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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장예예 (전북대학교) 유첩 (전북대학교) 김병준 (전북대학교) 선주남 (한국임업진흥원) 이준환 (전북대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제9권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
46 - 51 (6page)

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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 RGB 정사영상을 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정아래 ResNet18을 백본으로 하는 패치기반의 분류기를 구성하고 RGB 정사영상을 분류하고 그 결과를 heatmap 형태로 만든다. 제작된 정사영상의 heat map는 재선충 피해목의 분포를 알아내고 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 재선충 피해목 지역의 RGB 분포 특징을 추출해낼 수도 있다. 본 연구의 패치기반 분류기 성능은 94.7%의 정확도를 나타내었다.
#소나무 재선충 #드론 #RGB 정사영상 #딥러닝 분류기 #heat map

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참고문헌 (16)

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곽태홍 / 2019 / CNN 기반 초분광 영상 분류를 위한 PCA 차원축소의 영향 분석 / 대한원격탐사학회지 35(6):959~971 dbpia Milioto, A. / 2018 / Real-time semantic segmentation of crop and weed for precision agriculture robots leveraging background knowledge in CNNs / IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) google schola 임업서비스 전문기관 한국임업진흥원 google schola 김문일 / 2011 / 휴대용 근적외선 카메라로부터 얻어진 DI(Detection Index)를 이용한 소나무 재선충 피해목의 조기감별 / 한국산림과학회지 100(3):374~381 dbpia 손민호 / 2006 / 공간통계학적 방법에 의한 소나무 재선충 피해의 자연적 확산유형분석 / 한국산림과학회지 95(3):240~249 dbpia

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