닫기
18.97.14.88
18.97.14.88
close menu
Accredited SCOPUS
고해상도 위성자료를 활용한 마른 잎 탐지
Detection of Decay Leaf Using High-Resolution Satellite Data
심수영 ( Suyoung Sim ) , 진동현 ( Donghyun Jin ) , 성노훈 ( Noh-hun Seong ) , 이경상 ( Kyeong-sang Lee ) , 서민지 ( Minji Seo ) , 최성원 ( Sungwon Choi ) , 정대성 ( Daeseong Jung ) , 한경수 ( Kyung-soo Han )
UCI I410-ECN-0102-2021-400-001155739

최근 지구 온난화의 영향으로 변화하는 한반도 식물계절에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나 지리적인 특성상 봄철 식물계절에 비해 실측이 어려운 가을철 식물계절의 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대표적인 가을철 식물계절인 단풍과 낙엽 등을 ‘마른 잎’으로 정의하고 Landsat-8 위성영상을 기반으로 마른 잎 탐지를 수행하였다. NDVI를 이용하여 마른 잎의 1차 경계 값을 산출하고, 건강한 잎과의 분광특성차이 및 NDWI를 이용하여 마른 잎의 2차 경계 값을 산출하였다. 본 연구의 마른 잎 탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 POD, FAR 값을 이용하였으며, 검증 결과 POD는 98.619, FAR은 1.203으로 높은 정확성을 보였다.

Recently, many studies have been conducted on the changing phenology on the Korean Peninsula due to global warming. However, because of the geographical characteristics, research on plant season in autumn, which is difficult to measure compared to spring season, is insufficient. In this study, all leaves that maple and fallen leaves were defined as ‘Decay leaves’ and decay leaf detection was performed based on the Landsat-8 satellite image. The first threshold value of decay leaves was calculated by using NDVI and the secondary threshold value of decay leaves was calculated using by NDWI and the difference of spectral characteristics with green leaves. POD, FAR values were used to verify accuracy of the dry leaf detection algorithm in this study, and the results showed high accuracy with POD of 98.619 and FAR of 1.203.

1. 서론
2. 연구 자료 및 범위
3. 마른 잎 탐지
4. 정확도 평가
5. 결론 및 고찰
사사
References
[자료제공 : 네이버학술정보]
×