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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 1,823 - 1,830 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.11.1823
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소나무 재선충은 한국과 일본, 중국을 포함한 동아시아 지역의 소나무산림에 막대한 피해를 주는 원인이며, 피해목의 조기 발견과 제거는 재선충 확산을 막는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 드론으로 촬영되고 처리된 다중분광 정사영상에서 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정 하에서 ResNet18을 백본으로 하는 패치기반의 분류기를 구성하고, 5밴드(RGB, NIR, RedEdge)의 다중 분광 정사영상을 분류하고 그 결과를 heat map 형태로 만든다. 정사영상의 heat map은 후처리를 통해 재선충 피해목의 근사적 위치와 재선충 분포를 통해 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 피해목 지역의 다중분광 분포를 추출해낼 수도 있다. 본 연구의 패치기반 분류기 성능은 97.06%의 정확도로 96.50%의 RGB 영상분석 보다는 다소 개선된 결과를 나타내었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
T. Kwak, et al., “The impact of the PCA dimensionality reduction for CNN based hyperspectral Image classification,” Korean J. Remote Sensing, vol. 35, no. 6, pp. 959-971, 2019.
A. Milioto, P. Lottes, and C. Stachniss, “Real-time semantic segmentation of crop and weed for precision agriculture robots leveraging background knowledge in CNNs,” in Proc. IEEE ICRA, pp. 2229-2235, Brisbane, Australia, May 2018.
A. Douillar, Object Detection with Deep Learning on Aerial Imagery(2018), Retrieved Aug. 31, 2020, from https://medium.com/data-from-the-trenches/object-detection-with-deeplearning-on-aerial-imagery-2465078db8a9
Korea Forestry Promotion Institute, Pine Wilt Disease, Retrieved Aug. 31, 2020, from https://www.kofpi.or.kr/intro/bizGuide_08_02.do
M. Kim, et al., “Early detecting damaged trees by pine wilt disease using DI(Detection Index) from portable near infrared camera,” J. Korean Forestry Soc., vol. 100, no. 3, pp. 374-381, 2011.
A. Milioto, P. Lottes, and C. Stachniss, “Real-time semantic segmentation of crop and weed for precision agriculture robots leveraging background knowledge in CNNs,” in Proc. IEEE ICRA, pp. 2229-2235, Brisbane, Australia, May 2018.
A. Douillar, Object Detection with Deep Learning on Aerial Imagery(2018), Retrieved Aug. 31, 2020, from https://medium.com/data-from-the-trenches/object-detection-with-deeplearning-on-aerial-imagery-2465078db8a9
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M. Kim, et al., “Early detecting damaged trees by pine wilt disease using DI(Detection Index) from portable near infrared camera,” J. Korean Forestry Soc., vol. 100, no. 3, pp. 374-381, 2011.
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