• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.31-38
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• 2015

연안 해저 피복 조사에 있어 원격탐사 자료를 이용함으로써 조사의 효율성을 높일 수 있다. 위성영상과 항공영상과 같은 광학 원격탐사자료는 수심의 영향으로 동일한 해저 피복조건에 대해 다른 반사도를 보인다. 이 연구에서는 CASI-1500 항공 초분광영상에 대한 수심보정을 통해 연안 해저 피복에 대한 조사 범위 및 정확도 향상이 가능한지 분석하였다. 연구지역은 강원도 강릉시 연안으로 갯녹음 현상으로 인해 해저 환경이 급격히 변화되고 있는 지역이다. 해저면이 모래인 지점을 대상으로 초분광영상에서 추출한 수체 반사율(water reflectance, $R_W$)과 수심 간의 회귀모델을 통해 밴드별 수심보정 계수를 추정하고, 이를 영상 전체에 적용하였다. 그 결과 수심보정 전 영상에서 수심 6-7m에 한정하여 판독이 가능하였지만 수심보정 후 수심 15m까지 판독이 가능해지고, 수심에 따른 반사율의 변이가 크게 감소하였다. 또한 수심보정을 통해 해저 재질 분류 정확도가 13%p 증가하였다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 1999년도 춘계학술대회 요약집
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• pp.47-52
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• 1999

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.859-872
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• 2016

초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.135-147
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• 2003

본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.75-85
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• 2020

본 연구는 토지피복 분류에 사용 가능한 ROI 생성 과정에서 기계학습 기반 교차검증을 활용하였다. 연구지역은 세종시를 포함한 2019년 10월 28일 단시기 KOMPSAT-3A 영상을 활용하였다. 연구 과정에서 4개의 밴드(Red, Green, Blue, Near Infra-red)를 독립변수로 교차검증 과정에서 학습시켰다. 또한 SVM의 4가지 기법(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid)을 활용하여 추출된 ROI를 기반으로 토지피복 분류를 실시하였다. 교차검증 과정에서 훈련된 3,500개의 데이터 중 1,813개의 데이터가 추출되었으며 건물, 도로, 그리고 초지에서 약 60%의 데이터가 제거되었다. 추출된 ROI를 기반으로 다른 SVM기법에 비해 SVM Linear 기법이 91.77%로 가장 높은 분류 정확도를 나타냈다. 분류 클래스 중 초지의 경우 산림과의 오분류가 가장 많이 발생하며 79.43%의 생산자 정확도로 가장 낮은 분류 정확도를 보여주었다. 연구 결과에 따라 교차검증에서 추출된 ROI는 산림, 수역, 그리고 농업지역에 대해서는 90%이상의 분류정확도를 보여주며 효과적인 분류결과를 도출할 수 있었으나, 80%의 분류정확도를 보여주는 건물, 도로, 나대지, 그리고 초지 지역을 분류하는 방법에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요성이 존재한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-22
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• 2015

풍력자원지도의 작성을 위해 기본적으로 지형고도자료, 지면조도자료, 풍황자료가 필요하다. 그 중 지면조도자료의 경우 토지피복분류 기법을 통한 토지피복지도를 이용하여 구할 수 있다. 지면조도지도의 경우 토지피복의 성질에 따라 풍속의 조도계수가 다르게 되며, 이러한 조도계수에 근거하여 정확한 지면조도지도를 만들 수 있다. 본 연구에서는 Landsat위성자료를 이용하여 무감독 분류 방법과 식생지수법을 사용하여 지면조도자료를 생성한 후 풍력자원지도를 작성하였다. 이렇게 만들어진 풍력자원지도를 근거로 식생지수법의 사용이 무감독 분류 기법에 비하여 타당한지를 검증하였다. 그 결과, 식생지수를 사용한 풍력자원지도는 관측 자료와 비교한 경과 60% 이상의 등급 일치율을 보였고 불일치하는 픽셀에 대해서는 최대 등급의 차이를 넘지 않았다. 따라서 풍력자원지도 생성 시 필요한 지면조도지도를 계산할 경우 식생지수를 이용한 분류방법이 효과적인 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.132-137
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• 2005

재해분야에 인공위성의 활용도가 높아짐에 따라 본 연구에서는 Landsat 영상과 RADARSAT 영상을 이용하여 안성천유역을 대상으로 침수지역을 추출하고자 하였다. Landsat 영상은 침수 전과 후의 영상을 각각 선정하였으며 RADARSAT 영상은 침수 중과 침수 후 의 영상을 선정하였다. 각 영상에 대하여 전처리와 기하보정을 걸친 후 침수지역을 파악하기 위한 방법으로 토지피복분류 방법을 사용하였고, 그 중 Landsat 영상은 분광반사계를 이용하여 감독분류를 실시하였고, RADARSAT 영상은 무감독 분류를 실시하여 침수 지역을 확인할 수 있었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
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• pp.175-180
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• 2006

본 연구는 연구대상지의 위성영상을 이용하여 물, 산림, 인공구조물, 나대지, 경작지, 초지의 6항목으로 토지피복 분류를 수행하였으며, 인공위성 영상에 나타난 시계열적인 도시피복의 변화 현상을 파악하였다. 이러한 각각의 결과를 통하여 종합적인 도시지역 내의 공간현상을 파악하고자 하였고, 시간의 경과에 따라 각각의 항목별 변화에 대한 통계량을 추출하기 위해 GIS의 GRID 연산을 수행하여 도시 내 공간적인 변화를 분석하였다. 연도별 위성영상을 분석한 결과 체계적인 도심의 모습으로 발전시키는데 중요한 기초자료로 이용될 수 있고, 도시계획 수립 및 개발을 위한 의사결정 자료로 이용할 수 있으며, 도시의 향후 발전 형태를 예측하고 과거자료들을 분석하여 주요지역에 필요한 제반시설물들의 위치를 결정하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.444-448
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• 2008

도시 및 주거환경정비계획 분야에 위성영상을 어떻게 활용할 수 있는지를 파악하고자 하였다. 도시 공간 상에서 건폐지 면적, 도로 면적 등의 파악은 도시계획 수립과 관리를 위해 매우 중요한 인자들이다. 이들의 정보를 추출 하기 위하여 위성영상으로부터 외부공간, 건폐지, 식생, 그림자 등 4 가지 토지피복 분류항목을 설정하였으며, 각 각에 대한 분류특성 및 토지피복에 관한 정보를 추출하는데 필요한 내용을 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제19권2호
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• pp.163-172
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• 2001

본 연구에서는 원격탐사 데이터의 분류방법으로서 이차계획법을 토지피복 추출에 적용하였으며, 주제도 추출에 일반적으로 사용되는 최대우도와 신경망의 분류결과와 정확도를 비교하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과, 이차계획법에 의한 분류방법이 최대우도법에 비하여 평균 6%정도의 향상된 분류결과를 도출할 수 있어서 원격탐사 데이터의 분류에 이차계획법을 적용할 수 있으리라 판단되었다. 또한 이차계획법에 의한 분류에서는 클래스 구성비가 클래스 결정에 직접적인 영향을 주어 기존의 이진적인 분류방법에서 무시되었던 결과 값들을 명확하게 나타낼 수 있었다.