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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

수도권을 대상으로 항공이미지와 Sentinel-2위성이미지, NIR이미지, Spaceborne LiDAR 자료인 GEDI 데이터를 이용하여 식생탄소 포집량 식별 데이터 구축

구축목적

국가 온실가스 인벤토리에서 온실가스 통계산출에 적용할 수 있는 공간정보 기반의 흡수/배출 계수와 활동자료 생산을 위한 식생 탄소 포집량 식별 AI 학습용 데이터 구축

- 데이터 구축 규모

- 데이터 분포
 • 지역별 분포

• 촬영수단별 분포

 • 산림지역 클래스 분포(항공영상)

• 산림지역 클래스 분포(위성영상)

 • 도심지역 클래스 분포

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

- 모델개요
 • 구축된 학습데이터를 활용하여 항공/위성/NIR이미지와 임분고 이미지에서 식생을 분류하고 분류한 식생에서의 탄소량 예측이 가능한 Hybrid U-Net 기반의 모델을 개발
 • U-Net은 U 형태의 encoder-decoder 구조를 갖으며, encoder 구조에서의 디테일을 spatial dimension 축소로 인한 손실 정보를 decoder 구조에서 skip-connection을 통한 점진적 복원

- 모델학습
  1) 식생 segmentation(5 class)을 GT로 하여 학습
  2) 식생 segmentation(5 class)에서 학습된 pretrained weight로부터transfer learning에서 마지막 layer부터 점차적으로 unfreeze시켜서 transfer learning

- 응용서비스 (예시 및 유의사항)
 • 식생탄소포집량 예측 모델을 활용하여 항공/위성/NIR이미지와 같은 다양한 RSI (Remote Sensing Image)에서 탄소포집량을 정보를 제공
 • 전국단위 식생 탄소량의 현황 분석 및 단위 탄소 고정 모델 기능, 탄수 흡수 지도 구축 등에 활용
 • 산림 탄소 흡수원 인증 업무에 활용 가능
 • 배출권 거래 대상 지역 사전 모의 (배출권 거래제는 외부사업 검토 필요)

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

- 파일명 명명 규칙

- 폴더 명명 규칙

- 어노테이션 구성

- 메타데이터 구성

- 데이터 포맷 예시 (세부 데이터 형식은 데이터 설명서 참조)

<산림생태계 10cm 항공이미지(여름)>		원천데이터 포맷	*.tif
		원천데이터 유형	항공이미지/항공NIR이미지/ 위성이미지
		해상도	10cm, 25cm, 10m
		정제 절차	○ 항공이미지 및 NIR이미지 - 사업대상지역의 10cm 및 25cm 항공이미지를 512x512픽셀 단위로 분할하며, 중복률 25%로 분리하여 정제 ○ 위성이미지 - 사업대상지역 위성이미지를 256x256픽셀 단위로 분할하며, 중복률 25%로 분리하여 정제
원천데이터(항공사진 – 여름) (*.tif)
원천데이터(경급) (*.tif)		원천데이터(임분고) (*.tif)
라벨링데이터(클래스 분류) (*.tif)		라벨링데이터(탄소값) (*.tif)
라벨링데이터 (*.json)		메타데이터 (*.json)

- 실제 예시
 • 클래스 분류 라벨링 데이터 (*.json)

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• 메타데이터 (*.json)

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데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 네이버시스템㈜

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처