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The automatic land category extraction method was proposed, and the accuracy was evaluated by learning the aerial photo characteristics by land category in the border area with various restrictions on the acquisition of geospatial data. As experimental data, this study used four years’ worth of published aerial photos as well as serial cadastral maps from the same time period. In evaluating the results of land category extraction by learning features from different temporal and spatial ranges of aerial photos, it was found that land category extraction accuracy improved as the temporal and spatial ranges increased. Moreover, the greater the diversity and quantity of provided learning images, the less the results were affected by the quality of images at a specific time to be extracted, thus generally demonstrating accurate and practical land category feature extraction.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Deep Learning of Aerial Photos
3. Experimental Data and Methods
4. Results and Discussion
5. Conclusion
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Hong, S.E., Yi, D.H., and Park, S.H. (2004), Non-coincidence Measurements Using High Resolution Satellite Images and Digital Topographic Maps, The Journal of GIS Association of Korea, Vol. 12, No. 1, pp. 43-56. (in Korean with English abstract).
Lee, G.S., Kim, Y.R., Sim, J.M., and Min, K.S. (2009), The Analysis of Land Category Information for Flood Inundation Area Based on GIS, Journal of The Korean Cadastre Information Association, vol.11, no.2, pp. 45-55. (in Korean with English abstract).
Lee, H.J., Lu, J.H., and Kim, S.Y. (2011.3), Land Cover Objectoriented Base Classification Using Digital Aerial Photo Image, The Korean Society for Geospatial Information Science, vol.19, no.1, pp. 105-113. (in Korean with English abstract).
Lee, I.S. and Hyun, C.U. (2014), Applicability of Hyperspectral Imaging Technology for the Check of Cadastre’s Land Category, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 32, No. 4-2, pp. 421-430. (in Korean with English abstract)
Jensen, J.R. (2004), Introductory Digital Image Processing - a Remote Sensing Perspective, 3rd edition, Prentice Hall Inc.
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