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본 연구의 목적은 딥러닝의 전이학습 모델을 이용하여 항공사진과 토지이용현황도 간의 비교를 통해 토지이용현황의 변화를 탐지하는 방안을 마련하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 딥러닝의 이미지 예측모델과 라스터와 벡터 자료를 비교하는 공간분석 기능을 이용하였다. 학습모델 구축을 통해 토지이용현황도의 상업지, 농지, 임지 및 수계에 대한 예측결과를 이용하여 토지이용의 변화를 탐지하는 방안을 제시하였다. 이러한 분석 방안은 라스터 형태의 최신 정보와 벡터 형태의 기존 자료와의 비교를 통해서 자료의 변화를 확인하는 방안으로 활용이 가능하다.
The purpose of this study is to prepare a method to detect changes in land use status by comparing aerial photos and land use status maps using a transfer learning model of deep learning. For this purpose, a spatial analysis function that compares the image prediction model of deep learning and raster and vector data was used. A method of detecting changes in land use was proposed using the prediction results for commercial, agricultural, forest, and rivers on the land use status map through the establishment of a transfer learning model. This analysis method can be used as a method to confirm the change of data by comparing the latest information in the raster format with the existing data in the vector format.
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transfer learning, areal photography, land use, spatial analysis
