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대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과 및 분석
4. 결론 및 제언
References
참고문헌 (39)
참고문헌 신청
Audebert, N., Le Saux, B., and Lefevre, S. (2018), Beyond RGB: very high resolution urban remote sensing with multimodal deep networks, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 140, pp. 20-32.
Badrinarayanan, V., Kendall, A., and Cipolla, R. (2017), SegNet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation, IEEE Transactions On Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 12, pp. 2481-2495.
Ballard, D. and Brown, C. (1982), Computer Vision, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ, 523p.
Bronshtein, A. (2017), Train/test split and cross validation in Python, https://towardsdatascience.com/train-test-split-andcross-validation-in-python-80b61beca4b6 (last date accessed: 30 August 2020).
Chen, K., Weinmann, M., Gao1, X., Yan, M., Hinz, S., Jutzi, B., and Weinmann, M. (2018), Residual shuffling convolutional neural networks for deep semantic image segmentation using multi-modal data, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 4-7 June, Riva del Garda, Italy, pp. 65-72.
Badrinarayanan, V., Kendall, A., and Cipolla, R. (2017), SegNet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation, IEEE Transactions On Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 12, pp. 2481-2495.
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Bronshtein, A. (2017), Train/test split and cross validation in Python, https://towardsdatascience.com/train-test-split-andcross-validation-in-python-80b61beca4b6 (last date accessed: 30 August 2020).
Chen, K., Weinmann, M., Gao1, X., Yan, M., Hinz, S., Jutzi, B., and Weinmann, M. (2018), Residual shuffling convolutional neural networks for deep semantic image segmentation using multi-modal data, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 4-7 June, Riva del Garda, Italy, pp. 65-72.
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