http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
박홍련(Honglyun Park),박녕희(Nyunghee Park),최재완(Jaewan Choi) 대한공간정보학회 2017 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2017 No.10
본 연구에서는 교차융합영상을 이용한 무감독 변화탐지 기법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 S²CVA(Sequential Spectral Change Vector Analysis)를 이용하여 산출한 변화크기(magnitude) 및 방향 값(direction)을 통해 최적의 변화지역을 탐지하고자 하였다. 특히, 방향 값의 특성을 분석하여 오탐지를 감소시키고자 하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 고해상도 위성영상인 Kompsat-2에 적용한 결과 기존 방법에 비해 성능이 향상된 것을 확인하였다.
박홍련(Park, Honglyun),박완용(Park, Wanyong),박현춘(Park, Hyunchun),최재완(Choi, Jaewan) 한국측량학회 2019 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2019 No.4
다시기 원격탐사 자료는 재난·재해, 도시개발, 환경변화 등으로 인한 지형의 변화 유무를 분석하는 변화탐지 기법에 활용할 수 있다. 그리고 다양한 센서의 개발은 관심지역에 대한 짧은 주기의 다시기원격탐사자료 취득을 가능하게 만들었다. 특히, 초분광 영상과 같이 멀티스펙트럴 영상과 다른 특성을 지닌 원격탐사자료의 취득이 가능해지면서 기존의 무감독변화탐지 기법을 활용하는데 한계가 있다. 이에, 본 연구에서는 초분광 영상과 멀티스펙트럴 영상을 활용한 이종영상 간의 무감독 변화탐지 기법을 제안하였다. 변화탐지 기법은 무감독 변화탐지 기법인 S²CVA(Sequential Spectral Change Vector Analysis)를 적용하였으며, 실험결과에 대한 정확도 평가는 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 AUC(Area Under Curve)를 통해 비교평가 하였다. 평가 결과 본 연구에서 제안한 기법이 원영상을 적용한 경우의 변화탐지 결과보다 우수한 탐지 성능을 보이는 것을 확인하였다.
시설재배지 탐지를 위한 Sentinel-2A SWIR 밴드의 활용성 평가
강연빈(Kang, Yeon Bin),박홍련(Park, Honglyun) 한국측량학회 2020 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2020 No.7
최근 넓은 분광파장대의 영상취득이 가능한 위성센서의 개발로 인해 많은 분야에서 인공위성영상이 효과적으로 활용되고 있다. 특히, SWIR(ShortWave InfraRed) 밴드들을 활용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 10m 공간해상도로 융합한 SWIR 밴드를 활용하여 토지피복분류 기법을 통해 시설재배지를 탐지활용성을 평가하고자 하였다. 시설재배지 탐지는 기계학습 기법중 하나인 SVM을 사용하였으며, 10m 공간해상도를 지닌 원 VNIR 밴드들을 활용한 결과와 비교평가하였다. 실험결과 VNIR 밴드만을 활용한 결과보다 SWIR 밴드들을 추가적인 입력자료로 활용하여 감독분류를 수행하였을 때, 더 높은 분류정확도를 보였다. 특히, 인공구조물이 많은 도심지와, 시설재배지의 정확도가 크게 향상된 것을 확인하였다.
Guided Filter를 이용한 교차융합영상 기반 KOMPSAT-3 위성영상의 무감독변화탐지
최재완 ( Jaewan Choi ),박홍련 ( Honglyun Park ),김동학 ( Donghak Kim ),최석근 ( Seokkeun Choi ) 대한원격탐사학회 2018 大韓遠隔探査學會誌 Vol.34 No.5
GF(Guided Filtering)는 영상에 존재하는 에지 정보를 보존하면서 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 대표적인 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 GF를 이용하여 다시기 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 무감독 변화 탐지 기법을 수행하고, 이에 대한 성능을 평가하고자 하였다. GF를 변화탐지에 활용하기 위하여, GF를 기반으로 교차융합영상을 생성하였으며, 생성된 교차융합영상에 CVA(Change Vector Analysis) 기법을 적용하여 변화 지역을 추정하고자 하였다. KOMPSAT-3 위성영상을 이용한 실험결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 영상융합 기법을 기반으로 하는 CVA 결과들과 비교하여 효과적으로 변화지역을 탐지하는 데에 활용할 수 있음을 확인하였다. GF (Guided Filtering) is a representative image processing technique to effectively remove noise while preserving edge information in the digital image. In this paper, we proposed a unsupervised change detection method for the KOMPSAT-3 satellite image using the GF and evaluated its performance. In order to utilize GF for the unsupervised change detection, cross-sharpened images were generated based on GF, and CVA (Change Vector Analysis) was applied to the generated cross-sharpened images to extract the changed area in the multitemporal satellite imagery. Experimental results using KOMPSAT-3 satellite images showed that the proposed method can be effectively used to detect changed regions compared with CVA results based on existing cross-sharpened images.