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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이정수
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
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본 연구는 픽셀기반 분류논리와 객체기반 분류논리를 이용하여 시계열에 따른 DMZ일원의 토지피복 변화를 분석하였다. 토지피복분류에 앞서 객체기반 영상분할 최적의 가중치는 Scale Level 12.8, Merge Level 25.5로 선정하여 분할된 영상을 생성하였으며, 두가지 분류논리에 대한 분류기법은 감독분류의 최대우도법, 최단거리법, SVM(Support Vector Machine) 방법을 적용하여 토지피복을 분류하였다. 3가지 분류기법 중 분류정확도, 생산자정확도(Producers Accuracy), 사용자정확도(User’s Accuracy)를 고려하여 최단거리법과 SVM보다 정확도가 상대적으로 높게 나타난 최대우도법을 이용하여 토지피복에 대한 변화탐지를 분석하였다. 픽셀기반의 경우 농지와 준산림을 제외한 주거지, 수역, 산림, 나지의 면적은 2000년에 비해 2009년에 증가하였으며, 객체기반의 경우 산림을 제외한 모든 분류항목에서 2000년 대비 2009년에 면적이 증가하였다. 분류항목별 픽셀기반과 객체기반 분류논리를 비교하면, 나지를 제외한 모든 분류항목에서 약간의 면적차이는 나타났지만 변화율의 양상은 유사하게 나타났다. 또한 경관지수에 의한 분류항목별 파편화 경향은 픽셀기반의 경우 주거지, 수역, 나지는 2000년에 비해 2009년에 파편화의 진행과 패치의 모양이 복잡해졌지만, 농지, 산림, 준산림은 파편화정도의 감소와 패치의 모양이 단순화되었다. 객체기반의 경우 준산림을 제외한 5개 분류항목에서 픽셀기반의 파편화 변화경향과 유사하게 나타났지만, 준산림은 픽셀기반과 달리 파편화의 진행과 패치형태가 복잡하게 나타났다.
목차
I. 서론 1II. 연구사 31. 국외사례 32. 국내사례 4III. 연구방법 및 범위 51. 연구대상지 52. 연구자료 73. 연구방법 83.1. 영상의 전처리 93.2. 토지피복 분류항목 103.3. 픽셀기반 토지피복분류 113.4. 객체기반 토지피복분류 123.5. 토지피복분류 163.6. 경관지수 산정 20IV. 결과 및 고찰 221. 영상처리 221.1. 기하보정 221.2. 마스크 처리 242. DMZ 일원의 토지피복분류 272.1. 픽셀기반 영상분류 272.2. 객체기반 영상분류 363. DMZ 일원의 토지피복 변화탐지 533.1. 픽셀기반 영상에 의한 DMZ일원 토지피복 변화탐지 543.2. 객체기반 영상에 의한 DMZ일원 토지피복 변화탐지 603.3. 경관지수에 의한 파편화분석 65V. 결론 70
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