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[국가R&D연구보고서] SVM을 통한 방사율 분류 및 정밀 지표 온도 추정 알고리듬 연구
Emissivity classification with the SVM and accurate estimation of the LST 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국과학기술원
Korea Advanced Institute of Science and Technology
연구책임자 전주환
참여연구자 조훈경 , 최상혁 , 이태승 , 김은실
보고서유형1단계보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2013-02
주관부처 교육과학기술부
Ministry of Education and Science Technology(MEST)
과제관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202100004565
DB 구축일자 2021-07-10
키워드 방사율 분류.재질 분류.육상 표면 온도 추정.위성 영상 처리.emissivity classification.material classification.land surface temperature estimation.supported vector machine.satellite image processing.SVM.

초록

○ 연구개발 목표
현재 국내의 과학기술위성 3호에 대한 연구는 하드웨어 개발에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 잘 만들어진 하드웨어, 예를 들어 안정적이고 경량인 구조체, 효율적인 배터리, 정밀하게 측정할 수 있는 탐재체 등의 성능을 십분 발휘하기 위해서는 위성에서 얻은 영상데이터에서 필요한 정보를 뽑아낼 수 있는 기반 기술을 확보하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 과학기술위성 3호에 탑재된 근적외선 지구 관측 카메라와 소형 분광 영상 카메라에서 얻은 영상데이터를 이용하여 지표면의 방사율의 분류를 통한 정밀한 지표면 온도 추정을

Abstract

Ⅳ. Results of R&D
Hyperspectral satellite imagery has more information than Multi-Spectral (MS) imaging for each pixel. It contains information about the material of each pixel emissivity varies depending on the wavelength. A large-dimensional method, hyperspectral imaging, using SVM indicate bet

목차 Contents

  • 표지 ... 1제 출 문 ... 2보고서 요약서 ... 3요 약 문 ... 5SUMMARY ... 6CONTENTS ... 8FIGURE CONTENTS ... 8목차 ... 10그림목차 ... 101장. 연구개발과제의 개요 ... 12 1절 연구개발의 목표 및 연차별 내용 ... 12 2절 연구개발의 필요성 ... 12 3절 기대효과 ... 132장. 국내외 기술개발 현황 ... 14 1절 세계적 수준 ... 14 2절 국내수준 ... 19 3절 국내외의 연구현황 ... 203장. 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 22 1절 지표면 온도 추정의 한계 ... 22 2절 SVM in hyperspectral image ... 23 3절 Machine Learning using SVM Classifier ... 30 4절 위성 영상의 재질 분류 ... 464장. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 54 1절 연구개발의 최종목표 ... 54 2절 연차별 연구개발 목표 및 내용 ... 54 3절 계획대비 달성도 ... 54 4절 세부연구목표 및 가중치 ... 555장. 연구개발결과의 활용계획 ... 566장. 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 577장. 참고문헌 ... 59끝페이지 ... 59

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