• 항공사진과 위성영상으로부터 토지피복을 분석할 수 있는 AI학습데이터셋 구축

• 국토환경의 변화, 토지피복 현황을 용이하게하여 토지피복지도 등 국가 주제도 현행화 기간 단축효과와 지도관련 기초데이터에 활용할 수 있는 기술 개발

• 강원충청 지역의 항공사진과 위성영상으로부터 토지피복 상태를 파악할 수 있는 알고리즘 개발을 위한 AI데이터셋으로, 저작권과 보안처리된 데이터를 사용하여 배포와 재사용에 문제가 없는 데이터

• 항공사진 111,745장(Fine Annotation 39,500장, Coarse Annotation 72,245장)
• 위성영상 600장(Fine Annotation 200장, Coarse Annotation 400장)
   

• 오픈소스 기반의 딥러닝 라이브러리인 텐서플로우 공개 후 하드웨어 인프라와 알고리즘이 급속히 발전함
• 인공지능의 정확도는 늘어나고 있으나,토지피복 분류 관련 학습데이터로 사용할 수 있는 데이터가 부족함
• 토지피복지도와 같은 국가에서 제작하고 있는 주제도는 항공사진을 육안으로 판독하고 구획하는 방식으로 주제도를 갱신하고 있음
• 본 사업을 통해 주제도 변화지역 탐지에 활용하여, 업무 효율성 향상을 기대할 수 있음

• 데이터 구성
  - 피복지도 데이터 구조

  피복지도 데이터 구성 표

  컬럼명	데이터타입(길이)	컬럼명 설명
  ANN_CD	NUMERIC(3)	어노테이션 코드
  ANN_NM	VARCHAR2(20)	어노테이션 명칭

  
    - 피복지도 데이터 어노테이션 코드

  피복지도 데이터 어노테이션 포맷 표

  컬럼명	코드값	컬럼명 설명
  ANN_CD	10	건물
  	20	주차장
  	30	도로
  	40	가로수
  	50	논
  	60	밭
  	70	산림
  	80	나지
  	100	비대상지

  
    - 피복지도 데이터 메타데이터 항목

  피복지도 데이터 메타데이터 목록 표

  No		항목		타입	필수여부	예시
  		영문명	한글명
  1		Image	원시 이미지 정보
  	1-1	image_id	원시 이미지 식별자	String	Y	LC_AP_00000000_001
  	1-2	img_width	원시 이미지 너비	Number	Y	512
  	1-3	img_height	원시 이미지 높이	Number	Y	512
  	1-4	img_type	원시 이미지 종류	String	Y	aerophoto
  	1-5	img_coordinate	원시 이미지 좌표계	String	Y	EPSG:5186
  	1-6	coordinates	원시 이미지 좌상단 좌표	String	Y	000, 000
  	1-7	img_resolution	원시 이미지 해상도	Number	Y	0.25
  	1-8	img_provied	원시 이미지 제공기관	String	Y	국토지리정보원
  	1-9	img_time	원시 이미지 촬영시기	String	Y	2019
  	1-10	img_winter	참조 이미지 겨울 유무	String	Y	0, 1
  2		annotations	어노테이션 정보
  	2-1	ann_id	어노테이션 식별자	String	Y	LC_AP_00000000_001_FGT
  	2-2	ann_type	어노테이션 타입	String	Y	polygon
  	2-3	ann_file_type	어노테이션 파일 유형	String	Y	tif
  3		provided	제공기관 정보
  	3-1	provied_nm	제공기관명	String	Y	한국지능정보사회진흥원

• 어노테이션 포맷
  - 피복지도 AI 데이터 포맷은 gray 스케일의 Tiff 파일

  

수행기관(주관) : 네이버시스템

수행기관(참여)