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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성선경 (충북대학교) 최석근 (충북대학교) 최재완 (충북대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제28권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
25 - 32 (8page)
DOI
10.7319/kogsis.2020.28.4.025

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

전이학습을 활용한 Deeplab-V3+ 모델 기반 PlanetScope 영상의 구름탐지
성선경 ,  최석근 ,  최재완 대한공간정보학회지 2020.12 학술저널
딥러닝 기반의 영상분할을 이용한 Landsat 8 영상과 PlanetScope 영상의 구름탐지기법
성선경 토목공학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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위성영상은 광역적인 지역에 대해 주기적으로 정량적인 분석을 수행할 수 있는 대표적인 수단으로 그 활용도가 증가하고 있다. 광학 위성 센서는 태양광으로부터 지표면에 의해 반사되어 센서에 도달하는 반사에너지를 기록하여 영상을 생성한다. 따라서 영상 내의 구름이 존재할 경우에는 구름 아래의 지역에 대한 정보는 취득할 수 없다. 구름을 탐지하기 위한 특별한 밴드가 있는 위성 센서는 촬영된 영상을 통하여 구름의 양과 질을 판단하여 영상의 품질을 평가하고 있다. 하지만 특별한 밴드가 없는 위성은 영상의 품질을 판단하기에는 어려움이 따르며, 이를 위해 다양한 딥러닝 기법들을 위성영상에 적용하여 해결하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 영상분할 기법을 이용하여 구름을 탐지하기 위한 특별한 밴드가 없는 위성영상에서 구름을 탐지하고자 하였다. 이를 위하여, 구름탐지에 용이한 밴드가 존재하는 Landsat 8 위성영상을 이용하여 많은 양의 학습자료를 생성하고 딥러닝 모델을 선 학습시켰다. 그리고, 구름을 탐지하기 위한 밴드가 존재하지 않은 PlanetScope 위성영상에 전이학습을 적용하여 구름을 탐지하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 통하여 Landsat 8 영상 및 PlanetScope 영상 내에 존재하는 구름을 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
#구름탐지 #딥러닝 #영상분할 #PlanetScope #Landsat 8 #Cloud Detection #Deep Learning #Image Segmentation

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 연구자료 및 대상지역
3. 연구방법
4. 실험결과 및 분석
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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