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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Yun-Ki (청주대학교)
저널정보
한국지적정보학회 한국지적정보학회지 한국지적정보학회지 제22권 제1호
발행연도
2020.4
수록면
122 - 144 (23page)
DOI
10.46416/JKCIA.2020.04.22.1.122

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본 연구의 주된 목적은 토지피복을 분류하는 데 있어서 성능이 가장 우수한 기계 학습 알고리즘이 무엇인지를 확인하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 본 연구는 청주시 오송읍 일부지역을 연구지역으로 선정한 다음 그 지역에 대한 UAV영상을 취득하였다. 또한 본 연구는 UAV 영상에 대한 사전처리과정을 거친 다음 이에 대해 OBIA분석을 실시하였다. 분석의 결과 SVM분류기가 토지피복을 분류하는데 있어서 성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 그러나 개별 토지피복 유형을 분류하는데 있어서 최적알고리즘은 토지피복유형에 따라 큰 차이를 보였다. 예를 들면, KNN 분류기는 인공시설물과 도로를 분류하는데 있어 SVM분류기보다 더 우수하였다. 본 연구는 토지피복유형을 분류하는데 있어서 OBIA와 여러 가지 분류기들을 동시에 이용했다는 점에서 이 분야의 연구에 기여할 수 있다. 이러한 장점에도 불구하고 본 연구는 제한된 범위의 토지피복유형과 분류기들만을 사용했다는 점에서 한계를 지니고 있다. 따라서 향후 연구에서는 토지피복유형을 보다 정확하게 분류하기 위해 보다 많은 숫자의 토지피복유형들과 분류기들을 사용해야만할 것이다.
#기계학습알고리즘 #토지피복 #UAV영상 #OBIA #SVM #KNN #분류기 #machine learning algorithm #land cover #UAV image #classifier

목차

요지
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Methodology
4. Results
5. Discussion
6. Conclusion
References

참고문헌 (61)

참고문헌 신청
Anders, N. S. / 2013 / Geomorphological change detection using object-based feature extraction from multi-temporal LiDAR data / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 10(6):1587~1591 google schola Blaschke, T. / 2004 / Remote sensing image analysis: Including the spatial domain / Springer :211~236 google schola Blaschke, T. / 2014 / Geographic object-based image analysis–towards a new paradigm / ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing 87:180~191 google schola Blaschke, T. / 2006 / Measuring the Earth II ASPRS Fall Conference / CD-ROM :6~10 google schola Blundell, J. S. / 2006 / Object recognition and feature extraction from imagery: The Feature Analyst® approach / International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 36(4):C42 google schola

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