위성정보 활용지원 서비스

활용사례

활용 사례
제목	광학 및 레이더 위성영상으로부터 인공신경망을 이용한 공주시 산림의 층위구조 분류
국/내외	국내	작성일	2019-07-05
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	Two-Dimensional Ship Velocity Estimation Based on KOMPSAT-5 Synthetic Aperture Radar Data
다음글	전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지