합성곱 신경망 기반 의미론적 분할 기술을 이용한 국내 밭작물의 분리 기법 연구 = Study on Korean Crop Segmentation Algorithm Using Convolutional Neural Network-based Semantic Segmentation Algorithm
저자
김동욱 ( Dong-wook Kim ) ; 장규진 ( Gyujin Jang ) ; 김학진 ( Hak-jin Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
180-181(2쪽)
제공처
작물 배경 분리 알고리즘은 농작물 원격탐사에서 기본적이고 중요한 기술이다. 작물 성장 단계 예측, 작물 열 감지, 작물 밀도 추정, 잎 질병 감지 및 작물 바이오매스 모니터링과 같은 많은 연구는 작물 분리 알고리즘의 성능에 크게 의존한다. 현장 조건에서 무인항공기(UAV) 영상의 작물 배경 분리은 바람과 빛 조건 변화에 의한 영상의 기하학적 왜곡을 고려하여 더욱 정교해야 한다. 특히, 한국의 밭작물 재배 조건에서는 잡초 억제 및 한파 피해 방지를 위해 멀칭 비닐을 사용하기 때문에 영상 내 배경이 더욱 복잡하다. 우리의 선행 연구에서는 RGB 영상 기반의 식생지수와 CIE LAB 색공간을 사용하여 배추, 무, 양파, 그리고 마늘 등 한국의 주요 밭작물에 대한 작물 분리 알고리즘을 개발하였다. 그러나 양파, 마늘과 같이 잎이 길고 좁으며 생김새가 불규칙한 작물은 작물과 배경의 경계가 불명확하고 그림자에 의한 영향이 커서 작물 배경 분리 성능이 크게 제한되는 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 UAV 영상에서 토양 및 배경으로부터 작물을 효과적으로 분리하기 위해 CNN 기반 의미론적 분할(Semantic segmentation) 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 다중 분광 영상을 사용하여 작물 식별에 특화된 NDVI 영상을 생성하였다. NDVI 영상은 수동 임계값을 사용하여 작물과 배경으로 정교하게 이진화되었다. 이진 이미지(Binary image)는 의미론적 분할을 위한 학습 데이터를 구성하기 위해 작물과 배경의 위치를 결정하는 주석 파일(Label)로 사용되었다. 데이터 학습을 위해 생장 초기부터 후기 단계의 UAV RGB 및 NDVI 영상을 256 x 256 픽셀 크기로 잘라내어 총 5,189개의 크롭 영상을 얻었다. 의미론적 분할을 위한 학습 모델은 U-Net을 사용하였으며, 데이터의 70%는 training, 15%는 validation, 15%는 test에 사용되었다. 학습 진행시 모든 데이터는 0에서 1 사이의 값으로 정규화되었다. 데이터 학습에는 U-Net 구조가 적용되었고, Adam optimizer와 ReLU 활성화 함수를 사용하였으며, Softmax 함수를 사용해 픽셀별 분류를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 U-Net 모델을 적용하였을 때 모든 테스트 데이터에 대하여 75%이상의 작물 분리 결과를 얻을 수 있었다. NDVI 기반 주석 파일의 정확도를 높인다면, 작물 분리 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)