KCI등재
SCOPUS
딥러닝 기반의 초분광영상 분류를 사용한 환경공간정보시스템 활용 = Deep Learning-based Hyperspectral Image Classification with Application to Environmental Geographic Information Systems
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1061-1073(13쪽)
KCI 피인용횟수
9
제공처
소장기관
본 연구는 4차 산업의 핵심기술인 인공지능과 환경공간정보의 융합을 통한 정보생산 및 활용가능성을 제시하고자 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 영상분류를 수행하였다. CNN은 학습을 통해 스스로 분류기준에 따른 커널의 속성을 결정하며, 최적의특징영상(feature map)을 추출하여 화소를 분류한다. 본 연구에서는 CNN network를 구성하여 기존의 영상처리 기법으로 해결이 어려웠던 분광특성이 유사한 물질간의 분류 및 GIS속성정보에 따른 분류를 수행하였으며, 항공초분광센서인 CASI(Compact Airborne Spectrographic imager)와 AISA(Airborne Imaging Spectrometer for Application)로 취득된 영상을 이용하였다. 실험대상지역은 총 3곳이며, Site 1과 Site 2 는 감자, 양파, 벼 등의 다양한 농작물을 포함하며, Site 3는 단독주거시설, 공동주거시설 등 세분류 토지피복도의 분류 항목으로 구성된 건물을 포함한다. 실험결과, 분류 정확도 96%, 99%로 농작물을 종류에 따라분류하였으며, 96%의 정확도로 건물을 용도에 따라 분류하였다. 본 연구의 결과를 환경공간정보 서비스에활용하기 위하여 계절별 농작물의 종류를 제공할 수 있는 환경주제도를 제안하였으며, 기존의 토지피복도와최신 GIS자료를 이용한 세분류 토피지복도 제작 및 갱신 가능성을 확인하였다.
더보기In this study, images were classified using convolutional neural network (CNN)—a deep learning technique—to investigate the feasibility of information production through a combination of artificial intelligence and spatial data. CNN determines kernel attributes based on a classification criterion and extracts information from feature maps to classify each pixel. In this study, a CNN network was constructed to classify materials with similar spectral characteristics and attribute information; this is difficult to achieve by conventional image processing techniques. A Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) and an Airborne Imaging Spectrometer for Application (AISA) were used on the following three study sites to test this method: Site 1, Site 2, and Site 3. Site 1 and Site 2 were agricultural lands covered in various crops, such as potato, onion, and rice. Site 3 included different buildings, such as single and joint residential facilities. Results indicated that the classification of crop species at Site 1 and Site 2 using this method yielded accuracies of 96% and 99%, respectively. At Site 3, the designation of buildings according to their purpose yielded an accuracy of 96%. Using a combination of existing land cover maps and spatial data, we propose a thematic environmental map that provides seasonal crop types and facilitates the creation of a land cover map.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-07-24 | 학술지등록 | 한글명 : 대한원격탐사학회지외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.52 | 0.52 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.53 | 0.44 | 0.725 | 0.12 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)