Abstract
The classification of the satellite images is basic part in Remote sensing. In classification of the satellite images, class separability feature is very effective accuracy of the images classified. For improving classification accuracy, It is necessary to study classification methode than analysis of class separability feature deciding classification probability. In this study, IKONOS, SPOT 5, Landsat TM, were resampled to sizes 1m grid. Above images were calculated the class separability prior to the step for classification of pixels. This Study concludes, each image was measured by the rate of class separability, values classified were showed highly about $1,600{\sim}2,000$.
위성영상의 분류는 원격탐사의 가장 기본적인 분야이다. 위성영상분리도 위성영상의 분류에 있어 영상 정확도 향상에 매우 효율적이라 할 수 있다. 영상분류를 향상시키기 위해서 분리도의 특성을 파악하여 분류의 정확도와의 상관관계를 분석하였다. 영상은 영상마다의 분리도를 비교, 분석하기 위해 IKONOS 영상, SPOT 5 영상, Landsat IM 영상을 1m의 해상도로 리샘플링하였다. 본 연구에서 위성영상별로 클래스 분리도를 측정한 결과 분리도 값이 대체로 $1,600{\sim}2,000$으로 높게 나타났다.