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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
신영하 (세종대학교) 형성웅 (세종대학교) 이동천 (세종대학교)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2020 한국측량학회 정기학술발표회
발행연도
2020.7
수록면
212 - 217 (6page)

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본 연구에서는 생성적 적대 신경망(GAN; Generative Adversarial Network)기반의 딥러닝 모델을 이용하여 라이다 반사강도 데이터의 자연칼라 영상화를 수행하였다. 반사강도 데이터는 능동센서인 레이저 스캐너에 의해 근적외선 파장대에서 획득되므로 광학영상과 비교하면 물리적, 광학적, 해상도, 품질, 패턴 등 여러 측면에서 다른 특성을 가지고 있다. 특히 라이다 데이터는 중심투영의 광학영상과 다르게 정사투영에 의해 획득되고, 폐색영역과 그림자 영향이 없으므로, 라이다 반사강도 데이터를 딥러닝에 의해 고품질의 자연칼라로 영상화하면 엄밀정사영상을 효율적이고 획기적으로 생성할 수 있는 방법이라고 판단된다.
#라이다 반사강도 #딥러닝 #GAN #자연칼라 영상

목차

초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 및 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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