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정보통신기술의 발달로 인하여 데이터의 생산과 처리 속도가 빨라지고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 이용하여 객체를 분류하기 위해, 학습에 필요한 데이터는 인터넷과 공간정보기술의 발달로 인하여 손쉽게 수집할 수 있게 되었다. 공간정보 분야에서도 머신러닝은 영상, 포인트 클라우드 등을 이용하여 객체를 분류 또는 인식하는 것에 적용되고 있다. 본 연구에서는 기 구축된 수치지도 버전 1.0을 활용하여 학습 데이터를 수동으로 구축하는 문제점을 개선하고 영상과 포인트 클라우드를 이용하여 도로, 건물, 식생을 분류하는 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 RGB 밴드만을 갖고 있는 실감정사영상을 사용하였을 경우 색상을 뚜렷하게 구분할 수 있는 도로, 건물, 식생의 분류가 가능하였지만 색상이 유사한 경우에는 분류가 잘 되지 않는 한계를 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해 실감정사영상과 정규수치표면모델을 밴드 퓨전한 후 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용하였으며 이를 통해 85%이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 실험
4. 결론
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Biamonte, J., Wittek, P., Pancotti, N., Rebentrost, P., Wiebe, N., and Lloyd, S. (2017), Quantum machine learning. Nature. Vol. 549, pp. 195?202.
Cho, D.Y. and Kim, E.M. (2010), Extraction of spatial information of tree using LIDAR data in urban area. The Journal of Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 18, No. 4, pp. 11?20. (in Korean with English abstract)
Choi, S.P., Yang, I.T., and Cong, J.H. (2002), Evaluation of horizontal position accuracy of facilities in digital map. The Journal of Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 10, No. 4, pp. 95?103. (in Korean with English abstract)
Daneshtalab, S. and Rastiveis, H. (2017), Decision level fusion of orthophoto and LIDAR data using confusion matrix information for land cover classification, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLII-4/W4, 2017 Tehran's Joint ISPRS Conferences of GI Research, SMPR and EOEC 2017, 7?10 October, Tehran, Iran, pp. 59?64.
Feng, Q., Liu, J., and Gong, J. (2015), UAV remote sensing for urban vegetation mapping using random forest and texture. Remote Sensing, Vol. 7, No. 1, pp. 1074-1094.
Cho, D.Y. and Kim, E.M. (2010), Extraction of spatial information of tree using LIDAR data in urban area. The Journal of Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 18, No. 4, pp. 11?20. (in Korean with English abstract)
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