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고해상도 정사영상을 이용한 딥러닝 기반의 산림수종 분류에 관한 연구 = A Study on the Deep Learning-based Tree Species Classification by using High-resolution Orthophoto Images
저자
발행기관
한국지리정보학회(The Korean Association of Geographic Information Studies)
학술지명
한국지리정보학회지(Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies)
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2021
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KCI등재
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학술저널
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1-9(9쪽)
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본 연구에서는 드론으로 취득한 고해상도 정사영상 자료를 이용하여, 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용한 딥러닝 기법을 통해 수종에 대한 자동분류 가능성을 분석해 보고자 하였다. 수종판독을 위한 분류항목을 소나무, 자작나무, 낙엽송, 잣나무 그리고 신갈나무 5개 수종으로 선정하였다. 고해상도 정사영상과 임상도를 이용하여 총 5,000개의 데이터셋을 구축하였다. 수종분류를 위한 학습모델로 CNN 기법을 적용하였고, 데이터셋을 5:3:2의 비율로 훈련데이터, 검증테이터, 테스트데이터를 구분하여 모델의 학습 및 평가에 사용하였다. 모델의 전체 정확도는 89%로 나타났으며, 수종별 정확도는 소나무 95%, 자작나무 89%, 낙엽송 80%, 잣나무 86%, 신갈나무 98%로 나타났다.
더보기In this study, we evaluated the accuracy of deep learning-based tree species classification model trained by using high-resolution images. We selected five species classed, i.e., pine, birch, larch, korean pine, mongolian oak for classification. We created 5,000 datasets using high-resolution orthophoto and forest type map. CNN deep learning model is used to tree species classification. We divided training data, verification data, and test data by a 5:3:2 ratio of the datasets and used it for the learning and evaluation of the model. The overall accuracy of the model was 89%. The accuracy of each species were pine 95%, birch 89%, larch 80%, korean pine 86% and mongolian oak 98%.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.82 | 0.82 | 0.84 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.88 | 0.8 | 0.98 | 0.14 |
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