본 논문에서는 토지 정보를 분류하는 연구를 수행하기 위한 이미지 데이터 셋을 개발하는데 필요한 반자동 annotation 도구를 제안한다. 논문에서 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상을 입력으로 하고, 물/경작지/숲/건물을 구분하는 시스템을 개발하기 위해서 만들어진 것이나, 다른 목적을 가지는 토지 관련 이미지 분석 시스템의 개발에 사용될 수 있다. 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상이 GPS 정보와 같이 입력되었을 때, GPS 정보에 기반하여 토지지목정보를 불러오고, 이를 재정리하여 1차 레이블링 결과를 자동적으로 생성한다. 국가에서 관리하는 토지지목정보는 개발하고자 하는 시스템의 분류 기준에 많은 부분 도움이 되긴 하지만, 일부분 차이점이 있기 때문에 이를 다시 수동으로 수정하는 도구을 동작하여 annotation이 완료된 이미지 데이터를 구축한다.
토지이용 분류 체계상에서의 종류라는 개념은 토지이용 변화의 분류 체계성에 그대로 적용시킬 수가 있다. 본 연구에서는 선형 판별 함수를 원용하는 최우법(Maximum likelihood method)으로 산출되는 토지이용분류의 공간적 결과와 Markov 전이 행렬 방법으로 산출되는 정량적 결과가 상호 보완하는 의미에서 합성모형으로 통합되었다. 본 연구에서는 다변수 판별 함수의 계산법과 Markov 연쇄행렬 계산법에 관하여 토의되고 그 합성 모형을 대상 지역에 실제 적용하여 그 결과 '90년, '95년 토지이용도가 예측 작성되었다. 모형화의 문제 및 예측의 정확도 역시 더욱 토의 되어야 하며 추후 개선의 여지를 남긴다.
미계측 유역에서의 홍수량을 추정할 수 있는 방법은 다양하게 제시되고 있으나, 이에 대한 평가나 조사는 사실상 전무하여 수자원 설계실무에 이용할 수 있는 절차나 방법은 극히 제한되어있다. 현재 주로 이용하고 있는 홍수량 추정절차는 강우를 근거로 한 확률강우량법, SCS방법, 단위도법이 국내의 표준방법으로 이용되고 있다. 또한 수치지도 및 위성영상분석 등과 같은 GIS 자료의 구축이 가능해짐에 따라서, 국내에서는 토양의 종류와 피복 형태 그리고 선행강우조건까지 종합적으로 고려하여 해석하는 유출곡선번호(SCS Runoff Curve Number; CN) 방법이 많이 사용되고 있다. 유출량 해석 시 이용되는 CN은 토지이용도 및 토양도와 같은 지형학적 인자에 지배받게 된다. 그러나 현재 우리나라에서 제공하는 토지이용도 및 토양도는 그 종류가 다양하고, 분류방식이 상이하여 활용 자료에 따라 CN이 달라지므로 유출율의 차이가 발생하게 된다. 국내에서 제공되는 다양한 자료를 이용하여 최적의 CN값을 산정하기 위한 연구가 선행된 바있다. 허기술(1987) 등은 우리나라의 정밀토양도에 의한 토양군 분류에 관한 연구를 진행하였으며 조홍제(1997, 2001)는 LANDSAT 위성영상을 이용하여 유역의 토지피복상태를 분류하고 식생지수를 고려하여 CN을 추정하였고, 김경탁(1998, 2003, 2004)은 개략토양도와 정밀토양도를 이용하여 유출모의 실행한 결과를 비교하여 신뢰도가 높다고 판단되는 정밀토양도를 사용한 CN 추정기법의 사용을 제안한 바 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 국내에서 활용 가능한 토양도 및 토지이용도의 종류에 따라 총 9개 Case로 안동댐 유역의 CN을 산정하였다.
초분광영상(Hyperspectral Image)은 다중분광영상에 비해 각 픽셀이 가지는 정보량이 많아 다양한 토지피복을 분류하는데 있어 가장 적합한 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 최근의 초분광영상의 연구는 대분류에 해당하는 연구에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 토지피복분류에 대한 연구를 수행하기 위해 기존의 분석기법인 ED, SAM, SSS 기법을 토대로 Decision Tree를 구성하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 대분류의 전체정확도는 1.68%, 세분류 전체정확도는 5.56%가 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.
최근 위성 영상정보를 이용하는 활용 연구의 중요성이 강조되면서 다중 분해능을 갖는 위성 영상정보의 통합적인 적용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 광역적인 분석에서 다중 분해능 위성 영상정보의 광역적 통합 분석에 대한 적용 가능성을 살펴보기 위하여 경기도 남양주시에 대한 Landsat 7 ETM+ 다중 분광 영상정보와 KOMPSAT EOC 영상정보에 대한 화소 값(DN) 분석 및 다중 분해능 영상 분류를 수행한 뒤에, 분류 결과를 같은 지역에 대하여 구축된 토지이용현황 주제도와 대비 분석하고자 하였다. 다중 분해능 영상 분류로 나타난 주요 결과로는 단일 분해능 영상정보 분류결과에 비하여 도로 정보와 같은 선형적인 요소의 추출이 용이한 것으로 나타났다. 한편 연구 지역내 주요 도로에 대한 영향권 설정 분석 또는 거리 질의 방법을 이용하여 수행된 영상 분류 결과와 토지이용현황 주제정보의 대비 분석 결과는 두 가지 정보가 유사한 패턴을 보이므로, 다중 분해능 영상정보의 분류 결과는 도시 환경분석문제에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.
최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 분석 등에 유용하게 사용되고 있다. 영상처리 알고리즘 중 SVM 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그러나 SVM 알고리즘은 다양한 커널 함수 및 매개변수에 의해 그 정확도가 달라진다. 따라서 본 논문에서는 SVM 알고리즘의 대표적 커널 함수를 KOMPSAT-2의 영상자료에 적용하고 토지피복결과를 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였다. 또한 대상지의 토지피복분류에 적합한 SVM의 커널 함수 선정하기 위해 분석을 실시하였다. 그 결과 전체 분류 정확도에는 Polynomial 커널 함수가 가장 높은 정확도를 보였으며 분류 항목별 정확도에서의 가장 적절한 커널 함수는 Polynomial, RBF 커널 함수임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 항공 관측으로 얻어진 다중분광영상과 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 자료를 이용하여 농업지역의 토지피복 분류 정도를 분석하였다. 다중분광영상은 녹색, 적색, 근적외역의 3분광으로 이루어져 있다. LIDAR 벡터 자료로부터 최초 반사강도 영상과 최초 반사 표고 자료와 최후 반사의 지상 표고 자료의 차이로 산출된 식생 높이 영상이 얻어졌다. 토지피복 분류 방법은 최대우도법을 사용했으며, 다중분광영상의 3밴드 영상 LIDAR의 반사강도 영상, 식생 높이 영상을 이용하였다. 모든 영상을 이용한 토지피복 분류의 전체 정도는 85.6%로 다중분광영상만을 이용한 정도보다 10%이상 향상되었다. 여러 농작물간의 높이의 차이, 수목과 농작물 높이의 차이와 LIDAR 반사강도 차이로 인하여 다중분광영상과 LIDAR 영상을 사용한 토지피복 분류의 정도가 향상되었다.
이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 지표투과력이 높은 L밴드 SAR 영상자료를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 다중시기 SAR 영상자료의 시간적 변이도 특성이 각기 다르게 나타나는 점을 이용하여 영상의 긴밀도 정보를 추출하고, 추출된 긴밀도 정보를 기반으로 분류를 수행하였다. 시간적 긴밀도 정보를 추출하기 위해 반복 패스를 통해 획득된 간섭 레이더(Interferometry SAR, 이하 InSAR) 기법을 이용하였고, 다중시기 영상에 대해 가장 최적의 기선거리에서 선정된 긴밀도 정보를 포함하는 영상을 선정하여 토지피복 분류작업을 수행한 결과 분류된 객체들 간에 명확하게 구분됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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