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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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      객체기반분류법을 이용한 토지피복정보의 정확도 향상 방안 = Improvement of Accuracy in Land Cover Information Using an Object-based Classification

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      https://www.riss.kr/link?id=A82520996

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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      객체기반분류법은 축척(Scale), 분광 정보(color), 형태(shape), 결(texture) 등을 종합적으로 고려하여 객체(object)을 분할하고 분할된 객체의 특성을 고려하여 정보를 추출하는 기법으로 객체기반분류법의 정확도는 객체의 분할 결과에 의해 달라질 수 있다. 이에 본 연구는 객체기반분류법의 정확도를 향상하기 위하여 영상 평활화(smoothing)기법과 경계선(edge) 검출 기법 동시에 이용한 다중 필터링 기법을 적용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 다중 필터링 기법을 적용하여 토지피복정보를 추출한 결과 원영상에 비해 영상 분할이 원활하게 이루어졌으며, 오분류율이 적게 발생하는 것으로 나타났다.
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      객체기반분류법은 축척(Scale), 분광 정보(color), 형태(shape), 결(texture) 등을 종합적으로 고려하여 객체(object)을 분할하고 분할된 객체의 특성을 고려하여 정보를 추출하는 기법으로 객체기반분...

      객체기반분류법은 축척(Scale), 분광 정보(color), 형태(shape), 결(texture) 등을 종합적으로 고려하여 객체(object)을 분할하고 분할된 객체의 특성을 고려하여 정보를 추출하는 기법으로 객체기반분류법의 정확도는 객체의 분할 결과에 의해 달라질 수 있다. 이에 본 연구는 객체기반분류법의 정확도를 향상하기 위하여 영상 평활화(smoothing)기법과 경계선(edge) 검출 기법 동시에 이용한 다중 필터링 기법을 적용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 다중 필터링 기법을 적용하여 토지피복정보를 추출한 결과 원영상에 비해 영상 분할이 원활하게 이루어졌으며, 오분류율이 적게 발생하는 것으로 나타났다.

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