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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 14 - 25 (12page)
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서로 다른 시간에 촬영된 같은 위치의 원격 탐사 영상에서 변화된 사항을 찾는 변화 탐지는 다양한 영역에 적용되기 때문에 매우 중요하다. 그러나 정합 오차, 건물 변위 오차, 그림자 오차 등이 오탐지를 발생시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 CADNet(Change Attention Dense Siamese Network)을 제안한다. CADNet은 다양한 크기의 변화 영역을 탐지하기 위해 FPN(Feature Pyramid Network)을 사용하며, 변화 영역에 주목하는 변화 주목 모듈을 적용하고, 낮은 수준 (Low-level)의 특징과 높은 수준 (High-level)의 특징을 모두 포함하고 있는 피처 맵을 변화 탐지에 사용하기 위해 DenseNet을 피처 추출기로 사용한다. CADNet의 성능을 Precision, Recall, F1 측면에서 측정하였을 때 WHU 데이터 세트에 대하여 98.44%, 98.47%, 98.46%이었고, LEVIR-CD 데이터 세트에 대해 90.72%, 91.89%, 91.30%이었다. 이 실험의 결과는 CADNet이 기존 변화 탐지 방법들보다 향상된 성능을 제공한다는 것을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. CADNet (Change Attention based Dense Siamese Network)
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
A. Asokan, and J. Anitha, "Change detection techniques for remote sensing applications: a survey." Earth Science Informatics, Vol.12, No.2, pp.143-160, March 2019.
J. Liu, M. Gong, K. Qin, and P. Zhang, "A deep convolutional coupling network for change detection based on heterogeneous optical and radar images." IEEE transactions on neural networks and learning systems, Vol.29, No.3, pp.545-559, March 2016.
Y. Liu, Q. Ren, J. Geng, M. Ding, and J. Li, "Efficient patch-wise semantic segmentation for large-scale remote sensing images." Sensors, Vol.18, No.10, pp.1-16, September 2018.
CF. Chen, NT. Son, NB. Chang, CR. Chen, LY. Chang, M. Valdez, G. Centeno, C. A. Thompson, and J. L. Aceituno, "Multi-decadal mangrove forest change detection and prediction in Honduras, Central America, with Landsat imagery and a Markov chain model." Remote Sensing, Vol.5, No.12, pp.6408-6426, November 2013.
R. C. Daudt, B. Le Saux, A. Boulch, and Y. Gousseau, "Urban Change Detection for Multispectral Earth Observation Using Convolutional Neural Networks," Proceedings of the IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Valencia, Spain, pp.2115-2118, 2018.
J. Liu, M. Gong, K. Qin, and P. Zhang, "A deep convolutional coupling network for change detection based on heterogeneous optical and radar images." IEEE transactions on neural networks and learning systems, Vol.29, No.3, pp.545-559, March 2016.
Y. Liu, Q. Ren, J. Geng, M. Ding, and J. Li, "Efficient patch-wise semantic segmentation for large-scale remote sensing images." Sensors, Vol.18, No.10, pp.1-16, September 2018.
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R. C. Daudt, B. Le Saux, A. Boulch, and Y. Gousseau, "Urban Change Detection for Multispectral Earth Observation Using Convolutional Neural Networks," Proceedings of the IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Valencia, Spain, pp.2115-2118, 2018.
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