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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김혜진 (Seoul National University) 김용일 (Seoul National University) 이병길 (Kyonggi University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제33권 제5호
발행연도
2015.10
수록면
363 - 371 (9page)

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개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
#Feature Extraction #Spectral Index #Segmentation #Decision Tree Classification #개체 추출 #분광지수 #영상분할 #의사결정 트리 분류

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

참고문헌 (24)

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[학술지(정기간행물)] - Angiuli, E. / 2014 / Urban mapping in Landsat images based on normalized difference spectral vector / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11 (3) : 661 ~ 665 google schola [학술대회논문] - Baatz, M. / 2000 / Multiresolution segmentation: an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation / Proceeding of the Angewandte Geographicsche Informations-Verarbeitung XII : 12 ~ 23 google schola [학술지(정기간행물)] - Belgiu, M. / 2014 / Comparing supervised and unsupervised multiresolution segmentation approaches for extracting buildings from very high resolution imagery / ISPRS Journal of Photogrammety and Remote Sensing 96 : 67 ~ 75 google schola [학술지(정기간행물)] - Bernstein, L. S. / 2012 / Quick atmospheric correction code: algorithm description and recent upgrades / Optical Engineering 51 (11) : 111719 ~ google schola [학술대회논문] - Dey, V. / 2010 / A review on image segmentation techniques with remote sensing perspective / Proceeding of the. ISPRS TC VII Symposium 37 : 31 ~ 42 google schola

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