KCI등재
SCOPUS
국토위성영상의 변화탐지를 위한 멀티 클래스 시멘틱 세그멘테이션 = Multi-class Semantic Segmentation Using CAS500-1 Imagery for Change Detection
저자
발행기관
학술지명
한국측량학회지(Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
281-289(9쪽)
제공처
Change detection using various satellite sensors has been considered a prominent field in remote sensing for several decades. Notably, the domain of building change detection has seen significant advancements with the application of various deep learning techniques in recent times. However, most studies in building change detection have focused on simple binary change detection(changes or non-changes), limiting the exploration of multi-class changes such as new construction or demolition of buildings. Moreover, the availability of the dataset for multi-class change detection has been constrained. To address these limitations, this study proposes a multi-class semantic segmentation methodology by adapting existing datasets to suit the characteristics of the CAS500-1. Specifically, aerial imagery datasets tailored to domestic regions are parsed and transformed to align with satellite imagery. Additionally, overseas datasets are augmented to overcome the limitations of side-looking observations in satellite imagery. Experimental results for multi-class change detection involving buildingconstruction and demolition indicate an IoU (Intersection over Union) of around 87% for the new construction label and approximately 58% for the demolition label. These results confirm the effectiveness of the proposed multi-class semantic segmentation approach. While certain instances of false positives occurred in regions with rapid changes in illumination, it is anticipated that such limitations can be overcome by augmenting the dataset with additional unchanged data in the future.
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