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저자정보
최소연 (부경대학교) 박강현 (부경대학교) 강종구 (부경대학교) 김근아 (부경대학교) 윤유정 (부경대학교) 이양원 (부경대학교)
저널정보
국토지리학회 국토지리학회지 국토지리학회지 제56권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
409 - 419 (11page)
DOI
10.22905/kaopqj.2022.56.4.8

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위성원격탐사는 광역적인 홍수 감시의 수단으로 활용되고 있는데, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 광학센서와 달리 구름을 투과하여 관측하기 때문에 우천 시에도 홍수 탐지가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA) Flood Extent Detection 대용량 학습자료와 딥러닝 모델을 사용하여 Sentinel-1 영상의 홍수탐지를 수행하였다. 예측 영상과 레이블 영상을 비교하여 혼동행렬을 작성하고 성능평가를 수행한 결과, 정밀도 0.956, 재현율 0.953, 평균 교집합 대 합집합 비율(Intersection over Union, mIOU) 0.933의 상당히 높은 정확도 통계량을 나타냈다. 다만, 규모가 작은 범람 영역에 대한 정확도 향상이 필요한데, 이는 향후 연구에서 Digital Elevation Model (DEM)등의 보조자료 사용과 최신(State-of-the-Art, SOTA) 모델의 활용 및 초해상화(Super Resolution, SR)의 적용 등을 통해 개선될 수 있을 것이다.
#딥러닝 #홍수탐지 #합성개구레이더 #Deep learning #Flood detection #SAR

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 자료와 방법
III. 결과 및 토의
IV. 결론
文獻

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