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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 679 - 687 (9page)
- DOI
- 10.7848/ksgpc.2022.40.6.679
이용수
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본 논문은 고해상도 위성영상에서 구름을 탐지하고, 이종 위성영상 간 학습하여 딥러닝 방식에 의한 구름 폐색영역 복원 방법을 제안하였다. 구름이 있는 항공사진을 학습한 후 YOLOv3로 Worldview-3 영상 내 구름을 탐지하였고 복원영역을 지정하였다. 탐지된 구름 폐색영역 복원은 딥러닝 기법 중 CycleGAN을 사용하였고, 광학 이종 위성영상인 Worldview-3 영상과 Kompsat-3 영상 간의 학습을 통해 영상복원 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 방법론은 히스토그램 매칭 기법 적용 결과에 비해 RMSE 값이 약 72.3% 감소하였으며, R²는 약 0.98로 높게 도출되었다. 이를 통해, 항공사진을 이용한 고해상도 위성영상 내 구름 탐지 및 이종 위성영상 간 학습을 통한 구름 폐색영역 복원 가능성을 확인할 수 있었다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 실험자료 및 결과
4. 실험 결과 분석
5. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Bhuiyan, R., Khushbu, S.A., and Islam, S. (2020), A deep learning based assistive system to classify COVID-19 face mask for human safety with YOLOv3, 2020 11th Lnternational Conference on Computing, Communication and Networking Technologies, July 01-03 2020, Kharagpur, India https://doi.org/10.1109/ICCCNT49239.2020.9225384
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