딥러닝에 의한 라이다 반사강도 데이터의 자연칼라 영상화
저자
신영하(Shin, Young Ha) ; 형성웅(Hyung, Sung Woong) ; 이동천(Lee, Dong-Cheon) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
212-217(6쪽)
제공처
본 연구에서는 생성적 적대 신경망(GAN; Generative Adversarial Network)기반의 딥러닝 모델을 이용하여 라이다 반사강도 데이터의 자연칼라 영상화를 수행하였다. 반사강도 데이터는 능동센서인 레이저 스캐너에 의해 근적외선 파장대에서 획득되므로 광학영상과 비교하면 물리적, 광학적, 해상도, 품질, 패턴 등 여러 측면에서 다른 특성을 가지고 있다. 특히 라이다 데이터는 중심투영의 광학영상과 다르게 정사투영에 의해 획득되고, 폐색영역과 그림자 영향이 없으므로, 라이다 반사강도 데이터를 딥러닝에 의해 고품질의 자연칼라로 영상화하면 엄밀정사영상을 효율적이고 획기적으로 생성할 수 있는 방법이라고 판단된다.
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