활용사례

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제목 심층신경망 모델을 이용한 고해상도 KOMPSAT-3 위성영상 기반 토지피복분류
국/내외 국내 작성일 2020-10-26

심층신경망 모델을 이용한 고해상도 KOMPSAT-3 위성영상 기반 토지피복분류 첨부 이미지

원격탐사 분야에서 토지피복분류에는 머신러닝 기반의 SVM 모델이 대표적으로 활용되고 있는 한편, 신경망 모델을 이용한 연구도 지속적으로 수행되고 있다. 다목적실용위성의 고해상도 영상을 이용한 연구는 미흡한 실정이며, 따라서 본 연구에서는 고해상도 KOMPSAT-3 위성영상을 이용하여 신경망 모델의 토지피복분류 정확도를 평가하고자 하였다. 경주시 인근 해안지역의 위성영상을 취득하여 훈련자료를 제작하고, 물과 식생 및 육지의 세 항목에 대해 SVM, ANN 및 DNN 모델로 토지피복을 분류하였다. 분류 결과의 정확도를 오차 행렬을 통해 정량적으로 평가한 결과 DNN 모델을 활용한 토지피복분류가 92.0%의 정확도로 가장 우수한 결과를 나타냈다. 향후 다중시기의 위성영상을 통해 훈련자료를 보완하고, 다양한 항목에 대한 분류를 수행 및 검증한다면 연구의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

주요어 : 고해상도 KOMPSAT-3 위성영상, 토지피복분류, SVM, ANN, DNN

출처 한국지리정보학회지
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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