KCI등재
SCOPUS
SAR 영상을 활용한 저수지 수표면적 탐지 알고리즘 비교 연구 = A Comparative Study of Reservoir Surface Area Detection Algorithm Using SAR Image
저자
정하규 (국립재난안전연구원 재난정보연구실) ; 박종수 (국립재난안전연구원) ; 이달근 (국립재난안전연구원) ; 이준우 (국립재난안전연구원) ; Jeong, Hagyu ; Park, Jongsoo ; Lee, Dalgeun ; Lee, Junwoo
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1777-1788(12쪽)
제공처
The reservoir is a major water supply source in the domestic agricultural environment, and the monitoring of water storage of reservoirs is important for the utilization and management of agricultural water resource. Remote sensing via satellite imagery can be an effective method for regular monitoring of widely distributed objects such as reservoirs, and in this study, image classification and image segmentation algorithms are applied to Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery for water body detection in 53 reservoirs in South Korea. Six algorithms are used: Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), and Chan-Vese (CV), and the results of water body detection are evaluated with in-situ images taken by drones. The correlations between the in-situ water surface area and detected water surface area from each algorithm are NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, and CV 0.9736, and the larger the scale of reservoir, the higher the linear correlation was. WS showed low recall due to the undetected water bodies, and NN, SVM, and RF showed low precision due to over-detection. For water body detection through SAR imagery, we found that aquatic plants and artificial structures can be the error factors causing undetection of water body.
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