A Study on Constrained Linear Spectral Unmixing of Hyperspectral Imagery based on Unsupervised Endmember Selection

무감독 Endmember 추출을 통한 하이퍼스펙트럴 영상의 제약 선형분광혼합분석에 관한 연구

선형혼합분광분석(LSU, Linear Spectral Unmixing) 모델은 위성 영상의 한 화소 값이 공간 내에 포함된 다양한 지표 대상물의 반사에너지가 혼합된 결과로 나타난다는 가정을 통해 화소이하(Sub-Pixel) 단위의 영상 분석을 수행하는 알고리즘의 한 형태이다. 분석의 결과는 한 화소에 존재하는 순수 대상물(Endmember)의 비율로 나타나며, 최소제곱법을 이용하여 결과를 도출하는 것이 일반적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 최소제곱법을 이용한 선형혼합분광분석모델은 기본적인 가정을 만족시키지 못하며, Endmember를 사용자가 임의로 지정해야 하기 때문에 영상 분석에 많은 어려움이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 무감독으로 추출된 Endmember를 이용한 제약선형분광혼합분석(Constrained Linear Spectral Unmixing) 모델을 본 연구를 통해 제안하고자 한다. 결과를 통해, 무감독 제약선형분광혼합분석 모델은 선형분광혼합분석 모델에 비해 각각의 Endmember에 대하여 제약조건을 만족하는 점유비율(Abundance) 정보를 제공하였으나, 비슷한 Endmember를 중복 추출할 수 있는 가능성도 지니고 있음을 확인할 수 있었다.