KCI등재
SAR 위성 영상을 이용한 수계탐지의 최적 머신러닝 밴드 조합 연구 = Selection of Optimal Band Combination for Machine Learning-based Water Body Extraction using SAR Satellite Images
저자
전현균 ( Hyungyun Jeon ) ; 김덕진 ( Duk-jin Kim ) ; 김준우 ( Junwoo Kim ) ; 수레시크리쉬난 ( Suresh Krishnan ) ; 김재언 ( Palanisamy Vadivel ) ; 김택인 ( Jaeeon Kim ) ; 정승환 ( Taecin Kim ) ; ( Seunghwan Jeong ) 연구자관계분석
발행기관
한국지리정보학회(The Korean Association of Geographic Information Studies)
학술지명
한국지리정보학회지(Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
-주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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120-131(12쪽)
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제공처
소장기관
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
더보기Water body detection using remote sensing based on machine interpretation of satellite image is efficient for managing water resource, drought and flood monitoring. In this study, water body detection with SAR satellite image based on machine learning was performed. However, non water body area can be misclassified to water body because of shadow effect or objects that have similar scattering characteristic comparing to water body, such as roads. To decrease misclassifying, 8 combination of morphology open filtered band, DEM band, curvature band and Cosmo-SkyMed SAR satellite image band about Mokpo region were trained to semantic segmentation machine learning models, respectively. For 8 case of machine learning models, global accuracy that is final test result was computed. Furthermore, concordance rate between landcover data of Mokpo region was calculated. In conclusion, combination of SAR satellite image, morphology open filtered band, DEM band and curvature band showed best result in global accuracy and concordance rate with landcover data. In that case, global accuracy was 95.07% and concordance rate with landcover data was 89.93%.
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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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