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다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보 뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 건물 변화탐지
3. 데이터셋
4. 실험 및 결과
5. 요약 및 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
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Chen, H., Zhang, K., Xiao, W., Sheng, Y., Cheng, L., Zhou, W., Wang, P., Su, Do., Ye, L., and Zhang, S. (2021), Building change detection in very high-resolution remote sensing image based on pseudo-orthorectification, International Journal of Remote Sensing, Vol. 42, No. 7, pp. 2686-2705. https://doi.org/10.1080/01431161.2020.1862437.
Deng, C., Yuan, X., Deng, L., and Chen, J. (2020), Detecting matching blunders of multi-source remote sensing images via graph theory, Sensors, Vol. 20, No. 13, 3712. https://doi.org/10.3390/s20133712.
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He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., and Girshick, R. (2017), Mask R-CNN, In Proceedings of the IEEE International Conference On Computer Vision, 22-29 October 2017, Honolulu, HI, USA, pp. 2980-2988. https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.322.
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