활용사례

활용 사례
제목 딥러닝 기반 다목적 실용위성 건물 탐지 연구
국/내외 국내 작성일 2023-11-28

딥러닝 기반 다목적 실용위성 건물 탐지 연구 첨부 이미지

위성영상의 건물탐지는 지도 제작, 변화 탐지, 재난 대응 등 다양한 분야에 활용 가능한 중요한 기술이다. 최근 합성곱 신경망으로 대표되는 딥러닝 기술의 발전과 함께 탐지 성능에 있어 뛰어난 결과를 보이고 있다. 이러한 딥러닝 기반의 건물 탐지는 건물에 대한 대량의 영상 분할 데이터를 필요로 한다. 이를 위해 구축된 해외의 대표적인 건물 데이터셋으로는 SpaceNet(1) 데이터셋이 있으며, 국내에는 다목적 실용위성 3호, 3A호 영상을 기반으로 구축된 데이터셋이 있다. 본 논문에서는 기존에 공개된 다목적 실용위성 영상 기반 건물 데이터셋을 전수 검수 및 정제한 이후, 이를 대상으로 학습 딥러닝 모델의 건물 탐지 성능을 확인하고자 한다.

Key Words : KOMPSAT-3/3A(다목적 실용위성 3/ 3A호), Semantic Segmentation(영상 분할), Deep Learning(딥러닝), Dataset Refinement(데이터셋 정제)

출처 한국항공우주학회
이전/이후 글
이전글 토지피복지도와 KOMPSAT-3A위성영상을 활용한 환경성평가지도의 구축
다음글 KOMPSAT-3와 KOMPSAT-5 SAR 영상을 이용한 토양수분 산정과 결과 검증: 제주 서부지역 사례 연구

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