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A Study on the Training Optimization Using Genetic Algorithm -In case of Statistical Classification considering Normal Distribution-

유전자 알고리즘을 이용한 트레이닝 최적화 기법 연구 - 정규분포를 고려한 통계적 영상분류의 경우 -

  • 어양담 (서울대 공학연구소 특별연구원) ;
  • 조봉환 (국방과학연구소 위성영상처리팀 책임연구원) ;
  • 이용웅 (국방과학연구소 위성영상처리팀) ;
  • 김용일 (서울대 지구환경시스템 공학부)
  • Published : 1999.09.01

Abstract

In the classification of satellite images, the representative of training of classes is very important factor that affects the classification accuracy. Hence, in order to improve the classification accuracy, it is required to optimize pre-classification stage which determines classification parameters rather than to develop classifiers alone. In this study, the normality of training are calculated at the preclassification stage using SPOT XS and LANDSAT TM. A correlation coefficient of multivariate Q-Q plot with 5% significance level and a variance of initial training are considered as an object function of genetic algorithm in the training normalization process. As a result of normalization of training using the genetic algorithm, it was proved that, for the study area, the mean and variance of each class shifted to the population, and the result showed the possibility of prediction of the distribution of each class.

위성영상 분류작업에서 분류클래스에 대한 샘플화소의 대표성은 분류 정확도에 많은 영향을 미친다. 따라서, 통계적 영상분류방법에서는 분류 기법 자체보다 분류 확률을 결정하는 트레이닝 단계, 즉 샘플화소의 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 SPOT XS, LANDSAT TM을 이용한 위성영상 화소분류작업에서 분류 이전단계, 즉 샘플화소의 정규성을 계산하여, 정규성에 악영향을 미치는 화소를 객관적 기준으로 조정하였다. 정규화과정을 위한 유전자 알고리즘 적용의 생존확률 평가함수로 다변량 Q-Q plot의 상관계수와 트레이닝의 분산값을 고려하였으며, 5% 유의수준을 적용하였다. 연구결과, 실험대상지역의 경우, 유전자 알고리즘을 이용한 트레이닝 정규화 결과가 대부분의 클래스에 대하여 그 평균과 분산을 모집단에 근사시키고 있다는 것을 입증하였고, 해당 클래스의 모집단 분포를 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.

Keywords

References

  1. 寫眞測量とりモ-トセンシング v.37 no.1 簡略化寫 β分布による確率密度函數 適用型 畵像分類 新井康平
  2. Statistical Factor Analysis and Related Methods-Theory and Applications Basilevsky, A.
  3. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing v.46 no.12 Evaluation of several schemes for Classification of remotely sensed data Hixon, M.;Schoez, D.;Fuhs, N.
  4. Applied Multivariate Statistical Analysis(third edition) Johnson, R.A.;Wichern, D.W.
  5. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing v.33 no.1 An Expert System for Landcover Classification Kartikeyan, B.;Majumder, K.L.;Dasgupta, A.R.
  6. Methods of Multivariate Analysis Rencher, A.C.
  7. Remote Sensing: The Quantitative Approach Swain, P.H.;Davis, S.M.
  8. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing v.62 no.4 Unbiased Estimates of Class Proportions from Thematic Maps Van Deusen, P.C.