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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성선경 (충북대학교 토목공학과) 최재완 (충북대학교 토목공학과)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
597 - 608 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

위성정사영상 생성을 위한 딥러닝 기반 템플릿 매칭 기법 개발
성선경 토목공학과 2023.01 학위논문

2022

HRNet 모델을 이용한 항공정사영상간 영상 매칭
성선경 ,  최재완 대한원격탐사학회지 2022.10 학술저널

초록· 키워드

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원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과,제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
#Deep learning #HRNet #Image matching #Multitemporal orthophotos

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