딥러닝 기반 원격 탐사 영상 분할

딥러닝 기반 원격 탐사 영상 분할은 합성곱 신경망과 인코더-디코더 구조를 활용하여 위성 또는 항공 영상 내 객체를 픽셀 수준에서 자동으로 분류하고 윤곽을 추출하는 기법입니다. Zhu 등이 2017년 IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine에 발표한 체계적인 검토에 따르면, 이 패러다임은 이전에 분산되어 있던 접근 방식들, 즉 장면 분류, 객체 탐지, 의미론적 분할을 단일 학습 특징 프레임워크로 통합하여 원격 탐사 데이터의 공간적, 분광적, 시간적 풍부함을 활용할 수 있게 하였습니다.