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자료유형
학술저널
저자정보
최호성 (충북대학교) 서두천 (한국항공우주연구원) 최재완 (충북대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제36권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
961 - 973 (13page)

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본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 영상융합 기법을 제안하고자 하였다. 딥러닝 구조의 성능을 향상시키기 위하여, CNN 기법에서 대표적인 합성곱(convolution) 방법으로 알려진 팽창된합성곱(dilated convolution) 모델을 활용하여 모델의 깊이와 복잡성을 증대시키고자 하였다. 팽창된 합성곱을 기반으로 하여 학습과정에서의 효율을 향상시키기 위하여 잔차 네트워크(residual network)도 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 모델학습을 위하여 전통적인 L1 노름(norm) 기반의 손실함수와 함께, 공간 상관도를 활용하였다. 본 연구에서는 전정색 영상만을 이용하거나 전정색 영상과 다중분광 영상을 모두 활용하여 구조에 적용한 DRNet을 개발하여 실험을 수행하였다. KOMPSAT-3A를 활용한 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용한DRNet은 융합영상의 분광특성에 과적합되는 결과를 나타냈으며, 전정색 영상만을 이용한 DRNet이 기존 기법들과 비교하여 융합영상의 공간적 특성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.
#Convolutional Neural Network (CNN) #Dilated Residual Network #KOMPSAT-3A #Pansharpening #Spatial Correlation Coefficient

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