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자료유형
학술저널
저자정보
박근렬 (전북대학교) 조기성 (전북대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제32권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
51 - 58 (8page)
DOI
10.7319/kogsis.2024.32.2.051

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공간해상도가 낮은 위성영상을 사용하는 경우 정확한 객체 탐지에 활용하기에는 어느 정도 한계가 있기 때문에 저해상도 위성영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 방법으로 초해상화 기술에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화 모델인 edge enhanced super-resolution generative adversarial network(EESRGAN)을 이용하여 Sentinel-2 위성영상의 공간해상도를 4배 향상시켰으며, peak signal-to-noise ratio(PSNR), structural similarity index map(SSIM) 지수를 이용해 이미지 유사성을 분석하고 Mahalanobis distance 분류 방법을 이용해 토지피복분류를 수행하여 그 정확도를 평가하였다. 그 결과 초해상화 영상에서 분류정확도가 최대 6.04% 개선됨을 확인하였고, 원영상에 비해 오분류가 낮게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 적용한 딥러닝 기반 초해상화 기법을 이용하여 토지피복분류, 도시계획, 환경모니터링, 재해감지 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
#초해상화 #토지피복분류 #Super-Resolution #EESRGAN #Land Cover Classification #PSNR #SSIM

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구결과
4. 결론
References

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