안녕하세요. 헬셀 입니다 :D

오늘은 MiaSense RedEdge-MX 듀얼카메라 사용한

이미지 분류 사용 사례를 포스팅하도록 하겠습니다.

10개 밴드 데이터를 통해 어떻게 식생 관리를 할 수 있는지

어떠한 영향을 미치는지 함께 알아볼게요.

샘플데이터 살펴보기

무언가를 전달하는 가장 좋은 방법 중 하나는 시각적 자료 입니다.

RedEdge-MX 듀얼 카메라 시스템의 10밴드 데이터 또한

데이터를 한 눈에 파악하기 좋은 시각적 자료로 충분합니다.

농지 | 임업 | 하천

듀얼 카메라 데이터 세트의 RGB 이미지 입니다.

위의 사진을 통해 다양한 종류의 나무, 작물, 초목, 하천 등 잠재적으로 파악이 가능합니다.

위의 사진은 NIR-Red Edge-Green 합성물로

다양한 나무와 작물을 파악할 수 있습니다.

전체 10밴드 GeoTIFF를 사용하여

이미지를 토양 / 물 / 모래 / 풀 / 나무 / 초목 / 노란 풀 / 녹색 작물 / 빨간 작물 / 녹색 작물 / 등

여러 범주로 분류하는 알고리즘을 훈련 하였습니다.

결과는 매우 정확하게 전체 데이터 세트를 분류 할 수 있었습니다.

밴드를 추가 함에 따라

분류 모델이 어떻게 개선되는지 보이고,

5대역 데이터와 반대로 10대역을 사용하면 본질적으로

모델 학습에 더 많은 정보가 생기므로

분류 알고리즘 및 기타 분석 도구의 가능성이 열립니다.

RedEdge-MX 듀얼카메라를 이용하여

더 심층적인 분석이 가능하다는 점!

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