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최근 위성영상, 항공사진 등의 해상도가 향상됨에 따라 고해상도 원격탐사 자료를 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 국토 전역의 건물객체 추출은 수치지도 레이어 및 주제도 작성에 필수적이기 때문에 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 딥러닝의 영상처리 기법 중 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 모델인 SegNet, U-Net, FC-DenseNet, HRNetV2를 이용하여 건물객체 추출 모델을 생성하고, 이에 따른 모델의 평가를 수행하였다. 학습자료는 다양한 건물들로 이루어진 영상을 이용하여 생성하였고, 평가는 세 지역에 나누어서 진행하였다. 먼저 학습자료와 인접한 지역을 통해 모델의 성능을 평가하였고, 이후 학습자료와 상이한 지역을 통해 모델의 적용성을 평가하였다. 그 결과 HRNetV2 모델이 건물객체 추출의 성능과 적용성 면에서 가장 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 수치지도 내 건물레이어 생성 및 수정의 가능성을 확인하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 대상지 및 평가 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Badrinarayanan, V., Kendall, A., and Cipolla, R. (2017), SegNet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 12, pp.2481-2495.
Chen, D.Y., Peng, L., Li, W.C., and Wang, Y.D. (2021), Building extraction and number statistics in WUI areas based on UNet structure and ensemble learning, Remote Sensing, Vol. 13, No. 6, pp. 1172.
Cheng, Z. and Fu, D. (2020), Remote sensing image segmentation method based on HRNet, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 6750-6753.
Huang, G., Liu, S., Van der Maaten, L., and Weinberger, K.Q. (2017), Densely connected convolutional networks, In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2261-2269.
Jégou, 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 the IEEE Conference on Computer Vision and Patter Recognition Workshops, pp. 1175-1183.
Chen, D.Y., Peng, L., Li, W.C., and Wang, Y.D. (2021), Building extraction and number statistics in WUI areas based on UNet structure and ensemble learning, Remote Sensing, Vol. 13, No. 6, pp. 1172.
Cheng, Z. and Fu, D. (2020), Remote sensing image segmentation method based on HRNet, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 6750-6753.
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Jégou, 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 the IEEE Conference on Computer Vision and Patter Recognition Workshops, pp. 1175-1183.
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