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저자정보
강종구 (부경대학교) 김근아 (부경대학교) 정예민 (부경대학교) 김서연 (부경대학교) 윤유정 (부경대학교) 조수빈 (부경대학교) 이양원 (부경대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제37권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
1,149 - 1,161 (13page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.5.1.25

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컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset 과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS (Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로기대한다.
#Cloud detection #Deep learning #U-Net #Image data augmentation

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