소 및 최대 픽셀 끝점입니다.

픽셀 배율 옆의 그레이스케일 그래디언트 이미지는 해당 픽셀 값과 관련된 색상을 보여줍니다. 이것은 일반적으로 LUT 또는 "Look Up Table"이라고 합니다. 최소값은 검은색으로 설정되고 최대값은 흰색 픽셀로 설정됩니다. 그런 다음 중간 회색이 최소값과 최대값 사이의 50%(중간) 값을 나타내는 그라디언트 맵이 그 사이의 픽셀에 적용됩니다.

NDVI 지수 이미지를 보면 주변 잔디가 대부분 흰색 픽셀로 구성되어 있음을 알 수 있습니다. NDVI 지수는 더 높은 NDVI 값과 근적외선(NIR)을 많이 반사하는 건강한 초목과 관련이 있기 때문입니다.

## LUT 컬러 그라데이션

이미지의 대비를 더 쉽게 볼 수 있도록 새로운 색상 LUT(Look Up Table)를 픽셀에 적용해 보겠습니다. 대비는 흑백 픽셀의 차이입니다.

EDIT LUT 버튼을 눌러 "컬러 맵(LUT)" 팝업 창을 엽니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FeVA7Jr0kp2PO8285Knl3%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=5f29c045-3e5e-4a67-9b82-7d9b41bd0d10" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

APPLY 버튼을 클릭하여 열린 이미지에 기본 색상 LUT 설정을 적용합니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FvCzTZtDw8CJWQQdCxO3b%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=d9a22abc-d640-4ebd-a708-65b0965e1122" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

LUT 최소 및 최대 클리핑 포인트를 적절하게 조정하는 방법을 이해하는 데 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 사용 중인 래스터 색인과 특정 재료에 대한 색인의 일반적인 픽셀 범위에 대해 조금 알면 도움이 됩니다. 이제 다양한 옵션을 이해하는 데 도움이 되도록 간단히 살펴보겠습니다.&#x20;

{% hint style="warning" %}
부담없이 [문의하기 ](https://www.mapir.camera/community/contact)당사 제품과 제품의 많은 용도에 대해 질문이 있는 경우. 아래 텍스트 중 일부는 약간 기술적일 수 있으므로 질문이 있는 경우 알려주십시오.
{% endhint %}

NDVI 인덱스의 최대 픽셀 범위는 -1에서 1까지이지만 대부분 0에서 1로 클리핑됩니다. 클리핑에 대해서는 잠시 아래에서 설명하겠습니다. NDVI 범위가 일반적으로 0에서 1로 설정되는 이유는 NDVI 지수가 일반적으로 초목의 "건강"을 분석하는 데 사용되며 NDVI 값이 높을수록 더 많은 광합성 활동이 진행되고 있음(더 많은 NIR 빛을 반사함)과 관련이 있기 때문입니다. 따라서 높은 NDVI 값은 일반적으로 더 건강한 식물을 나타냅니다. 초목의 범위는 일반적으로 약 0.2-0.3의 죽거나 낮은 건강에서 가장 건강한 약 0.8-0.9까지입니다.

이전 이미지에서 주변 잔디 흰색 픽셀이 이제 대부분 중간 녹색(\~0.6)에서 진한 녹색(\~0.9)으로 표시되어 대부분의 잔디가 "건강"하다는 것을 보여줍니다. LUT 최소 및 최대 클리핑 포인트는 여전히 기본값으로 설정되어 있으므로 이미지의 실제 픽셀 최소 및 최대에 있습니다. LUT가 전체 픽셀 범위(-1에서 1)를 포함하도록 대비를 설정했습니다.

최소 및 최대 클리핑 포인트의 값을 조정하는 것을 의미하는 LUT의 대비를 조정하는 것이 일반적입니다. 대비 범위를 적게 만들면 색상 램프/그라데이션이 덜 압축됩니다. 즉, 클리핑된 픽셀 범위 내에서 LUT 대비가 증가합니다.

열린 이미지의 클리핑 범위를 조정해 봅시다. "컬러 맵(LUT)" 팝업 창을 엽니다(EDIT LUT 버튼). 아래와 같이 최소 "최소:" 값을 0으로 변경합니다. 적용/확인을 클릭합니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FhFZC63QfmyFafFDY1Bmd%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=cbd39ec7-3783-4818-ac83-2744b8debf00" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

이제 열린 이미지가 업데이트되었습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FAPIML0IwMzhMaL6BmTmj%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b441e2f2-4580-4cd1-ba57-fdd42a5f303b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

이제 이미지에서 식생 상태를 더 잘 볼 수 있습니다. 건강 상태가 낮은 잔디는 연한 녹색(\~0.6)으로, 가장 건강한 잔디는 짙은 녹색(\~0.9)으로 표시됩니다. 전경과 주변에 노출된 토양은 빨간색(0.0)에서 주황색(\~0.3)입니다.

전경의 죽은 잎은 잘려지고 아래쪽 중앙에 있는 것으로 예상한 대로 0.4 미만입니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FsGuOJzHYn7tZN5Auekgk%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=0333cf7f-841a-4bc6-b527-4c32eb8f8d41" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

인덱스 및 LUT 체크박스를 선택 해제하면 보정된 원본 이미지 반사율 픽셀이 나타납니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FS7ty4pdRQALAK3lFtXEv%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=245c5d90-b8f4-4f4e-b7f0-07710fbf335d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

(아래) 음영 처리된 잎과 잎 아래의 음영 처리된 풀이 어떻게 높은 NDVI 값(녹색)을 갖는지 확인하십시오. 이것은 그늘진 초목의 NDVI 픽셀에 일반적입니다. 아래에 파란색 화살표로 2개의 그늘진 초목 지역을 표시했습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2Fv6QNj0n80bvcyVDETdaf%2Fleaf_shade_arrows.jpg?alt=media&#x26;token=eb6e2a75-68a2-40a1-ad01-c0aa50c414e3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

그늘진 초목을 더 잘 설명할 수 있는 다른 지수 방정식이 있습니다. 예를 들어 여기에 OSAVI 색인이 적용된 동일한 잘린 [MAPIR Survey3W RGN](https://www.mapir.camera/collections/survey3/products/survey3w-camera-red-green-nir-rgn-ndvi) 이미지가 있습니다. 이제 음영 처리된 잎이 주변의 건강한 잔디보다 낮은 NDVI 값을 올바르게 표시하고 있습니다. 잔디 영역 내에도 그늘진 잔디가 있기 때문에 잔디 영역 자체도 이제 OSAVI 지수로 더 잘 표현될 가능성이 높습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FjlTtUKE5Pm9ykcOKsHGr%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b9694163-31b8-4025-b961-50ade57fd1d6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 수업 옵션

"컬러 맵(LUT)" 팝업 창(EDIT LUT)을 열면 "클래스:" 옵션을 선택할 수 있습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FpJdW2xjI6SkFzboz9ADU%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=e467bf88-7fdb-4adb-a3b4-c33cb2ac84b4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

클래스는 픽셀이 스케일링되는 정의된 색상 범위의 수를 정의합니다. 클래스가 많을수록 대비가 높아지고 클래스가 적을수록 픽셀 영역 간의 대비가 낮아집니다. 가장 높은 "7가지 색상" 등급 옵션을 보셨을 것입니다. 비교를 위해 아래에 열린 "3가지 색상" 사진이 있습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FxcKm9InhQoIum6kWmYO8%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=e23abcc2-5b30-48d2-842e-d67c6621a1d2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 클립 옵션

"컬러 맵(LUT)" 팝업 창(EDIT LUT)을 열면 "Clip:" 옵션을 선택할 수 있습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FdjEvxWxGa4Fvtlb1zNf3%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b02feaf5-cf44-4564-a870-f85cb9da307c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

최소값이 증가하거나 최대값이 감소하면 해당 내부 클리핑 범위 밖의 픽셀을 클리핑/잘라냅니다. 클리핑/잘라낸 픽셀은 값을 다른 값으로 변경할 수 있습니다. 아래에 설명된 클립 옵션입니다.

#### LUT 최소/최대

클리핑 범위 밖의 픽셀은 LUT 기본 최소 및 최대 픽셀 색상으로 설정됩니다. Red-Yellow-Green LUT의 경우 값이 낮은 픽셀은 모두 빨간색으로 설정되고 값이 높은 픽셀은 녹색으로 설정됩니다.

### 투명한

클리핑 범위 밖의 픽셀은 투명(투명)으로 설정됩니다. 이는 GIS 애플리케이션의 래스터 레이어와 같은 다른 이미지 애플리케이션에서 출력 이미지를 오버레이하는 데 유용합니다.

### 배경 색인

클리핑 범위 밖의 픽셀은 래스터 인덱스 이미지의 픽셀로 설정됩니다. 기본적으로 해당 픽셀에 대해서만 LUT를 기본 그레이스케일로 다시 설정합니다.

### 배경 원본

클리핑 범위 밖의 픽셀은 원본 이미지의 픽셀로 설정됩니다. 이것은 우리가 보여주려는 대비를 쉽게 강조하는 경향이 있기 때문에 우리가 사용하는 일반적인 옵션입니다.

다음은 "클립" 옵션이 "배경 원본"으로 설정된 열린 이미지입니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FMZ7STTwoCEi0wnG13RA2%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=9d33c31d-7e75-47c7-912c-a765d5d9b595" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

그리고 비교를 위해 원래 열린(보정된) 이미지:

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FEdzHQaaF1pztE7euJ0dJ%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=6e5ac9b7-4186-4b26-9b25-022e83462a89" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

반사율 보정 후 건강한 초목은 파란색입니다. 이 RGN 필터 모델 카메라에서 근적외선(NIR) 빛이 센서의 파란색 채널에 캡처되기 때문입니다.

GNDVI 인덱스를 선택하고 이 RGN 필터 모델 MAPIR 카메라로 처리할 수도 있습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FUWJHkM6ulJn5rjH2Ghv5%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=19125b06-0c39-4c6e-948e-0ca5388c7a42" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FS6Ijork1NJbRINJrHDZs%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=801e7c76-f9df-4903-a777-56c18fec7a0e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

유사한 장면의 OCN 필터 모델 이미지를 열고 NDVI에 대한 프로세스를 열 수도 있습니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2FojhJdg6eiKkhlZq3X490%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=aa275fd9-ffae-46d3-9e20-1999cbe0b2fe" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2Fy69YTOWz7RRUSHeec0pB%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=d4e5938b-8cea-4cbe-a00e-1a757a04ae5e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 탐색 버튼

이미지 뷰어의 오른쪽 위에 탐색 버튼이 있습니다(왼쪽에서 오른쪽으로).

확대               -     축소    -     이미지 맞추기

![](https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2F8pkZz8fvcP1U9RkV5xlG%2Fimage.png?alt=media\&token=b65e66dd-c731-4392-bd87-73d0734403e0)

및 - 버튼을 누르면 이미지가 확대 및 축소됩니다.

"Fit Image" 버튼을 누르면 이미지를 기본 맞춤 확대/축소로 다시 조정하고 중앙에 맞춥니다.

이미지 위에 커서를 놓고 드래그하면 이미지가 이리저리 움직입니다.

## 이미지를 저장

SAVE 버튼을 사용하면 분석된 이미지의 다양한 형식을 출력할 수 있습니다. SAVE 버튼을 누르면 다음 옵션이 표시됩니다.

<figure><img src="https://2800674770-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSueVZhAlHFHOMI96WfT7%2Fuploads%2F0rCqFJXrvS58djzC9vrx%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=1bfcf49c-f835-4e7e-bc62-14aa18715525" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

BROWSE 버튼은 이미지를 저장할 출력 폴더를 선택합니다.

"인덱스 이미지 저장" 옵션을 선택하면 처리된 래스터 인덱스 이미지가 저장됩니다.

"LUT 이미지 저장" 옵션을 선택하면 처리된 LUT 컬러 이미지가 저장됩니다.

저장 옵션을 선택했으면 SAVE 버튼을 눌러 이미지를 저장합니다.
