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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,061 - 1,070 (10page)
- DOI
- https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.5.1.18
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본 연구에서는 국내 농업지역에 대한 작물재배지역의 분류를 위하여 FC-DenseNet 모델에 attention gate 를 적용하여 딥러닝 모델의 성능을 향상시키고자 하였다. Attention gate는 특징맵의 공간/분광적 중요도에 따른 가중치를 추가적으로 학습하여 딥러닝 모델의 학습을 용이하게 하고, 모델의 성능을 향상시킬 수 있다. Attention gate를 FC-DenseNet의 스킵 연결 부분에 추가한 딥러닝 모델을 이용하여 양파 및 마늘 지역의 작물분류를 수행하였다. PlanetScope 위성영상을 이용하여 훈련자료를 제작하였으며, 훈련자료의 불균형 문제를해결하기 위하여 전처리 과정을 적용하였다. 다양한 평가자료를 이용하여 작물재배분류 결과를 평가한 결과, 제안된 딥러닝 모델은 기존의 FC-DenseNet과 비교하여 효과적으로 양파 및 마늘 지역을 분류할 수 있는 것을확인하였다.
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