• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.155-160
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• 2014

본 논문에서는 각기 다른 3가지 해상도로 촬영된 항공 초분광영상을 이용하여 건물, 도로, 산림 등 8가지 분류군에 대해 토지피복분류를 실시하고 정확도를 비교하는 연구를 수행하였다. 연구는 24밴드(0.5m 공간해상도), 48밴드(1.0m 공간해상도), 96밴드(1.5m 공간해상도)로 각각 1000m, 2000m, 3000m고도에서 촬영된 초분광영상을 이용하여 8가지 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 그 결과 2000m고도에서 촬영된 48밴드 초분광영상을 이용하여 분류한 영상이 가장 높은 분류정확도를 보였고, 24밴드, 96밴드 순으로 분류정확도가 높게 나타났다. 초분광영상 활용에 있어서 1m 공간해상도에 48개밴드를 사용하여 토지피복분류를 수행함에 있어 적합함을 확인하였고 항공 초분광영상을 활용한 주제도 제작과 관련하여 정확도와 실용성 면에서 공간정보 품질이 개선될 것으로 기대한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.65-71
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• 2012

최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 등에 유용하게 사용되고 있는 실정이다. 이에 따라 고액의 투자가 필요로 하는 위성영상의 효율성을 높이기 위하여 영상자료의 분석과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 전처리 과정 중 연구대상에 대한 통계값에 대한 계산 및 분석을 수행하였으며, 전통적인 분류 기법인 최대우도 분류 외에도 인공신경망 분류와 SVM 분류에 대하여 설명하고 고해상도 위성영상인 IKONOS영상에 각 분류기법을 적용하여 토지피복분류를 하였으며, 각각의 결과를 오차 행렬을 통해 정확도 분석을 수행하였다. 그 결과 다른 분류 기법에 비해 Support Vector Machines(SVM) 분류 기법이 전체 정확도가 약 86%정도로 가장 우위의 결과물을 도출하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.171-183
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• 2018

급속한 위성영상 공급확대에도 불구하고 자동화되지 못한 영상처리과정으로 인해 영상활용이 제약받는 경우가 많다. 본 연구에서는 감독영상분류를 위한 훈련지역 선택과정을 자동화함으로써 영상처리과정의 비용과 시간을 절감하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 기존의 토지피복 정보를 활용하여 훈련관심영역을 추출하는 방법을 최신영상에 적용하여 토지피복분류를 실행한 후 분류정확도를 평가하였다. 원주시 도심지역을 대상지로 하여 토지유형을 시가지역과 농지/초지, 숲, 나대지 및 수계로 나누고 유형별 훈련관심영역을 환경부 중분류 토지피복지도를 활용하여 선택하였다. 관심영역 선택을 위해 먼저 토지피복지도 폴리곤 경계를 기준으로 negative buffer (-15m)를 적용하여 새로 폴리곤을 만들었고 너무 작은 폴리곤(<$2,000m^3$)과 큰 폴리곤(>$200,000m^3$)을 제외하였다. 선택된 폴리곤들의 밴드별 반사율 표준편차와 평균값 및 NDVI의 평균값을 계산하였다. 이 정보를 이용하여 먼저 표준편차가 적은 폴리곤 (폴리곤 내 반사율 값의 편차가 크지 않은 폴리곤)을 선택한 후 이들 중 반사율 평균값이 각 유형의 특징적인 분광특성을 반영할 수 있는 폴리곤을 관심영역으로 선택하였다. 2017년 Sentinel-2영상을 활용하여 토지피복유형을 분류한 결과 86.9%의 분류정확도($\hat{K}=0.81$)가 도출되었다. 본 연구에서 시도된 자동 관심영역 선택방법 적용한 결과 수동 디지타이징 과정을 생략하고도 높은 분류정확도를 도출 할 수 있었으며 이와 같은 방법을 통해 영상처리에 필요한 시간과 비용을 절약하여 급속히 증가하고 있는 영상을 효율적으로 활용할 수 있게 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.303-306
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• 2006

이 연구에서는 C 밴드 SAR 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공할 수 있는 다중 시기 Radarsat-1 자료와 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류를 수행하였다. 다중 시기/편광 자료로부터 평균 후방산란계수, 시간적 변이도, 긴밀도 등의 특징을 기본적으로 추출하였고, 이외에 상호 비교를 위해 주성분 분석을 이용한 특징 추출을 시도하였다. 특징들을 이용한 분류기법으로는 Random Forests를 적용하였다. 충남 예당평야 일대를 대상으로 사례연구를 수행한 결과, 주성분 분석을 통한 특징과 다편광 자료를 이용하였을 때 분류 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국지구과학회지
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• 제22권2호
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• pp.138-146
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• 2001

이 연구에서는 극궤도 기상위성인 NOAA/AVHRR 시계열 자료를 이용하여 한반도의 지면 피복을 분류하였다. 일주기 기상위성자료로부터 구름이 없는 상태의 지면상태 자료를 획득하기 위하여 10일 간격 최대치 합성법 자료를 작성하였으며 27개의 10일주기 식생지수 자료들(겨울철 12, 1, 2월 자료 9개 제외)로부터 4개의 식생 계절성 자료를 작성하였다. 또한 위성자료로부터 분석한 연 최고 및 연평균 지면온도, 그리고 지형고도 자료를 이용하였다. 각 지면 피복에 대한 특성 자료 수집이 어렵기 때문에 여기서는 2단계 무감독 분류법을 이용하였다. 즉, 초기 입력자료는 신경망 기법의 일종인 SOFM을 이용하여 군집화한 다음 결정나무를 이용하여 각 군집을 분류하였다. 최종 분류 결과는 식생지수의 시계열과 지상 자료로 검증한 결과 대도시, 농지, 낙엽수림 및 상록수림 등 우리 나라의 지면 피복을 개략적으로 잘나타내고 있는 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.27-33
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• 2014

SAR 영상은 관측시간과 기상현상 등의 외부 환경 영향을 받지 않고 수시로 데이터 취득이 가능하며 광학영상보다 광범위한 관측 영역을 포함하기 때문에 레이더간섭기법 (InSAR)을 이용한 토지피복분류 기법은 큰 이점을 갖는다. 본 연구에서는 L밴드 ALOS PALSAR의 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 새로운 토지피복분류 기법을 개발하고 최근 화산 폭발 가능성으로 인해 주목받고 있는 백두산 지역에 시험 적용하였다. 새로운 토지피복분류 체계는 ALOS PALSAR의 HH, HV편광 모드의 영상을 InSAR 시계열 상에서 패킷의 형태로 재구성하고 주성분 분석을 도입하여 분류의 신뢰도 향상을 시도하였다. 또한 MODIS 등 광학 영상 기반 분류와 상호 검증하여 정확도를 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권1호
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• pp.32-44
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• 1999

본 연구의 목적은 질감을 분광정보와 함께 사용했을 때의 분류정확도의 향상을 평가하는데 있다. 먼저 부산지역의 SPOT HRV 영상에 최대우도분류를 적용하여 토지피복도를 작성하였다. 그리고 3번 파장에서 다양한 질감을 추출한 다음, 이 질감을 신파장의 형태로 분광정보에 통합하여 분류하여 질감의 사용이 분류의 정확도에 미치는 영향을 질감별로 평가하였다. 정확도 평가는 전체적인 정확도와 토지피복별 정확도로 구분하였다. 연구결과 전체적인 정확도 향상을 관측할 수 있었는데, 특히 엔트로피의 개선 효과가 우수하였다. 그리고 창의 크기는 $5{\times}5$와 $7{\times}7$이 적절한 것으로 나타났다. 그리고 질감에 따라서는 전체적인 정확도는 향상되지 않더라도 일부 토지피복의 정확도는 개선되는 것으로 나타났다. 토지피복별로는 저층건물지역, 아파트 단지. 고층건물지역, 공업지역 등 도시지역의 개선효과가 높은 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1591-1604
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• 2020

본 연구는 고해상도 위성영상을 딥러닝 알고리즘에 적용하여 토지피복을 분류하고 공간객체별 알고리즘의 성능 검증에 대한 연구이다. 이를 Fully Convolutional Network계열의 알고리즘을 선정하였으며, Kompasat-3 위성영상, 토지피복지도 및 임상도를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 알고리즘에 적용하여 각각 최적 하이퍼파라미터를 산출하였다. 하이퍼파라미터 최적화 이후 최종 분류를 시행하였으며, 전체 정확도는 DeeplabV3+가 81.7%로 가장 높게 산정되었다. 그러나 분류 항목별로 정확도를 살펴보면, 도로 및 건물에서 SegNet이 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 활엽수, 논의 항목에서 U-Net이 가장 높은 정확도를 보였다. DeeplabV3+의 경우 밭과 시설재배지, 초지 등에서 다른 두 모델보다 우수한 성능을 나타내었다. 결과를 통해 토지피복 분류를 위해 하나의 알고리즘 적용에 대한 한계점을 확인하였으며, 향후 공간객체별로 적합한 알고리즘을 적용한다면, 높은 품질의 토지피복분류 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.133-138
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• 2001

최근 문화 및 통일협력 교류등으로 인하여 북한에 대한 사회적인 관심이 날로 증가하고 있 는데 반하여 북한의 폐쇄성으로 인한 북한에 대한 정보는 매우 미비한 실정이다. 이러한 시 점에서 북산지역에 관한 토지이용도나 토지피복도는 북한의 실정을 이해하는데 매우 유용하 게 사용될 수 있으며 기본적인 기반자료로서의 역할을 할 수 있다. 토지 이용구분은 토지의 물리적 특성보다는 인간의 이용목적에 기반을 둔 분류체계로서 확실한 특정 토지 이용 정보 를 획득하기 위해서 현지조사나 항공사진판독 등에 주로 의존한다. 하지만 현재 북한의 경 우는 접근이 불가능하므로 토지 이용도의 제작이 불가능한 실정이며, 따라서 토지이용도 보 다는 토지피복도의 제작이 보다 현실적 접근이라 할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT EOC 영상에 나타난 북한의 토지피복 특성을 파악하고 EOC 영상으로 판독 가능한 북한 토 지피복의 판독 특성의 기준을 제시하는 것을 목적으로 한다. Landsat TM 영상과 SPOT 영 상, 북한의 1:50000 지형도를 참고자료로 하여 EOC 영상을 육안 판독한 결과 다락밭, 비탈 밭 등과 같은 남한에서는 볼 수 없는 다른 피복들이 존재하였다. 이와 같은 피복을 포함한 북한의 자연환경과 지형구조 등을 고려한 북한의 각 토지 피복의 판독특성을 정의하고 북한 에 적합한 토지피복 분류체계를 수립하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.84-87
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• 2006

국내 최고의 자연습지인 경상남도 창녕군 우포늪은 생태보전지역으로 지정되어 관리되고 있지만 생태계보전지역만을 대상으로 한 소극적인 관리로 인해 여러 생태 환경의 문제가 대두되고 있다. 따라서 우포늪 유역 전체에 대한 생태 보전을 위해 위성영상에 의한 효율적 관리가 요구되고 있다. 이 논문에서는 위성영상으로부터 비점오염원 정보를 추출하기위한 분류항목을 설정하고, 규칙기반 분류기법을 적용하여 우포늪 유역의 토지피복 분류를 수행하였다. 이를 통하여 비점오염원 유출모형에서 사용되고 있는 유출곡선지수, 식생피복인자, 조도계수 등의 인자에 위성영상으로부터 분류, 추출된 토지피복정보를 적용할 수 있는 방안을 제시하였다.