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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 13 - 38 (26page)
- DOI
- 10.46416/JKCIA.2019.04.21.1.13
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본 연구의 주된 목적은 기계학습알고리즘을 이용하여 숲의 건강상태를 예측하고 분류하는 것이었다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 청주시 정중리의 한 숲을 연구지역으로 선정하고 이 지역에 대한 UAV영상을 촬영하였다. 본 연구는 UAV영상을 RGB 밴드로 분리시킨 다음 이를 기반으로 RGBVI값을 도출하였다. RGBVI는 일반적으로 농작물이나 식생의 건강상태를 나타내주는 지표로 이용되고 있다. 숲의 건강상태를 예측하기 위해 본 연구는 WEKA의 회귀분석 알고리즘을 이용하였다. 분석의 결과 GLI, NGRDI, ExGR은 숲의 건강에 정의 영향을 미치지만, ExG와 ExR은 숲의 건강에 부의 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 또한 본 연구는 4개의 기계학습알고리즘을 이용하여 숲의 건강상태를 분류해보고 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 분석의 결과 Random Forest가 모든 범주에서 가장 효과적인 알고리즘임이 확인되었다. 본연구의 결과는 정책결정자들이 숲의 건강문제를 예측하고 이에 대한 대책을 세우는데 있어서 참고자료로 활용될 수 있을 것이다. 그러나 이러한 유용성에도 불구하고 본 연구는 몇 가지 한계점들을 지니고 있다. 이러한 한계들은 앞으로 시계열분석을 이용하면 어느 정도 극복될 수 있을 것이다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Study Area and Data
3. Methodology
4. Results
5. Discussion
6. Conclusion
References
참고문헌 (53)
참고문헌 신청
Ahmed, S. / 2018 / Assessment of urban heat islands and impact of climate change on socioeconomic over Suez Governorate using remote sensing and GIS techniques / The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science 21(1):15~25
Ashraf, M. I. / 2015 / A novel modelling approach for predicting forest growth and yield under climate change / PloS one 10(7):e0132066
Ballesteros, R. / 2018 / Combined use of agro-climatic and very high-resolution remote sensing information for crop monitoring / International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 72:66~75
Bareth, G. / 2016 / COMPARISON OF UNCALIBRATED RGBVI WITH SPECTROMETER-BASED NDVI DERIVED FROM UAV SENSING SYSTEMS ON FIELD SCALE / International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences 41
Bendig, J. V. / 2015 / Unmanned aerial vehicles (UAVs) for multi-temporal crop surface modelling: A new method for plant height and biomass estimation based on RGB-imaging
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