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무인항공기(UAV) 영상을 이용한 소나무재선충병 의심목 탐지
Detection of Damaged Pine Tree by the Pine Wilt Disease Using UAV Image
- 이슬기;
- 박성재;
- 백경민;
- 김한별;
- 이창욱
Citations
SCOPUS
35초록
소나무재선충병은 우리나라 소나무림에 심각한 위협이 되고 있는 질병이다. 그러나 일반적으로 재선충병의 고사목 관측은 현장조사를 기반으로 하고 있기 때문에 물리적, 경제적 문제가 있어 대규모 삼림을 관측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소나무재선충병이 재발한 지역에 무인 항공기를 이용하여 고해상도 영상을 획득하였다. 이후 Artificial Neural Network(ANN), Support Vector Machine(SVM) 감독분류 기법을 통해 소나무재선충병 의심목을 탐지하였고. 감독분류 결과에 대한 정확도를 산출하였다. 또한 접근성이 높은 산림에 대해 감독분류를 실시한 후 현장 조사 결과간의 비교를 통해 정확도의 신뢰성을 검증하였다.
키워드
Pine wilt disease; UAV image; ANN; SVM; Classification
- 제목
- 무인항공기(UAV) 영상을 이용한 소나무재선충병 의심목 탐지
- 제목 (타언어)
- Detection of Damaged Pine Tree by the Pine Wilt Disease Using UAV Image
- 저자
- 이슬기; 박성재; 백경민; 김한별; 이창욱
- 발행일
- 2019-06
- 유형
- Y
- 저널명
- 대한원격탐사학회지
- 권
- 35
- 호
- 3
- 페이지
- 359 ~ 373
- 언어
- KOR
- 출판사
- 대한원격탐사학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 15 페이지
- ISSN
- E 2287-9307
P 1225-6161