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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 282 - 285 (4page)
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레이저 스캐닝 방식으로 획득되는 LiDAR 촬영결과는 지형지물의 3차원 좌표 및 항공영상과의 결합으로 반사값을 함께 가지고있는 Point Cloud로 획득된다. 고정밀로 획득되는 Point Cloud는 수치표면모델 뿐만 아니라, 수치표고모델과 분리된 Digital Building Model을 제작하여 3D model을 생성할 수 있다. 이를 위해서는 고정밀 Point Cloud 데이터의 정확한 분류가 필요하다. 본 연구에서는 CityMapper로 촬영한 점밀도 20~25pts/㎡의 Light Detection And Ranging(LiDAR) Point Cloud를 앙상블 머신러닝 기법인 랜덤포레스트로 분류하였다. 높이, 반사강도, R/G/B/NIR 4개 밴드, Normarlized Difference Vegetation Index(NDVI), Normarlized Difference Water Index(NDWI)의 8개 속성으로 구성된 데이터를 7개 클래스(음·양지의 나무, 나지, 벽면과 옥상 가장자리)로 분류한 결과 평균 97.38%의 정확도를 나타내었다. 또한, 각 속성정보의 중요도를 분석한 결과, NDVI, NDWI, RED, NIR, 높이, GREEN, BLUE, 반사강도순으로 확인되었다.
목차
초록
1. 서론
2. 랜덤포레스트
3. 연구내용
4. 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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