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유휴 농지 탐지 장치를 이용한 유휴 농지 탐지 방법에 있어서, 탐색 대상 구역에 대하여, 미리 설정된 기간 동안의 영상을 획득하는 단계, 그리고상기 영상을 유휴 농지 탐지 모델에 입력하여 상기 탐색 대상 구역 내의 유휴 농지를 판별하는 단계를 포함하되, 상기 유휴 농지 탐지 모델은, 상기 영상에 포함된 상기 탐색 대상 구역을 미리 설정된 토지 단위로 구분한 토지 단위별 식생 지수에 대하여 조화 분석(harmonic analysis)을 수행함에 따라 도출된 조화 성분을 기초로 상기 탐색 대상 구역내의 유휴 농지를 판별하도록 학습된 기계 학습 모델인 것인, 유휴 농지 탐지 방법
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제1항에 있어서, 상기 식생 지수는, 정규 식생 지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index), 정규 수분 지수(NDWI: Normalized Difference Water Index) 및 토양 보정 식생 지수(SAVI: Soil Adjusted Vegetation Index) 중 어느 하나 이상을 포함하는, 유휴 농지 탐지 방법
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제1항에 있어서, 상기 조화 분석은, 3차 이상의 고차 조화 분석을 포함하는, 유휴 농지 탐지 방법
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제1항에 있어서, 상기 유휴 농지 탐지 모델은, 재귀적 특징 제거 알고리즘(recursive feature elimination algorithm)을 이용하여 상기 식생 지수에 포함된 조화 성분 중 유휴 농지 분류를 위한 조화 성분을 도출하는 것인, 유휴 농지 탐지 방법
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제1항에 있어서, 상기 영상을 획득하는 단계는, 미리 설정된 최소 해상도 이상의 해상도를 가지며, 미리 설정된 최대 기간 미만의 기간 간격으로 위성 영상을 획득하는 단계를 포함하는, 유휴 농지 탐지 방법
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제5항에 있어서, 상기 위성 영상을 획득하는 단계는, 양선형 보간법(bi-linear interpolation)을 이용하여 상기 위성 영상을 샘플링하는 단계를 포함하는, 유휴 농지 탐지 방법
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제1항에 있어서, 상기 유휴 농지 탐지 모델은, 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine)을 이용하여 상기 조화 성분에 포함된 주파수 계수를 분류하고, 분류된 주파수 계수를 기초로 상기 유휴 농지 탐지 모델의 학습을 수행하는 것인, 유휴 농지 탐지 방법
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유휴 농지 탐지 장치에 있어서, 유휴 농지 탐지 프로그램이 저장되는 메모리, 그리고 유휴 농지 탐지 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는,탐색 대상 구역에 대하여, 미리 설정된 기간 동안의 영상을 획득하고, 상기 영상을 유휴 농지 탐지 모델에 입력하여 상기 탐색 대상 구역내의 유휴 농지를 판별하되, 상기 유휴 농지 탐지 모델은, 상기 영상에 포함된 상기 탐색 대상 구역을 미리 설정된 토지 단위로 구분한 토지 단위별 식생 지수에 대하여 조화 분석(harmonic analysis)을 수행함에 따라 도출된 조화 성분을 기초로 상기 탐색 대상 구역 내의 유휴 농지를 판별하도록 상기 유휴 농지 탐지 모델의 학습된 기계 학습 모델인 것인, 유휴 농지 탐지 장치
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제8항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 영상에 대하여 정규 식생 지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index), 정규 수분 지수(NDWI: Normalized Difference Water Index) 및 토양 보정 식생 지수(SAVI: Soil Adjusted Vegetation Index) 중 어느 하나 이상을 도출하는 것인, 유휴 농지 탐지 장치
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제8항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 식생 지수에 대하여 3차 이상의 고차 조화 분석을 수행하는 것인, 유휴 농지 탐지 장치
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제8항에 있어서, 상기 프로세서는, 재귀적 특징 제거 알고리즘(recursive feature elimination algorithm)을 이용하여 상기 식생 지수에 포함된 조화 성분 중 유휴 농지 분류를 위한 조화 성분을 도출하는 것인, 유휴 농지 탐지 장치
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제8항에 있어서, 상기 프로세서는, 미리 설정된 최소 해상도 이상의 해상도를 가지며, 미리 설정된 최대 기간 미만의 기간 간격으로 위성 영상을 획득하는 것인, 유휴 농지 탐지 장치
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제12항에 있어서, 상기 프로세서는, 양선형 보간법(bi-linear interpolation)을 이용하여 상기 위성 영상을 샘플링하는 것인, 유휴 농지 탐지 장치
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제8항에 있어서, 상기 프로세서는, 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine)을 이용하여 상기 조화 성분에 포함된 주파수 계수를 분류하고, 분류된 주파수 계수를 기초로 상기 유휴 농지 탐지 모델의 학습을 수행하는 것인, 유휴 농지 탐지 장치
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유휴 농지 탐지 모델 구축 장치를 이용한 유휴 농지 탐지 모델 구축 방법에 있어서, 탐색 대상 구역에 대하여, 미리 설정된 기간 동안의 영상을 획득하는 단계, 상기 영상에 포함된 탐색 대상 구역을 미리 설정된 토지 단위로 구분하고, 상기 토지 단위별 식생 지수를 도출하는 단계,상기 식생 지수에 대하여 조화 분석(harmonic analysis)을 수행하여 조화 성분을 도출하는 단계, 그리고상기 조화 성분을 기초로 상기 탐색 대상 구역 내의 유휴 농지를 판별하도록 학습하여 유휴 농지 탐지 모델을 구축하는 단계를 포함하는, 유휴 농지 탐지 모델 구축 방법
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제15항에 있어서, 상기 식생 지수를 도출하는 단계는, 정규 식생 지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index), 정규 수분 지수(NDWI: Normalized Difference Water Index) 및 토양 보정 식생 지수(SAVI: Soil Adjusted Vegetation Index) 중 어느 하나 이상을 도출하는 단계를 포함하는, 유휴 농지 탐지 모델 구축 방법
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제15항에 있어서, 상기 조화 분석은, 3차 이상의 고차 조화 분석을 포함하는, 유휴 농지 탐지 모델 구축 방법
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제15항에 있어서, 상기 조화 성분을 도출하는 단계는, 재귀적 특징 제거 알고리즘(recursive feature elimination algorithm)을 이용하여 상기 식생 지수에 포함된 조화 성분 중 유휴 농지 분류를 위한 조화 성분을 도출하는 것인, 유휴 농지 탐지 모델 구축 방법
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제15항에 있어서, 상기 영상을 획득하는 단계는, 미리 설정된 최소 해상도 이상의 해상도를 가지며, 미리 설정된 최대 기간 미만의 기간 간격으로 위성 영상을 획득하는 단계를 포함하는, 유휴 농지 탐지 모델 구축 방법
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제19항에 있어서, 상기 위성 영상을 획득하는 단계는, 양선형 보간법(bi-linear interpolation)을 이용하여 상기 위성 영상을 샘플링하는 단계를 포함하는, 유휴 농지 탐지 모델 구축 방법
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제15항에 있어서, 상기 유휴 농지 탐지 모델을 구축하는 단계는, 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine)을 이용하여 상기 조화 성분에 포함된 주파수 계수를 분류하는 단계, 그리고 분류된 주파수 계수를 기초로 상기 탐색 대상 구역 내의 유휴 농지를 판별하도록 학습하여 유휴 농지 탐지 모델을 구축하는 단계를 포함하는, 유휴 농지 탐지 모델 구축 방법
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유휴 농지 탐지 모델 구축 장치에 있어서, 유휴 농지 탐지 프로그램이 저장되는 메모리, 그리고 유휴 농지 탐지 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는,탐색 대상 구역에 대하여, 미리 설정된 기간 동안의 영상을 획득하고, 상기 탐색 대상 구역을 미리 설정된 토지 단위로 구분하고, 토지 단위별 식생 지수를 도출하며, 상기 식생 지수에 대하여 조화 분석(harmonic analysis)을 수행하여 조화 성분을 도출하고,상기 조화 성분을 기초로 상기 탐색 대상 구역 내의 유휴 농지를 판별하도록 학습하여 유휴 농지 탐지 모델을 구축하는, 유휴 농지 탐지 모델 구축 장치
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