• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.129-141
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• 2006

인공위성을 이용한 원격탐사 기술의 비약적인 발전과 함께 지리, 해양 정보 등 사회전반에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 원격탐사 영상의 해석을 위해서는 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 본 연구에서는 인공위성 원격탐사 영상의 적조영역에 대해 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 정보를 취득하고, 이 데이터로부터 주성분 분석을 통해 적조영역을 자동으로 검출하는 방법에 대해 제안하였다. 기존의 적조영역 검출은 원격탐사 영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었으나 본 연구에서 GLCM의 질감 정보 8가지를 이용해서 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 연구결과 2개의 주성분 누적 영상의 백분율 분산 값은 90.4%였으며, 이를 해색 한 가지만을 이용한 적조영역 검출방법과 비교했을 때 보다 나은 결과를 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.65-70
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• 2007

1990년대 이후 적조현상은 전 세계적으로 환경문제의 큰 관심이 되고 있으며 선진각국들은 해상용 위성을 이용하여 조기에 적조영역을 검출하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 우리나라는 대부분의 해안이 굴곡이 심하고 연안에서 탁류가 많아 저해상도인 해상용 위성으로 소규모 적조 영역을 검출하기가 어렵다. 또한 기존의 적조영역 검출은 해상용 위성영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었다. 이처럼 해색과 같이 영상에서 소수의 특징을 가지고 적조영역을 검출한다는 것은 false negative 오류를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고정밀 육상용 위성의 남해안 영상에 대해 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)의 질감 정보 6가지를 이용해서 질감정보를 취득하고 이 정보로부터 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 불필요한 성분을 제거한 후 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 실험결과 2개의 주성분 변환 누적 영상의 고유값은 94.6%였으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 영상 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상들과 비교했을 때 가장 정확한 결과를 나타내었다. 그리고 검출된 적조영역을 질감에 대한 통계적 특성을 이용하여 탁류가 많은 연안 및 적조현상이 없는 바다와 비교하여 정량적으로 구분하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.1-13
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• 2007

GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 위성영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐서 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 식별하였다.