Water region estimation is considered as one of the fundamental classification tasks in remote sensing. Several previous research works focused on traditional practices such as spectral analysis, and statistical approaches for water region estimation. However, producing a consistent global scale water estimation results are still considered as relatively challenging task. On the other hand, in computer vision applications Convolutional Neural Network (CNN) emerged as greater tool for classification tasks. Recently, Recurrent Convolutional Neural Network(R-CNN) proposed for improved classification results. Therefore, inspired from R-CNN, this research proposes a Recurrent feedback Encoder-Decoder without max-pooling for global scale water region estimation using temporal Landsat-8 images. The proposed R-CNN uses three Landsat-8 images which consist of current observation (t0) to predict water region and two previous observation of the same location (t.. 1, t.. 2), and these three temporal observation of the same location were employed for training with the ground truth labelled data (water/non-water) from the current observation. Proposed R-CNN model uses temporal input data and results in multi-temporal output for water region estimation. Experiments show promising results especially while using concatenated recurrent feedback features. The model significantly outperforms baseline model and UNet (without recurrent and feedback structure). Detailed comparison study on temporal Landsat-8 images that highly aected by sunglint, cloud and other atmospheric conditions shows that the proposed model has a potential to produce reliable water region estimation where UNet, baseline model R-CNN single model fail.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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