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NTIS 바로가기대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.5, 2018년, pp.777 - 786
최재완 (충북대학교 토목공학부) , 박홍련 (충북대학교 토목공학과) , 김동학 (충북대학교 토목공학과) , 최석근 (충북대학교 토목공학부)
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 ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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GF란? | 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. | |
원격탐사 분야에서 변화탐지 기법이 중요해진 이유는 무엇인가? | 변화탐지 기법은 다시기에 취득된 다양한 원격탐사자료들을 활용하여 지형의 변화 유무 및 양상을 분석하는 원격탐사 활용 기법이다. 특히, 산불, 도시개발, 환경변화, 재난/재해 등의 다양한 지형변화 현상 등의 분석에 대한 중요성이 증대됨에 따라서, 원격탐사 자료를 이용한 변화탐지 기법은 토목, 도시, 환경, 국방 등의 다양한 분야에서 활용 가능한 기법이다. 따라서 원격탐사 분야에서는 변화탐지에 대한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있으며, 기술적인 특성에 따라서 감독 변화탐지(supervised change detection)와 무감독 변화탐지(unsupervised change detection)로 구분할 수 있다(Lu et al. | |
원격탐사 분야에서는 변화탐지는 어떻게 구분되는가? | 특히, 산불, 도시개발, 환경변화, 재난/재해 등의 다양한 지형변화 현상 등의 분석에 대한 중요성이 증대됨에 따라서, 원격탐사 자료를 이용한 변화탐지 기법은 토목, 도시, 환경, 국방 등의 다양한 분야에서 활용 가능한 기법이다. 따라서 원격탐사 분야에서는 변화탐지에 대한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있으며, 기술적인 특성에 따라서 감독 변화탐지(supervised change detection)와 무감독 변화탐지(unsupervised change detection)로 구분할 수 있다(Lu et al., 2004; Lu et al. |
Byun, Y., Y. Han, and T. Chae, 2015. Image fusion-based change detection for flood extent extraction using bi-temporal very high-resolution satellite images, Remote Sensing, 7(8): 10347-10363.
Choi, J., H. Park, N. Park, S. Han, and J. Song, 2017. Deforestation analysis using unsupervised change detection based on ITPCA, Korean Journal of Remote Sensing, 33(6-3): 1233-1242 (in Korean with English abstract).
Fawcett, T., 2006. An introduction to ROC analysis, Pattern Recognition Letters, 27(8): 861-874.
Han, Y., T. Kim, S. Han, and J. Song, 2017. Change detection of urban development over large area using KOMPSAT optical imagery, Korean Journal of Remote Sensing, 33(6-3): 1223-1232 (in Korean with English abstract).
He, K., J. Sun, and X. Tang, 2013. Guided image filtering, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35(6): 1397-1409.
Lu, D., P. Mausel, E. Brondizio, and E. Moran, 2004. Change detection techniques, International Journal of Remote Sensing, 25(12): 2365-2401.
Lu, D., G. Li, and E. Moran, 2014. Current situation and needs of change detection techniques, International Journal of Image Data Fusion, 5(1): 13-38.
Oh, J. H. and C. N. Lee, 2015. Urban change detection between heterogeneous images using the edge information, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 33(4): 259-266 (in Korean with English abstract).
Park, H., J. Choi, and J. Oh, 2018. Seasonal effects removal of unsupervised change detection based multitemporal imagery, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 36(2): 51-58 (in Korean with English abstract).
Park, H., J. Choi, W. Park, and H. Park, 2018. Modified S2CVA algorithm using cross-sharpened images for unsupervised change detection, Remote Sensing, 10(9): 3301.
Park, N., D. Kim, J. Ahn, J. Choi, W. Park, and H. Park, 2017. Unsupervised change detection based on sequential spectral change vector analysis for updating land cover map, Korean Journal of Remote Sensing, 33(6-2): 1075-1087 (in Korean with English abstract).
Wang, B., S. Choi, Y. Byun, S. Lee, and J. Choi, 2015. Object-based change detection of very high resolution satellite imagery using the cross-sharpening of multitemporal data, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(5): 1151-1155.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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