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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤병현 (GeoFocus) 장안진 (Tennessee State University) 성선경 (Chungbuk National University) 최재완 (Chungbuk National University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제41권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
127 - 134 (8page)
DOI
10.7848/ksgpc.2023.41.2.127

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

딥러닝 모델을 이용한 항공정사영상의 비닐하우스 탐지
윤병현 ,  성선경 ,  최재완 대한원격탐사학회지 2023.04 학술저널
위성영상의 계절적 특성에 따른 비닐하우스 탐지 결과 분석
윤병현 ,  장안진 ,  성선경 외 1명 한국측량학회지 2023.04 학술저널
항공 및 위성영상을 이용한 FC-DenseNet 기반 비닐하우스 탐지
윤병현 토목공학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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다양한 위성센서의 운용과 드론을 비롯한 탑재체들의 발전으로 인하여 획득할 수 있는 원격탐사 자료들이 지속적으로 증가하고 있다. 또한, 인공지능 및 빅데이터 기술의 발전으로 인하여 다량의 자료를 효과적으로 처리할 수 있는 기술에 대한 연구들도 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 다양한 시기에 취득된 위성영상을 이용하여 농경지의 비닐하우스 지역을 효과적으로 탐지할 수 있는 방법에 대하여 분석하였다. 이를 위하여, 봄, 여름, 겨울에 취득된 위성영상들을 이용하여 훈련자료를 구축하였다. 특히, 비닐하우스 지역은 계절의 영향을 받지 않기 때문에, 충분한 수의 다양한 시기에 취득된 영상들을 통합하여 훈련자료를 추가적으로 생성하였다. 총, 4종류의 훈련자료를 구축하고, 이를 이용하여 비닐하우스 탐지를 위한 딥러닝 모델의 학습을 수행하였다. 딥러닝 모델의 평가 결과, 다양한 시기의 위성영상을 통합하여 구성한 학습자료를 이용하여 구축된 딥러닝 모델의 비닐하우스 탐지 결과가 가장 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 다양한 지역 및 시기에 취득된 위성영상을 지속적으로 구축하고, 이를 통하여 비닐하우스 탐지 모델을 구성할 경우, 향후 농업지역 모니터링에 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
#Plastic Greenhouses #Seasonal Effect #Deep Learning Model #비닐하우스 #계절 영향 #딥러닝 모델

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 비닐하우스 추출을 위한 딥러닝 모델의 구성
3. 실험자료 및 훈련자료의 생성
4. 실험결과 및 분석
5. 요약 및 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Ayala, C., Sesma, R., Aranda, C,. and Galar, M. (2021), A deep learning approach to and enhanced building footprint and road detection in high-resolution satellite imagery, Remote Sensing, Vol. 13, p. 3135. https://doi.org/10.3390/rs13163135 google schola Chen, F., Wang, N., Yu, B., and Wang, L. (2022), Res2-Unet, a new deep architecture for building detection from high spatial resolution images, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth, Vol. 15, pp. 1494-1501. https://10.1109/JSTARS.2022.3146430 google schola Chen, W., Xu, Y., Zhang, Z., Yang, L., Pan, X., and Jia, Z.(2021), Mapping agriculural plastic greenhouses using Google Earth images and deep learning, Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 192, p. 106552. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.10 google schola Huang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L., and Weingerger, K.Q. (2017), Densely connected convolutional networks, In Proceedings of 2017 IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.4700-4708. google schola Jegou, S., Drozdzal, M., Vazquez, D., Romero, A., and Bengio, Y. (2017), The one hundred layers tiramisu: Fully convolutional densenets for semantic segmentation, In Proceedings of 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops google schola

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