연구진은 원격 탐사(RS)에서 경제적으로 중요한 크리스마스 트리 묘목지 탐지를 위한 새로운 방법을 제시했어요. 묘목지 식별은 밀식, 짧은 재배 주기, 주변 식물과의 시각적 혼동, 제한된 연도별 데이터, 불균형한 지형 규모로 인해 어려워요.
DeepLabV3+ResNet-34 모델을 활용해 크리스마스 트리 묘목지 탐지를 위한 프레임워크를 개발하고, 배경 패턴과 구별력을 높이기 위해 Hard Negative Mining(HNM) 전략을 도입했어요.
2020년 테스트 세트에서 IoU 0.733, F1 점수 0.846을 달성했으며, HNM을 통해 precision-recall 곡선 아래 영역을 0.204에서 0.913으로 향상시켰어요.