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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조원호 (서울대학교) 박기호 (서울대학교)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제57권 제3호(통권 제210호)
발행연도
2022.6
수록면
297 - 306 (10page)

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원격탐사를 통한 자료의 반복적 수집은 위성영상 자료를 통한 시공간적 분석을 가능하게 한다. 다중시기의 위성영상을 사용해 토지피복의 변화를 탐지하는 것은 효율적인 국토의 모니터링과 계획에 중요한 역할을 한다. 기존의 토지피복 변화탐지 방법은 매개변수 기반의 모형을 사용해 효과적인 변화탐지가 어려웠다. 본 연구는 U-Net을 이용한 딥러닝(deep learning) 기반의 변화탐지 모형을 설계하여 토지피복 변화탐지의 새로운 방법을 제시한다. 이 연구에서 설계한 변화탐지 모형의 효용성을 검증하고자, 토지피복의 변화 종류에 따른 두 가지 사례에 대한 변화탐지를 실험하였다. 연구에서 설계한 변화탐지 모형은 탐지 작업과 분할작업을 동시화해 효율성을 제고하였으며, 효과적인 탐지 결과를 보여주었다. 본 연구의 접근은 변화탐지 모형으로써 국토를 모니터링하고 관리하는데 유용한 모형이 될 수 있다.
#딥러닝 #완전합성곱 신경망 #원격탐사 #토지피복 #변화탐지 #deep learning #fully Convolutional network #remote sensing #land cover #change detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구대상지 및 데이터
3. U-Net 기반의 토지피복 변화탐지
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
산림청, 2020, 2019년도 산불통계 연보. google schola 조명래･송두범･강현수, 2010, 세종시와 충남의 상생발전 모색을 위한 심포지엄. google schola 조원호･임용호･박기호, 2019, “합성곱 신경망을 이용한 딥러닝 기반의 토지피복 분류: 한국 토지피복을 대상으로,” 대한지리학회지 54, 1-16. dbpia Foley, J. A., DeFries, R., Asner, G. P., Barford, C., Bonan, G., Carpenter, S. R., Chapin, F. S., Coe, M. T., Daily, G. C., and Gibbs, H. K., 2005, Global consequences of land use, Science, 309, 570-574. google schola Gärtner, P., Förster, M., Kurban, A., and Kleinschmit, B. 2014, Object based change detection of Central Asian Tugai vegetation with very high spatial resolution satellite imagery, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 31, 110-121. google schola

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