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1. 发明公开

KR1020160093341A 인공위성 영상과 랜덤포레스트 분류기 결합을 이용한 자동 하천 검출 시스템 및 방법 有权
标题翻译：使用卫星图像和随机森林分类器的组合的自动河段分类系统和方法
公开(公告)号：KR1020160093341A
公开(公告)日：2016-08-08
申请号：KR1020150014208
申请日：2015-01-29
申请人： 계명대학교 산학협력단
发明人： 고병철 , 김형훈 , 남재열
IPC分类号： G01C11/00 , G06T7/00
CPC分类号： G06T7/00 , G06T7/20 , Y02A90/32 , G01C11/00
摘要： 상기한목적을달성하기위한본 발명의특징에따른인공위성영상과랜덤포레스트분류기결합을이용한자동하천검출시스템은, 위성영상중 미리정해진복수의밴드의영상을입력받는입력모듈; 상기입력받은영상을 TOA(Top Of Atmosphere) 반사도및 WI(Water Index) 영상으로변환하는변환모듈; 상기변환된영상에서하천영역에대한특징벡터를추출하는특징추출모듈; 상기추출된특징벡터를이용해복수의랜덤포레스트분류기를학습하는학습모듈; 입력받은테스트영상을 TOA 반사도및 WI 영상으로변환하고, 특징벡터를추출해상기학습된복수의랜덤포레스트분류기에적용하여결과값을획득하는테스트모듈; 및상기획득된결과값을결합하여임계값을초과하면하천영역으로검출하는검출모듈을포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 또한, 상기한목적을달성하기위한본 발명의특징에따른인공위성영상과랜덤포레스트분류기결합을이용한자동하천검출방법은, (1) 위성영상중 미리정해진복수의밴드의영상을입력받는단계; (2) 상기입력받은영상을 TOA(Top Of Atmosphere) 반사도및 WI(Water Index) 영상으로변환하는단계; (3) 상기변환된영상에서하천영역에대한특징벡터를추출하는단계; (4) 상기추출된특징벡터를이용해복수의랜덤포레스트분류기를학습하는단계; (5) 입력받은테스트영상을 TOA 반사도및 WI 영상으로변환하고, 특징벡터를추출해상기학습된복수의랜덤포레스트분류기에적용하여결과값을획득하는단계; 및 (6) 상기획득된결과값을결합하여임계값을초과하면하천영역으로검출하는단계를포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 본발명에서제안하고있는인공위성영상과랜덤포레스트분류기결합을이용한자동하천검출시스템및 방법에따르면, 위성영상의다중스펙트럴이미지로부터 TOA(Top Of Atmosphere) 반사도및 WI(Water Index)를특징벡터로추출하고, 휴리스틱임계값이나자율학습방법대신 TOA 반사도및 WI를이용해복수의타입의랜덤포레스트분류기를학습하며, 학습된분류기를이용해테스트영상으로부터하천영역을검출함으로써, 보다정확하게자동으로하천을분류할수 있다.
摘要翻译：根据本发明的实现目的的特征，提供了一种自动河流检测方法，以及使用卫星图像和随机森林分类器的组合的自动河流检测系统。自动河流检测系统包括：输入模块; 转换模块; 特征提取模块; 学习模块; 测试模块; 和检测模块。因此，自动河流检测系统使用学习分类器检测测试图像中的河流区域，从而可以更准确，自动地分类河流。

2. 发明授权

KR101697183B1 인공위성 영상과 랜덤포레스트 분류기 결합을 이용한 자동 하천 검출 시스템 및 방법 有权
标题翻译：使用卫星图像和随机森林分类器的组合的自动河段分类系统和方法
公开(公告)号：KR101697183B1
公开(公告)日：2017-01-17
申请号：KR1020150014208
申请日：2015-01-29
申请人： 계명대학교 산학협력단
发明人： 고병철 , 김형훈 , 남재열
IPC分类号： G01C11/00 , G06T7/00
CPC分类号： G06T7/00 , G06T7/20 , Y02A90/32
摘要： 상기한목적을달성하기위한본 발명의특징에따른인공위성영상과랜덤포레스트분류기결합을이용한자동하천검출시스템은, 위성영상중 미리정해진복수의밴드의영상을입력받는입력모듈; 상기입력받은영상을 TOA(Top Of Atmosphere) 반사도및 WI(Water Index) 영상으로변환하는변환모듈; 상기변환된영상에서하천영역에대한특징벡터를추출하는특징추출모듈; 상기추출된특징벡터를이용해복수의랜덤포레스트분류기를학습하는학습모듈; 입력받은테스트영상을 TOA 반사도및 WI 영상으로변환하고, 특징벡터를추출해상기학습된복수의랜덤포레스트분류기에적용하여결과값을획득하는테스트모듈; 및상기획득된결과값을결합하여임계값을초과하면하천영역으로검출하는검출모듈을포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 또한, 상기한목적을달성하기위한본 발명의특징에따른인공위성영상과랜덤포레스트분류기결합을이용한자동하천검출방법은, (1) 위성영상중 미리정해진복수의밴드의영상을입력받는단계; (2) 상기입력받은영상을 TOA(Top Of Atmosphere) 반사도및 WI(Water Index) 영상으로변환하는단계; (3) 상기변환된영상에서하천영역에대한특징벡터를추출하는단계; (4) 상기추출된특징벡터를이용해복수의랜덤포레스트분류기를학습하는단계; (5) 입력받은테스트영상을 TOA 반사도및 WI 영상으로변환하고, 특징벡터를추출해상기학습된복수의랜덤포레스트분류기에적용하여결과값을획득하는단계; 및 (6) 상기획득된결과값을결합하여임계값을초과하면하천영역으로검출하는단계를포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 본발명에서제안하고있는인공위성영상과랜덤포레스트분류기결합을이용한자동하천검출시스템및 방법에따르면, 위성영상의다중스펙트럴이미지로부터 TOA(Top Of Atmosphere) 반사도및 WI(Water Index)를특징벡터로추출하고, 휴리스틱임계값이나자율학습방법대신 TOA 반사도및 WI를이용해복수의타입의랜덤포레스트분류기를학습하며, 학습된분류기를이용해테스트영상으로부터하천영역을검출함으로써, 보다정확하게자동으로하천을분류할수 있다.
摘要翻译：根据本发明提出的根据自动河流检测系统及其使用卫星图像和随机森林分类器的组合的方法，提取大气顶（TOA）反射率和水指数（WI）作为特征向量，从卫星图像的多个光谱图像; 使用TOA反射率和WI来学习多种类型的随机森林分类器，而不是启发式阈值或自学习方法; 并且使用所学习的分类器从测试图像中提取河流区域，使得可以更精确地自动分类河流。

3. 发明授权

KR101694282B1 비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 방법과 그에 관한 장치 有权
标题翻译： RANSAC装置和方法关于使用卫星传感器数据和非线性RANSAC方法从河流预测氯仿
公开(公告)号：KR101694282B1
公开(公告)日：2017-01-09
申请号：KR1020150131899
申请日：2015-09-17
申请人： 계명대학교 산학협력단
发明人： 고병철 , 김형훈 , 남재열 , 박상원
IPC分类号： G06Q50/26 , G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0004 , G06K9/0063 , G06K9/00657 , G06K9/52 , G06K9/6267 , G06K9/66 , G06T5/00 , G06T7/60 , G06T2207/10032 , G06T2207/20172 , G06T2207/30181
摘要： 본발명은비선형 RANSAC 방법과위성영상데이터를이용한하천녹조수치예측방법에관한것으로서, 보다구체적으로는녹조수치예측방법으로서, (1) 관측소에서실제로측정된특정유역의녹조수치및 위성으로부터해당관측소에서녹조수치가측정된같은날짜, 같은위치에서의영상을입력받는단계(S100); (2) 위성으로부터입력받은영상의왜곡을보정하는단계(S200); (3) 해당관측소에서실제로측정한녹조수치및 단계 S200으로부터보정된위성영상의데이터를비선형 RANSAC 방법에적용하여 2차함수를추출하는단계(S300): 및 (4) 단계 S300으로부터추출된 2차함수에특정유역에서수집된위성영상의보정된데이터를입력하여해당유역에서의녹조수치를예측하는단계(S400)를포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 본발명에서제안하고있는비선형 RANSAC 방법과위성영상데이터를이용한하천녹조수치예측방법과그에관한장치에따르면, 관측소에서실제로측정된특정유역의녹조수치및 위성으로부터해당관측소에서녹조수치가측정된같은날짜, 같은위치에서의영상데이터를비선형 RANSAC 방법에적용하여추출한 2차함수에, 특정유역에서수집된위성영상의데이터를입력하여해당유역에서의녹조수치를예측함으로써, 넓은범위의하천의녹조수치를효과적으로예측할수 있게해준다. 또한, 본발명은, 비선형 RANSAC 방법을이용함으로써, 아웃라이어데이터의영향을최소화하고, 녹조수치를더 정확하게예측할수 있게해준다.
摘要翻译：本文公开了使用卫星图像数据和非线性RANSAC方法预测河流中叶绿素a浓度的方法。详细地说，该方法包括：（1）接收在规定盆地测量站实际测量的叶绿素a浓度，以及在同一日期和同一地点的卫星图像，其中叶绿素a浓度，在测量站测量浓度，（2）校正从卫星接收的图像的失真，（3）将在测量站实际测量的叶绿素a浓度和校正的卫星图像的数据应用于非线性RANSAC方法提取二阶函数，以及（4）将在规定盆地收集的卫星图像的校正数据输入到提取的二阶函数中，以预测规定盆地的叶绿素a浓度。

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