KCI등재
SCOPUS
SpaceNet 건물 데이터셋과 Context-based ResU-Net을 이용한 건물 자동 추출 = Automatic Building Extraction Using SpaceNet Building Dataset and Context-based ResU-Net
저자
유수홍 ( Suhong Yoo ) ; 김철환 ( Cheol Hwan Kim ) ; 권영목 ( Youngmok Kwon ) ; 최원준 ( Wonjun Choi ) ; 손홍규 ( Hong-gyoo Sohn )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
400
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
685-694(10쪽)
DOI식별코드
제공처
건물 정보는 다양한 도시 공간 분석에 활용되는 필수 정보 중 하나이기에 지속적인 모니터링이 필요하지만 현실적으로 어려움이 존재하고 있다. 이를 위해 광범위한 지역에 대해서도 지속적인 관찰이 가능한 위성 영상으로부터 건물을 추출하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 시맨틱 세그멘테이션 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 SpaceNet의 건물 v2 무료 오픈 데이터를 이용하여 30 cm 급Worldview-3 RGB 영상으로부터 건물을 자동으로 추출하기 위해, context-based ResU-Net의 일부 구조를 변경하여 학습을 진행하였다. 분류 정확도 평가 결과, f1-score가 2회차 SpaceNet 대회 수상작의 분류 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 앞으로 지속적으로 Worldview-3 위성 영상을 확보할 수 있다면 본 연구의 성과를 활용하여 전세계 건물 자동 추출 모델을 제작하는 것도 가능할 것으로 판단된다.
더보기Building information is essential for various urban spatial analyses. For this reason, continuous building monitoring is required, but it is a subject with many practical difficulties. To this end, research is being conducted to extract buildings from satellite images that can be continuously observed over a wide area. Recently, deep learning-based semantic segmentation techniques have been used. In this study, a part of the structure of the context-based ResU-Net was modified, and training was conducted to automatically extract a building from a 30 cm Worldview-3 RGB image using SpaceNet’s building v2 free open data. As a result of the classification accuracy evaluation, the f1-score, which was higher than the classification accuracy of the 2nd SpaceNet competition winners. Therefore, if Worldview-3 satellite imagery can be continuously provided, it will be possible to use the building extraction results of this study to generate an automatic model of building around the world.
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