Accuracy Assessment of Forest Degradation Detection in Semantic Segmentation based Deep Learning Models with Time-series Satellite Imagery

심우담; 이정수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 심우담 (강원대학교 산림환경과학대학 산림과학부 산림경영학과) 이정수 (강원대학교)

저널정보: 강원대학교 산림과학연구소 Journal of forest and environmental science Journal of forest and environmental science Vol.40 No.1

발행연도: 2024.3

수록면: 15 - 23 (9page)

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This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approximately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.

#deep learning #forest degradation #unet #GLCM #remote sensing

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