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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국국토정보공사 지적과 국토정보 지적과 국토정보 제50권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
75 - 85 (11page)

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본 연구는 토지피복 분류에 사용 가능한 ROI 생성 과정에서 기계학습 기반 교차검증을 활용하였다. 연구지역은 세종시를 포함한 2019년 10월 28일 단시기 KOMPSAT-3A 영상을 활용하였다. 연구 과정에서 4개의 밴드(Red, Green, Blue, Near Infra-red)를 독립변수로 교차검증 과정에서 학습시켰다. 또한 SVM의 4가지 기법(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid)을 활용하여 추출된 ROI를 기반으로 토지피복 분류를 실시하였다. 교차검증 과정에서 훈련된 3,500개의 데이터 중 1,813개의 데이터가 추출되었으며 건물, 도로, 그리고 초지에서 약 60%의 데이터가 제거되었다. 추출된 ROI를 기반으로 다른 SVM기법에 비해 SVM Linear 기법이 91.77%로 가장 높은 분류 정확도를 나타냈다. 분류 클래스 중 초지의 경우 산림과의 오분류가 가장 많이 발생하며 79.43%의 생산자 정확도로 가장 낮은 분류 정확도를 보여주었다. 연구 결과에 따라 교차검증에서 추출된 ROI는 산림, 수역, 그리고 농업지역에 대해서는 90%이상의 분류정확도를 보여주며 효과적인 분류결과를 도출할 수 있었으나, 80%의 분류정확도를 보여주는 건물, 도로, 나대지, 그리고 초지 지역을 분류하는 방법에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요성이 존재한다.
#KOMPSAT-3A #Land-cover Map #K-fold Cross Validation #SVM #ROI

목차

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문창순 / 2010 / 위성영상과 토지피복도를 활용한 녹피율 산정방법 연구 / 농촌계획 16(4):53~60 google schola 선우우연 / 2017 / 고해상도 KOMPSAT 시리즈 이미지를 활용한 서해연안 습지 변화 모니터링 / 한국수자원학회 논문집 50(6):429~440 dbpia 염준호 / 2014 / 토지 피복 세분류를 위한 경지 정리 논 자동 추출 / 한국측량학회지 32(5):443~450 dbpia 조기환 / 2019 / Iterative Trimming Algorithm을 이용하여 자동추출된 KOMPSAT-3A 훈련자료 신뢰성 평가 / 국토연구 103:115~129 dbpia 홍우용 / 2010 / 공개된 토지피복도를 활용한 위성영상 분류 / 한국군사과학기술학회지 13(1):147~155 dbpia

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