위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름 탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습 데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.
Cloud detection and removal from satellite images is an essential process for topographic observation and analysis. Threshold-based cloud detection techniques show stable performance because they detect using the physical characteristics of clouds, but they have the disadvantage of requiring all channels’ images and long computational time. Cloud detection techniques using deep learning, which have been studied recently, show short computational time and excellent performance even using only four or less channel (RGB, NIR) images. In this paper, we confirm the performance dependence of the deep learning network according to the heterogeneous learning dataset with different resolutions. The DeepLabV3+ network was improved so that channel features of cloud detection were extracted and learned with two published heterogeneous datasets and mixed data respectively. As a result of the experiment, clouds’ Jaccard index was low in a network that learned with different kind of images from test images. However, clouds’ Jaccard index was high in a network learned with mixed data that added some of the same kind of test data. Clouds are not structured in a shape, so reflecting channel features in learning is more effective in cloud detection than spatial features. It is necessary to learn channel features of each satellite sensors for cloud detection. Therefore, cloud detection of heterogeneous sensors with different resolutions is very dependent on the learning dataset.