아리랑 3/3A호 위성 융합영상의Semantic Segmentation을 통한 활용 가능성 탐색 연구 (Exploratory Study of the Applicability of Kompsat 3/3A Satellite Pan-sharpened Imagery Using Semantic Segmentation Model)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 38권 / 6호 / 1889 ~ 1900페이지
· 저자명 : 채한성, 임희수, 이재관, 최진무

초록

도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.

영어초록

Roads are an essential factor in the physical functioning of modern society. The spatialinformation of the road has much longer update cycle than the traffic situation information, and it isnecessary to generate the information faster and more accurately than now. In this study, as a way toachieve that goal, the Pan-sharpening technique was applied to satellite images of Kompsat 3 and 3A toimprove spatial resolution. Then, the data were used for road extraction using the semantic segmentationtechnique, which has been actively researched recently. The acquired Kompsat 3/3A pan-sharpenedimages were trained by putting it into a U-Net based segmentation model along with Massachusetts roaddata, and the applicability of the images were evaluated. As a result of training and verification, it wasfound that the model prediction performance was maintained as long as certain conditions weremaintained for the input image. Therefore, it is expected that the possibility of utilizing satellite imagessuch as Kompsat satellite will be even higher if rich training data are constructed by applying a methodthat minimizes the impact of surrounding environmental conditions affecting models such as shadowsand surface conditions.

참고자료

· 없음