Autoencoder-Initialized Deep Feature Extraction from ASTER Relative Band Depth Data Improves Detection of Porphyry Copper Alteration Zones
본 연구는 ASTER 상대 밴드 깊이(Relative Band Depth) 데이터와 오토인코더로 초기화된 VGG16 딥 피처 추출기를 결합한 하이브리드 워크플로가 기존 방식 및 ImageNet으로 초기화된 모델과 비교하여 쿠판즈(KuhPanj) 지역의 포피리 구리 변질대 매핑 정확도를 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증한다.