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자료유형
학술저널
저자정보
강우철 (한국건설기술연구원) 장은경 (한국건설기술연구원)
저널정보
응용생태공학회 Ecology and Resilient Infrastructure Ecology and Resilient Infrastructure Vol.9 No.4
발행연도
2022.12
수록면
218 - 227 (10page)

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본 연구는 효율적인 하천 관리를 위해 중요한 데이터 중 하나인 하천 공간의 토지피복 분류를 위해 딥 러닝 기반의 이미지 트레이닝 방법의 활용가능성을 검토하였다. 이를 위해 대상 구간의 RGB 이미지를 활용하여 라벨링 작업 후 학습시킨 결과를 활용하여 기존 대분류 지표를 기준으로 토지피복 분류를 시도하였다. 또한 개방형으로 제공되는 Sentinel-2 위성 영상으로부터 무감독 분류 및 감독 분류에 의한 하천 공간의 토지피복 분류를 수행하였으며, 딥 러닝 기반 이미지 분류 결과와 비교하였다. 분석 결과의 경우 무감독 분류 결과와 비교하여 매우 향상된 예측 결과를 보여주었으며, 고해상도 이미지의 경우 더욱 정확한 분류 결과를 제시하였다. 단순한 이미지 라벨링을 통해 분류된 피복 분류 결과는 하천 공간 내 수역과 습지의 분류 가능성을 보여주었으며, 향후 추가적인 연구 수행이 이루어진다면 하천 관리를 위해 딥 러닝 기반 이미지 트레이닝 기법을 이용한 하천 공간내 피복 분류 결과의 활용이 가능할 것으로 판단된다.
#Bayesian deep learning #Image classification #Land cover #River space #Satellite image #이미지 분류 #토지피복 #하천 공간 #위성영상

목차

ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 연구 방법 및 자료 수집
3. 하천 공간의 토지피복 분류 결과
4. 이미지 분류 결과 개선을 위한 히스토그램 스트레칭 적용
5. 결론 및 고찰
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