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토지피복도는 지역의 현황을 파악하는 기초적 자료이지만 시간적 공간적 해상도의 한계로 인하여 생태 연구 분야에서의 활용성은 떨어지는 측면이 있다. 이에 본 연구에서는 UAV으로 취득된 고해상도 영상을 기반으로 토지피복도 제작과 자료의 활용가능성을 알아보고자 하였다. UAV를 이용하여 연구대상지 $2.5km^2$ 범위에서 10.5cm 정사영상을 취득하였으며 객체기반(Object-based)과 화소기반(pixel-based) 분류를 통해 얻어진 토지피복도를 비교 분석하였다. 정확도 검증 결과 화소기반 분류는 Kappa 0.77, 객체기반 분류는 Kappa 0.82로 분류정확도가 높았으며, 전반적인 면적비율은 유사하지만 초지, 습지 지역에서 양호한 분류 결과가 나타났다. 객체기반 분류를 위한 최적의 영상분할 가중치는 Scale150, Shape 0.5, Compactness 0.5, Color 1로 선정하였으며 가중치 선정과정에서 Scale이 가장 큰 영향을 주었다. 화소기반 분류 결과와 비교해 객체간의 명확한 경계를 가지므로 결과물 판독이 용이한 것으로 나타났으며, 환경부 토지피복도(세분류)와 비교하여 개발지역(도로, 건물 등)을 제외한 자연지역(산림, 초지, 습지 등)의 분류에 효과적이었다. UAV 영상을 활용한 토지피복 분류방법으로서 객체기반 분류기법의 적용은 자료의 최신성, 정확성, 경제성 등의 장점으로 생태 연구 분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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Choi, J.W. / 2015 / Thematic map generation by using multispectral imaery based on UAV / Journal of the Institute of Construction Technology 34(2):53~59
Congalton, R. G / 1991 / A review ofassessing the accuracy of classifications of remotely sensed data / Remote Sensing of Environment 37(1):35~46
Desclee, B. / 2006 / Forest change detection by statistical object-based method / Remote Sensing of Environment 102(1):1~11
Duro, D. C. / 2012 / A comparison of pixel-based and object-based image analysis with selected machine learning algorithms for the classification of agricultural landscapes using SPOT-5 HRG imagery / Remote Sensing of Environment 118:259~272
Gay, A. P. / 2009 / Developing unmanned aerial vehicles for local and flexible environmental and agricultural monitoring / Proceedings of RSPSoc 2009 Annual Conference :471~476
Congalton, R. G / 1991 / A review ofassessing the accuracy of classifications of remotely sensed data / Remote Sensing of Environment 37(1):35~46
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Duro, D. C. / 2012 / A comparison of pixel-based and object-based image analysis with selected machine learning algorithms for the classification of agricultural landscapes using SPOT-5 HRG imagery / Remote Sensing of Environment 118:259~272
Gay, A. P. / 2009 / Developing unmanned aerial vehicles for local and flexible environmental and agricultural monitoring / Proceedings of RSPSoc 2009 Annual Conference :471~476
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