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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 75 - 81 (7page)
- DOI
- 10.29056/jsav.2021.12.08
이용수
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식물의 생육은 수분에 의해서 크게 좌우되기 때문에 토양이 재배하는 식물에 최적의 수분을 가지도록 조절하는 것은 중요하다. 최근 초분광영상을 통하여 식물의 생육정보를 자동으로 분석하는 연구가 진행되고 있으며 토양의 수분함량을 측정하는 것도 포함한다. 그러나 초분광의 경우 많은 분광밴드에서 나타나는 방대한데이터로 인하여 분석과정이 복잡하기 때문에 사용이 어렵다. 본 논문에서는 초분광영상의 복잡도를 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN)을 통하여 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 초분광의 전체 대역을 심층학습방법을 사용하여 자동 분석하기 때문에 각 영상에 대해 인식에 필요한 특정 대역을 찾는 노력을 할 필요가 없다. 제안 시스템의 유효성을 보이기 위해서 토양에서 얻은 초분광영상을 이용한수분함량분석 실험을 수행하고 결과를 보인다.
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T. Lillesand / 2015 / Remote sensing and image interpretation / John Wiley & Sons
Alexander F.H. Goetz / 2009 / Three decades of hyperspectral remote sensing of the Earth: A personal view / Remote Sensing of Environment 113:S5~S16
김성헌 / 2018 / 초분광영상 이용 오이 및 수박 묘의 수분함량 추정 / 생물환경조절학회지 27(1):34~39
C. Rodarmel / 2002 / Principal component analysis for hyperspectral image classification / Surveying and Land Information Science 62(2):115~122
Felix M. Riese / 2018 / Introducing a Framework of Self-Organizing Maps for regression of Soil moisture wiyh Hyperspectral Data / IEEE IGARSS :6151~6154
Alexander F.H. Goetz / 2009 / Three decades of hyperspectral remote sensing of the Earth: A personal view / Remote Sensing of Environment 113:S5~S16
김성헌 / 2018 / 초분광영상 이용 오이 및 수박 묘의 수분함량 추정 / 생물환경조절학회지 27(1):34~39
C. Rodarmel / 2002 / Principal component analysis for hyperspectral image classification / Surveying and Land Information Science 62(2):115~122
Felix M. Riese / 2018 / Introducing a Framework of Self-Organizing Maps for regression of Soil moisture wiyh Hyperspectral Data / IEEE IGARSS :6151~6154
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