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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 206 - 214 (9page)
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The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 실험 및 연구 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
NDMI, “Prospects of Future Disasters in Our Country through Scenarios,” Future Safety Issue, Vol. 18, pp. 1-41, 2021.
L. Chen, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Ada, “Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation,” arXiv Preprint, arXiv:1706.05587, 2017.
J. Wang, K. Sun, T. Cheng, B. Jiang, C. Deng, and Y. Zhao et al., “Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition,” IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 43, No. 10, pp. 3349-3364, 2021.
M.Y. Kim, C.Y. Choi, S.H. Han, S.J. Lee, and O. Han, “Deep Learning based Water Segmentation of KOMPSAT-5 SAR Images,” The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, pp. 131-132, 2020.
H. Lee, H. Yoon, and H. Han, “A Study on the Determination of Indicator for the Rist Assesment of Ground Depression Using SAR Image,” Journal of the Korean Geo-Environmental Society, Vol. 22, No. 7, pp. 13-20, 2021.
L. Chen, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Ada, “Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation,” arXiv Preprint, arXiv:1706.05587, 2017.
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M.Y. Kim, C.Y. Choi, S.H. Han, S.J. Lee, and O. Han, “Deep Learning based Water Segmentation of KOMPSAT-5 SAR Images,” The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, pp. 131-132, 2020.
H. Lee, H. Yoon, and H. Han, “A Study on the Determination of Indicator for the Rist Assesment of Ground Depression Using SAR Image,” Journal of the Korean Geo-Environmental Society, Vol. 22, No. 7, pp. 13-20, 2021.
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