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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)

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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

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