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NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.8 no.4, 2013년, pp.589 - 593
황도현 (부경대학교 공간정보시스템공학과) , 황병준 , 윤홍주 (부경대학교 공간정보시스템공학과)
Remote sensing of SAR images is suitable for sea ice observations to obtain the sea ice data if clouds or weather conditions change. There are various types of sea ice, classification results can be seen more easily to detect the change by types of sea ice. In this study, we classified the image by ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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데이터를 분류하는 방법에는 어떤 방법들이 있는가? | 해빙은 형성 원인·기간에 따라 여러 종류가 있으며, 북극해 다년빙의 크기가 감소함에 따라 종류를 구별하여 관측할 필요가 있다[8]. 분류에는 트레이닝 데이터를 사용하여 직접 분류하는 감독분류와 트레이닝 데이터를 사용하지 않고 영상의 화소 값만 이용하여 분류하는 무감독 분류의 두 가지 방법이 있다. Ochilov과 Clausi[9]의 연구에서는 SAR 영상을 이용해 북극해 지역의 무감독 분류를 수행하였다. | |
SAR 영상에 있는 스펙클 잡음을 어떤 과정으로 제거하였는가? | SAR 영상에는 스펙클(speckle) 잡음이 있는데, 이것을 먼저 제거해야 보다 깨끗한 영상을 사용할 수 있다. 따라서 전처리로 3 x 3 mean 필터를 이용하여 Speckle noise를 제거한 뒤, 방사보정과 기하보정을 실시하여 영상의 왜곡을 줄였다. 그림 2는 본 연구의 수행 과정을 보여주고 있다. | |
해빙 분류를 위해 최소 거리 알고리즘를 사용한 이유는? | 감독 분류에는 여러 가지 알고리즘이 있는데, 최소 거리(minimum distance) 분류는 영상과 클래스의 유사도를 거리로 나타내어 특징 공간에서 거리가 가장 짧은 곳이 유사도가 큰 곳으로 보고 분류한다[18]. 해빙의 형성 과정상 유사도가 크면 밀집되어 분포할 것으로 판단되어, 최소 거리 알고리즘을 이용하였다. |
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