Development of a deep learning model for RPCs bias compensation in high-resolution satellite imagery
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710113285
과학기술정보통신부
한국연구재단
충북대학교
최재완
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2024.09.01 ~ 2027.08.31
6,283만원
6,283만원
응용연구
대학
충청북도 청주시
건설/교통 > 국토공간개발기술 > 국토지능화/공간정보
본 연구과제에서는 기준자료와 위성영상간의 영상정합과 정합결과 내 이상치 제거를 위한 딥러닝 모델을 개발하고, 이를 통하여 RPCs 편위보정 기반 정밀정사영상 시스템을 개발하고자 함
? 1차년도 : RPCs 편위보정을 위한 딥러닝 모델의 훈련자료 제작 방법 개발 ? 영상 매칭 및 영상 정합 딥러닝 기술의 state-of-the-art 분석 ? 딥러닝 모델 개발을 위한 훈련자료 생성 및 알고리즘 개발 : 기구축된 정밀정사영상, 항공사진, 수치지도 등을 이용한 훈련자료 생성 방법론 개발 : 모델의 학습 성능 개선 및 강건함을...
... 연구자들이 해당 자료를 이용하여 기술개발을 할 수 있는 기틀을 확보함? ARD 기술 및 위성영상 활용 기반 구축 2) 연구과제의 기대효과 ? 고해상도 위성영상을 포함한 공간정보 구축에 소요되는 시간과 비용 절감 효과 ? 고품질 위성영상을 지속적으로 제공할 수 있을 것이며, 인공위성을 운용하는 국내외 기관 및 업체에 해당 원천기술의 이전을 논의할 수 있을 것임