메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Mohammad GholamiFarkoushi (연세대학교) Yoonjo Choi (연세대학교) Suhong Yoo (연세대학교) Hong-Gyoo Sohn (연세대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2020년 대한공간정보학회 추계학술대회
발행연도
2020.11
수록면
121 - 124 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, an unsupervised saliency guided change detection method using UAV and aerial imagery is used. Regions that are more different from other areas are salient, which make them more distinct. By using the Excess Greenness Index (EGI) method green and vegetation areas are extracted and excluded from both images. Then by applying the saliency extraction on the difference map extracted via the log ratio, possible changed areas extracted, and by thresholding the saliency map, most of the changed areas correctly extracted. Finally, the PCA method is utilized to extract features, and K-means clustering is used to classify changed and unchanged map on the extracted areas. This method is applied to the image set over the flooded and typhoon-damaged area and it is resulted in 95 percent compared with manually extracted ground truth for all the data sets.

목차

Abstract
1. Introduction
2. main
3. Conclusion
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0