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학술저널
저자정보
박철우 (부산대학교) 전종주 (부산대학교) 문용호 (경상대학교) 엄일규 (부산대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제5호(통권 제498호)
발행연도
2019.5
수록면
43 - 51 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2019.56.5.43

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녹조는 빈번히 발생되는 자연현상으로 수생생물과 인간에게 많은 피해를 주고 있다. 따라서 녹조를 정확히 탐지하고 모니터링하는 것은 중요한 문제이다. 대부분의 방법들은 위성영상을 사용하기 때문에 시간과 비용 측면에서 제약이 따른다. 본 논문에서는 하나의 영상만을 사용하여 녹조를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 국부 이진 패턴을 이용하여 물 영역을 검출하는 방법을 제시하고, 추출된 물 영역에 대하여 식생지수, 색조 및 채도를 이용한 녹조 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 녹조의 정도를 확률값으로 제시하여 누구나 쉽게 녹조의 유무를 판별할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통하여 98% 이상의 물 영역 검출 성능과 기존 방법보다 우수한 녹조 검출 결과를 보였다.
#green algae #water body extraction #superpixel #local binary pattern #hue #saturation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 영상 기반 녹조 검출 방법과 한계
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
L. Li / 2015 / Remote sensing of freshwater cyanobacteria: An extended IOP inversion model of inland waters (IIMIW) for partitioning absorption coefficient and estimating phycocyanin / Remote Sens. Envrnmnt 157:9~23 google schola Sellner, Kevin G. / 2003 / Harmful algal blooms: causes, impacts and detection / Journal of Industrial Microbiology and Biotechnology 30(7):383~406 google schola J. Rouse Jr / 1973 / Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS / NASA Special Publication 351:309~317 google schola A. Huete / 1999 / MODIS vegetation index (MOD13) algorithm theoretical basis document / Greenbelt: NASA Goddard Space Flight Centre google schola J. Gower / 2005 / Detection of intense plankton blooms using the 709nm band of the MERIS imaging spectrometer / Int. J. Remote Sens 26:2005~2012 google schola

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