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다층 퍼셉트론 기반 고해상도 위성영상의 상대 방사보정 (Relative Radiometric Normalization for High-Spatial Resolution Satellite Imagery Based on Multilayer Perceptron)

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최초등록일 2025.05.07 최종저작일 2018.12
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다층 퍼셉트론 기반 고해상도 위성영상의 상대 방사보정
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국측량학회
    · 수록지 정보 : 한국측량학회지 / 36권 / 6호 / 515 ~ 523페이지
    · 저자명 : 서대교, 어양담

    초록

    다중시기의 위성상에 대해 일관성 있는 변화탐지 결과를 획득하기 위해서는 전처리 과정이 필수적으로 이루 어져야 한다. 특히, 분광값과 관련된 전처리 과정은 방사보정으로 수행될 수 있으며, 일반적으로 상대 방사보정이 활용되고 있다. 하지만, 대부분의 상대 방사보정은 두 상간의 관계를 선형으로 가정하며, 생태학적 차이와 같은 비선형적인 분광특성은 고려되지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 방사 및 생태학적 특성에 대한 복합적인 보정을 수 행할 수 있는 비선형적인 관계를 가정한 상대 방사보정을 제안하다. 제안된 방법은 입력상 및 참조상을 선정 하고, no-change method를 통해 radiometric control set samples를 추출하다. 또한, 충분한 정보를 고려하기 위 하여 화소값뿐만 아니라 분광지수들이 추출되었고, 비선형적인 관계의 모델링은 다층 퍼셉트론을 통해 수행되었 다. 최종적으로 기존의 상대 방사보정기법과 비교 분석을 수행하고, 시각적 및 정략적으로 평가한 결과 제안된 방 법이 기존의 상대 방사보정보다 우수한 것을 확인하다.

    영어초록

    In order to obtain consistent change detection result for multi-temporal satellite images, preprocessing must be performed. In particular, the preprocessing related to the spectral values can be performed by the radiometric normalization, and relative radiometric normalization is generally utilized. However, most relative radiometric normalization methods assume a linear relationship between the two images, and nonlinear spectral characteristics such as phenological differences are not considered. Therefore, this study proposes a relative radiometric normalization which assumes nonlinear relationships that can perform compositive normalization of radiometric and phenological characteristics. The proposed method selects the subject and reference images, and then extracts the radiometric control set samples through the no-change method. In addition, spectral indexes as well as pixel values are extracted in order to consider sufficient information, and modeling of nonlinear relationships is performed through multilayer perceptron. Finally, the proposed method is compared with the conventional relative radiometric normalization methods, which shows that the proposed method is visually and quantitatively superior.

    참고자료

    · 없음
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