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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이슬기 (강원대학교 스마트지역혁신학과) 송종성 (강원대학교 과학교육학부) 이창욱 (강원대학교) 고보균 (강원대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
545 - 557 (13page)

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본 연구는 직접적인 접근이 어려운 demilitarized zone (DMZ)의 산불 피해 지역을 파악하기 위하여, 고해상도 위성영상 및 머신러닝 기반의 감독 분류 기법을 이용하였다. 고해상도 위성 영상은 Sentinel-2 A/B를 이용하였으며, SVM 감독분류 기법을 기반으로 토지피복도를 산출하였다. DMZ 산불 피해 지역을 분류하기 위한최적의 조합을 찾기 위하여 SVM 내에 다양한 커널과 밴드 조합에 따른 감독 분류를 진행하고 오차 행렬을 통해 정확도를 평가하였다. 또한, 2020년, 2021년은 위성영상 자료 기반의 산불 탐지 결과와 산불 연보의 피해 지역 면적 간의 비교를 통한 검증을 수행하였다. 이후, 현재 피해 면적 자료가 없는 2022년의 산불 피해 지역을 탐지함으로써 신뢰할 만한 수준의 결과를 신속적으로 파악하고자 하였다.
#DMZ #Sentinel-2 #Wildfire #SVM

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