활용사례

활용 사례
제목 광학 및 레이더 위성영상으로부터 인공신경망을 이용한 공주시 산림의 층위구조 분류
국/내외 국내 작성일 2019-07-05

광학 및 레이더 위성영상으로부터 인공신경망을 이용한 공주시 산림의 층위구조 분류 첨부 이미지

기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단 층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.

Key Words: forest vertical structure, Forest Survey, machine learning, Artificial Neural Network

출처 대한원격탐사학회지
이전/이후 글
이전글 인공신경망을 이용한 KOMPSAT-3/3A/5 영상으로부터 자연림과 인공림의 분류
다음글 Multi-temporal Analysis of High-resolution Satellite Images for Detecting and Monitoring Canopy Decline by Pine Pitch Canker

네팔:지진(2015-05-05)

영상 정보
카테고리 재난재해
위성정보 KOMPSAT-3
생성일 2015-03-24

세부정보

영상 세부 정보
ProductID K3_20150505073608_15817_06161210
국가(영문) Nepal
국가 네팔
지역 Pokhara
레벨 1R