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      인공신경망을 이용한 KOMPSAT-3/3A/5 영상으로부터 자연림과 인공림의 분류 = Classification of Natural and Artificial Forests from KOMPSAT-3/3A/5 Images Using Artificial Neural Network

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      https://www.riss.kr/link?id=A105963691

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Natural forests are un-manned forests where the artificial forces of people are not applied to the formation of forests. On the other hand, artificial forests are managed by people for their own purposes such as producing wood, preventing natural disa...

      Natural forests are un-manned forests where the artificial forces of people are not applied to the formation of forests. On the other hand, artificial forests are managed by people for their own purposes such as producing wood, preventing natural disasters, and protecting wind. The artificial forests enable us to enhance economical benefits of producing more wood per unit area because it is well-maintained with the purpose of the production of wood. The distinction surveys have been performed due to different management methods according to forests. The distinction survey between natural forests and artificial forests is traditionally performed via airborne remote sensing or in-situ surveys. In this study, we suggest a classification method of forest types using satellite imagery to reduce the time and cost of in-situ surveying. A classification map of natural forest and artificial forest were generated using KOMPSAT-3, 3A, 5 data by employing artificial neural network (ANN). And in order to validate the accuracy of classification, we utilized reference data from 1/5,000 stock map. As a result of the study on the classification of natural forest and plantation forest using artificial neural network, the overall accuracy of classification of learning result is 77.03% when compared with 1/5,000 stock map. It was confirmed that the acquisition time of the image and other factors such as needleleaf trees and broadleaf trees affect the distinction between artificial and natural forests using artificial neural networks.

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      국문 초록 (Abstract)

      자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 ...

      자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 김대성, "홍수매핑을 위한 레이더 영상 필터의 비교분석" 한국측량학회 34 (34): 43-52, 2016

      2 이성규, "항공 라이다 데이터로부터 데이터마이닝 도구 WEKA를 이용한 지형 분류기 제작 지원 시스템" 한국측량학회 28 (28): 133-142, 2010

      3 박석곤, "편백림의 식생구조 특성 분석" 한국환경생태학회 29 (29): 907-916, 2015

      4 Huang, C., "Use of a dark object concept and support vector machines to automate forest cover change analysis" 112 (112): 970-985, 2008

      5 Kang, H. Y., "The Estatimate of Image Classification Accuracy Using Artificial Neural Networks" 2000 (2000): 585-588, 2000

      6 Kim, E. S., "The Change of Korean National Forest Inventory System (1971-2010)" Korea Forest Institute 2015

      7 Murai, H., "Studies on function of water and soil conservation based on forest land part 1 influence of difference in forest condition upon water runoff infiltration and soil erosion" 274 : 23-84, 1975

      8 Hwang, J. I., "Ship detection from single and dual polarized X-band SAR images using machine learning techniques" Seoul National University, 2018

      9 McClelland, J. L., "Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition. Volume 1. Foundations" 1986

      10 Teillet, P. M., "On the Slope-Aspect Correction of Multispectral Scanner Data" 8 (8): 84-106, 1982

      1 김대성, "홍수매핑을 위한 레이더 영상 필터의 비교분석" 한국측량학회 34 (34): 43-52, 2016

      2 이성규, "항공 라이다 데이터로부터 데이터마이닝 도구 WEKA를 이용한 지형 분류기 제작 지원 시스템" 한국측량학회 28 (28): 133-142, 2010

      3 박석곤, "편백림의 식생구조 특성 분석" 한국환경생태학회 29 (29): 907-916, 2015

      4 Huang, C., "Use of a dark object concept and support vector machines to automate forest cover change analysis" 112 (112): 970-985, 2008

      5 Kang, H. Y., "The Estatimate of Image Classification Accuracy Using Artificial Neural Networks" 2000 (2000): 585-588, 2000

      6 Kim, E. S., "The Change of Korean National Forest Inventory System (1971-2010)" Korea Forest Institute 2015

      7 Murai, H., "Studies on function of water and soil conservation based on forest land part 1 influence of difference in forest condition upon water runoff infiltration and soil erosion" 274 : 23-84, 1975

      8 Hwang, J. I., "Ship detection from single and dual polarized X-band SAR images using machine learning techniques" Seoul National University, 2018

      9 McClelland, J. L., "Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition. Volume 1. Foundations" 1986

      10 Teillet, P. M., "On the Slope-Aspect Correction of Multispectral Scanner Data" 8 (8): 84-106, 1982

      11 KIM, D. S., "Oil spill detection from dual-polarized SAR images using artificial neural network" Seoul National University 2017

      12 Manqi, L., "Machine learning approaches for forest classification and change analysis using multi-temporal Landsat TM images over Huntington Wildlife Forest" 50 (50): 361-384, 2013

      13 Herrmann, I., "LAI assessment of wheat and potato crops by VENμS and Sentinel-2 bands" 115 : 2141-2151, 2010

      14 Solaris, "History of Deep Learning - From Perceptron to GAN (Generative Adversarial Networks) - 1/2"

      15 Kim, S. H., "Guide Book for the Sixth Korean National Forest Inventory and Fieldwork for Forest Health and Vitality" Korea Forest Institute 2011

      16 Markus, I., "First Experience with Sentinel-2 Data for Crop and Tree Species Classifications in Central Europe" 8 (8): 2016

      17 Witten, I. h., "Data Mining: Practial Machine Learning Tools and Technique (2E)" Elsevier 2005

      18 SlideServe, "Comparison of Grade and Vegetation Index of Evergreen Forest in Gangwon Province Using Forest Geographic Information System and Landsat Satellite Image"

      19 Kwon, S. K., "Classification of Natural Forest/Artificial Forest from Sentinel-2 Images Using Artificial Neural Network" Seoul National University 2018

      20 Kwon, S. K., "Classification of Forest Vertical Structrue in South Korea from Aerial Orthophoto and Lidar Data Using an Artificial Neural Network" 7 (7): 1046-, 2017

      21 Hay, G. J., "An object-specific image-texture analysis of Hresolution forest imagery" 55 (55): 108-122, 1996

      22 McCulloch, W. S, "A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity" 5 (5): 115-113, 1943

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      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-07-24 학술지등록 한글명 : 대한원격탐사학회지
      외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing
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      2005-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
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      2016 0.52 0.52 0.54
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.53 0.44 0.725 0.12
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