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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.23 No.4
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 389 - 398 (10page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2023.23.4.389
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The availability of land-cover segmentation and classification maps at multiple time frames is crucial for designing spatial and regional planning. At present, remote sensing and geographic information system practitioners rely on object-based image analysis for land-cover segmentation/classification. Although deep learning methods are available, their use remains limited to satellite imagery datasets. DeepLabV3<SUB>+</SUB> and U-Net are popular methods owing to their accuracy and speed. In this study, we propose a method for enhancing the accuracy of DeepLabV3<SUB>+</SUB> to closely match ground truth datasets by integrating the normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference built-up index (NDBI), and normalized difference water index (NDWI) on the decoder side to correct land-cover segmentation. Testing of the proposed method in Karawang Regency, West Java, Indonesia demonstrated a 0.3% improvement in accuracy when the NDVI, NDBI, and NDWI were incorporated on the output side of DeepLabV3<SUB>+</SUB>.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Datasets
3. Model Building
4. Experimental Results and Discussion
5. Conclusion
References
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