Laver Farm Feature Extraction from Landsat ETM+ Satellite Image Using ICA-based Feature Extraction Algorithm

ICA기반 피처추출 알고리즘을 이용한 Landsat ETM+ 위성영상에서의 김양식장 피처추출

이 논문에서 제안한 ICA기반 피처추출 알고리즘은 다차원 영상에서 각 픽셀의 반사도 분광영역이 서로 다른 물체타입(목표피처와 배경피처)으로 이루어진 선형 혼합 분광영역으로 가정되는 픽셀에 대한 목표피처 탐지를 목적으로 한다. Landsat ETM+ 위성영상은 다차원 데이터구조로 이루어져 있으며, 영상에는 추출하고자하는 목표피처와 여러 종류의 배경피처들이 혼재한다. 이 논문에서는 목표피처(김양식장) 주변의 배경피처(갯뻘, 바닷물 등)들을 효과적으로 제거하기 위하여 목표피처의 픽셀 분광영역을 배경피처의 픽셀 분광영역으로 직교투영하게 된다. 픽셀내의 나머지 목표피처 분광영역의 양은 배경피처의 분광영역을 제거함으로써 추정하게 된다. 이 논문에서 제안한 ICA기반의 피처추출 방법의 우수성을 확인하기 위하여 Landsat ETM+ 위성영상에서 김양식장 피처를 추출하는데 적용하였다. 또한 피처추출 후 제거되지 않고 남아 있는 잡음(noise)정도와 피처추출 정확도 측면에서 전통적으로 가장 많이 사용되고 있는 최대우도 분류방법과 비교실험을 하였다. 결과적으로 이 논문에서 제안하는 방법이 목표피처 주변의 혼합분광영역에서 배경피처를 효과적으로 제거하여 추출하고자 하는 목표피처를 추출하는데 있어 우수한 탐지 성능을 보임을 알 수 있었다.