항공 초분광 영상으로부터 연안지역의 SAM 토지피복분류

이진덕; 방건준; 김현호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이진덕 (금오공과대학교 토목공학과) 방건준 (금오공과대학교 토목공학과) 김현호 ([주]한성유아이)

저널정보: 한국지리정보학회 한국지리정보학회지 한국지리정보학회지 제21권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 35 - 45 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

항공 초분광 영상으로부터 연안지역의 SAM 토지피복분류

이진덕 , 방건준 , 김현호 한국지리정보학회지 2018.01 학술저널

2005

다중분광 영상과 팬크로매틱 영상으로부터 토지피복분류 및 변화검출

이진덕 , 최용진 , 소재경 외 1명 대한토목학회 학술대회 2005.10 학술대회자료

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항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.

Image data collected by an airborne hyperspectral camera system have a great usability in coastal line mapping, detection of facilities composed of specific materials, detailed land use analysis, change monitoring and so forh in a complex coastal area because the system provides almost complete spectral and spatial information for each image pixel of tens to hundreds of spectral bands. A few approaches after classifying by a few approaches based on SAM(Spectral Angle Mapper) supervised classification were applied for extracting optimal land cover information from hyperspectral images acquired by CASI-1500 airborne hyperspectral camera on the object of a coastal area which includes both land and sea water areas. We applied three different approaches, that is to say firstly the classification approach of combined land and sea areas, secondly the reclassification approach after decompostion of land and sea areas from classification result of combined land and sea areas, and thirdly the land area-only classification approach using atmospheric correction images and compared classification results and accuracies. Land cover classification was conducted respectively by selecting not only four band images with the same wavelength range as IKONOS, QuickBird, KOMPSAT and GeoEye satelllite images but also eight band images with the same wavelength range as WorldView-2 from 48 band hyperspectral images and then compared with the classification result conducted with all of 48 band images. As a result, the reclassification approach after decompostion of land and sea areas from classification result of combined land and sea areas is more effective than classification approach of combined land and sea areas. It is showed the bigger the number of bands, the higher accuracy and reliability in the reclassification approach referred above. The results of higher spectral resolution showed asphalt or concrete roads was able to be classified more accurately.

#항공기 탑재 초분광센서 #초분광 영상 #연안지역 #토지피복분류 #분광각매퍼

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

Ahmed F. Elaksher / 2008 / Fusion of hyperspectral images and Lidar-based DEMs for coastal mapping / Optics and Lasers in Engineering 46(7):493~498

Baltsavias E.P. / 2002 / Image spectroscopy and hyperspectral imaging / ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 57(3):169~170

Brook, A. / 2010 / Fusion of hyperspectral images and Lidar data for civil engineering structure monitoring

변영기 / 2007 / 분광 상호정보를 이용한 하이퍼스펙트럴 영상분류 / 대한공간정보학회지 15(3):33~39

조현기 / 2006 / 반복최적화 무감독 분광각 분류 기법을 이용한 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 관한 연구 / 대한원격탐사학회지 22(2):111~121

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