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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 인천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2015
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이 연구의 목적은 토지피복 분류의 정확도 향상을 위한 항공 멀티센서 자료의 최적 융합 방법을 제시하는데 있다. 최근 환경 영향 평가, 국토 모니터링 등의 분야에서는 항공 멀티센서를 이용한 정량적인 국토관리를 위해, 많은 지역을 대상으로 고해상도의 영상 자료가 취득되고 있으나 대부분이 해당 사업의 목적으로만 활용되고 있다. 또한 토지피복 분류에 주로 사용되는 하이퍼스펙트럴센서 자료는 분류 정확도가 높은 장점이 있으나 공간해상도가 낮고 대부분이 가시광과 근적외선 파장대만 취득되고 있어 정확한 토지피복 상태를 분류하는데 어려움이 있다. 따라서 하이퍼스펙트럴센서 자료를 멀티스펙트럴센서 및 항공레이저센서 자료와 융합하여 토지피복 분류의 정확도를 향상 시킬 수 있는 연구가 필요하다.
항공 멀티센서의 융합 방법으로 화소 단위의 조정 방법인 화소비율조정에 의한 방법, 밴드 단위의 조정 방법인 밴드누적에 의한 방법, 분광그래프조정에 의한 방법을 제시하였다. 융합 방법에 따라 융합 비율, 밴드누적, 분광그래프 확장 비율 등의 융합 변수를 선정하였고 융합 변수에 대해 단계적인 변화량을 부여하여 융합 자료 생성과 토지피복 분류의 정확도를 산출하였다. 토지피복 분류의 정확도와 융합 변수 간 상관관계를 고려하여 하이퍼스펙트럴 자료, 멀티스펙트럴 자료 및 항공레이저 자료에 대한 최적 융합 모형을 도출하였다.
융합 방법에 따른 정확도를 분석한 결과, 화소 단위의 조정 방법보다는 밴드 단위의 조정 방법이 토지피복의 분류 정확도를 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다. 융합 방법과 변수 조합을 통해 최적 융합 모형을 도출하여 융합 전후의 분류 정확도를 비교 분석한 결과, 수치적 정확도와 시각적 정확도가 모두 향상되었으며, 공간해상도가 높은 자료를 기준으로 융합하는 경우 보다 분광 정보가 많은 자료를 기준으로 융합하는 경우가 수치적 정확도를 좀 더 향상 시킬 수 있음을 알 수 있었다. 토지피복 분류의 항목별 수치적 정확도는 융합 방법별로 모두 유사한 경향이 나타남을 알 수 있었다. 융합 결과 식생관련 분류 항목들의 경우 수치적 분류 정확도가 다소 감소하였으나 참조영상과 현지조사를 통해 시각적 정확도를 분석한 결과 분류항목 모두 실제의 피복현황에 보다 정확히 일치하는 것을 알 수 있었다.
향후, 수치적 정확도가 감소된 식생관련 토지피복 분류 항목의 정확도 향상 방안 및 계절별 융합 특성 분석과 중적외선 및 열적외선 자료와의 융합 방안 등에 대한 추가 연구가 이루어진다면 토지피복 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것이다.
항공 멀티센서의 융합 방법으로 화소 단위의 조정 방법인 화소비율조정에 의한 방법, 밴드 단위의 조정 방법인 밴드누적에 의한 방법, 분광그래프조정에 의한 방법을 제시하였다. 융합 방법에 따라 융합 비율, 밴드누적, 분광그래프 확장 비율 등의 융합 변수를 선정하였고 융합 변수에 대해 단계적인 변화량을 부여하여 융합 자료 생성과 토지피복 분류의 정확도를 산출하였다. 토지피복 분류의 정확도와 융합 변수 간 상관관계를 고려하여 하이퍼스펙트럴 자료, 멀티스펙트럴 자료 및 항공레이저 자료에 대한 최적 융합 모형을 도출하였다.
융합 방법에 따른 정확도를 분석한 결과, 화소 단위의 조정 방법보다는 밴드 단위의 조정 방법이 토지피복의 분류 정확도를 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다. 융합 방법과 변수 조합을 통해 최적 융합 모형을 도출하여 융합 전후의 분류 정확도를 비교 분석한 결과, 수치적 정확도와 시각적 정확도가 모두 향상되었으며, 공간해상도가 높은 자료를 기준으로 융합하는 경우 보다 분광 정보가 많은 자료를 기준으로 융합하는 경우가 수치적 정확도를 좀 더 향상 시킬 수 있음을 알 수 있었다. 토지피복 분류의 항목별 수치적 정확도는 융합 방법별로 모두 유사한 경향이 나타남을 알 수 있었다. 융합 결과 식생관련 분류 항목들의 경우 수치적 분류 정확도가 다소 감소하였으나 참조영상과 현지조사를 통해 시각적 정확도를 분석한 결과 분류항목 모두 실제의 피복현황에 보다 정확히 일치하는 것을 알 수 있었다.
향후, 수치적 정확도가 감소된 식생관련 토지피복 분류 항목의 정확도 향상 방안 및 계절별 융합 특성 분석과 중적외선 및 열적외선 자료와의 융합 방안 등에 대한 추가 연구가 이루어진다면 토지피복 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것이다.
목차
국 문 초 록 i목 차 iii표 목 차 vi그 림 목 차 ix제 1 장 서 론 11.1 연구 배경 및 목적 11.2 연구 동향 31.3 연구 내용 및 방법 7제 2 장 항공 멀티센서 및 토지피복지도 제작 92.1 항공 멀티센서를 이용한 토지피복지도 제작 92.1.1 항공 멀티센서의 종류 및 특징 92.1.2 자료 취득 및 처리 방법 182.2 토지피복지도 제작 현황 및 문제점 212.2.1 토지피복지도 개요 212.2.2 토지피복지도 구축 현황 및 문제점 222.3 토지피복지도 제작을 위한 영상 분류 방법 302.3.1 영상 분류 이론 302.3.2 SAM 감독 분류 방법 32제 3 장 항공 멀티센서 자료의 최적 융합 방법 353.1 항공 멀티센서 융합 방법 353.1.1 항공 멀티센서 융합의 기본 방향 353.1.2 항공 멀티센서 자료의 기초 처리 방법 453.2 하이퍼스펙트럴센서와 멀티스펙트럴센서의 자료 융합 방법 513.2.1 하이퍼스펙트럴과 멀티스펙트럴 자료처리 방법 513.2.2 하이퍼스펙트럴과 멀티스펙트럴 자료의 융합 최적 변수 도출 523.3 하이퍼스펙트럴센서와 항공레이저센서의 자료 융합 방법 533.3.1 하이퍼스펙트럴과 항공레이저 자료 처리 방법 533.3.2 하이퍼스펙트럴과 항공레이저 자료의 융합 최적 변수 도출 543.4 항공 멀티센서 자료의 최적융합모형 도출 방법 553.4.1 항공 멀티센서 자료에 대한 융합 모형 최적화 553.4.2 항공 멀티센서 자료의 최적융합모형 도출 56제 4 장 적용 및 결과 분석 574.1 연구 대상 지역 및 데이터 취득 574.1.1 연구 대상 지역 현황 574.1.2 데이터의 취득 594.2 취득 데이터의 전처리 결과 624.2.1 분류 기준 자료의 수집 624.2.2 하이퍼스펙트럴 자료의 노이즈 제거 674.2.3 항공레이저 반사강도의 자료 생성 704.2.4 멀티스펙트럴 및 항공레이저 자료의 정규화 704.3 하이퍼스펙트럴센서와 멀티스펙트럴센서의 자료 융합 734.3.1 하이퍼스펙트럴센서와 멀티스펙트럴센서의 자료 융합 적용 734.3.2 하이퍼스펙트럴센서와 멀티스펙트럴센서의 자료 융합 최적 변수 도출 804.4 하이퍼스펙트럴센서와 항공레이저센서의 자료 융합 844.4.1 하이퍼스펙트럴센서와 항공레이저센서의 자료 융합 적용 844.4.2 하이퍼스펙트럴센서와 항공레이저센서의 자료 융합 최적 변수 도출 914.5 항공 멀티센서 자료의 최적융합모형 생성 및 적용 944.5.1 항공 멀티센서 자료의 최적융합모형 생성 944.5.2 항공 멀티센서 자료의 최적융합모형 적용 및 결과 984.6 실험 결과 분석 및 고찰 1024.6.1 수치적 분류 정확도 분석 1024.6.2 시각적 분류 정확도 분석 109제 5 장 결 론 125참 고 문 헌 127ABSTRACT 132부 록 134
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