KCI등재
전이학습을 활용한 Deeplab-V3+ 모델 기반 PlanetScope 영상의 구름탐지
저자
성선경(Seong, Seon Kyeong) ; 최석근(Choi, Seok Keun) ; 최재완(Choi, Jae Wan) 연구자관계분석
발행기관
대한공간정보학회(THE KOREAN SOCIETY FOR GEOSPATIAL INFORMATION SYSTEM)
학술지명
대한공간정보학회지(The Korea Society For GeospatIal Information System)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
25-32(8쪽)
KCI 피인용횟수
3
DOI식별코드
제공처
위성영상은 광역적인 지역에 대해 주기적으로 정량적인 분석을 수행할 수 있는 대표적인 수단으로 그 활용도가 증가하고 있다. 광학 위성 센서는 태양광으로부터 지표면에 의해 반사되어 센서에 도달하는 반사에너지를 기록하여 영상을 생성한다. 따라서 영상 내의 구름이 존재할 경우에는 구름 아래의 지역에 대한 정보는 취득할 수 없다. 구름을 탐지하기 위한 특별한 밴드가 있는 위성 센서는 촬영된 영상을 통하여 구름의 양과 질을 판단하여 영상의 품질을 평가하고 있다. 하지만 특별한 밴드가 없는 위성은 영상의 품질을 판단하기에는 어려움이 따르며, 이를 위해 다양한 딥러닝 기법들을 위성영상에 적용하여 해결하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 영상분할 기법을 이용하여 구름을 탐지하기 위한 특별한 밴드가 없는 위성영상에서 구름을 탐지하고자 하였다. 이를 위하여, 구름탐지에 용이한 밴드가 존재하는 Landsat 8 위성영상을 이용하여 많은 양의 학습자료를 생성하고 딥러닝 모델을 선 학습시켰다. 그리고, 구름을 탐지하기 위한 밴드가 존재하지 않은 PlanetScope 위성영상에 전이학습을 적용하여 구름을 탐지하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 통하여 Landsat 8 영상 및 PlanetScope 영상 내에 존재하는 구름을 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
더보기Satellite images are used in various fields because they can observe periodic information in a wide area. However, because an optical satellite image represents reflected energy that is reaching the sensor by being reflected from the sunlight to the surface, it is impossible to acquire the surface reflectance in the area where a cloud is present. Therefore, to effectively use satellite images, it is critical to understand the presence of clouds in the images. In this manuscript, cloud detection methods using image segmentation based on deep learning technology were applied and evaluated for Landsat 8 and PlanetScope satellite images. The training dataset was constructed using the clouds’ information in the Landsat 8 satellite imagery, followed by the training of a deep learning model via the training dataset. The deep learning model was fine-tuned using PlanetScope satellite images in the pretrained deep learning model. The experiment confirmed that a deep learning model can effectively detect the cloud region in the Landsat 8 and PlanetScope satellite images.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-03-12 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간정보학회지 -> 대한공간정보학회지외국어명 : Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science -> journal of Korean Society for Geospatial Information Science | KCI등재 |
2019-01-29 | 학회명변경 | 한글명 : 한국공간정보학회 -> 대한공간정보학회 | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-03-30 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Korea Society For GeospatIal Information System -> Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2013-01-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간 정보학회지 -> 한국지형공간정보학회지 | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-05-07 | 학회명변경 | 한글명 : 한국GIS학회 -> 한국공간정보학회영문명 : Geographic Information Systems Association Of Korea -> Korea Spatial Information Society (KSIS) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.83 | 0.83 | 0.72 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.63 | 0.61 | 0.947 | 0.12 |
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