• 대한원격탐사학회지
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• 제18권2호
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• pp.71-79
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• 2002

본 연구는 현장조사에서 얻어진 갯벌의 퇴적물 입자조성과 동일시기의 위성영상에서 추출된 반사치를 이용하여 함평만 갯벌의 입자분포도를 제시하였다. Landsat TM 자료에서 추출된 갯벌 입자조성에 따른 스팩트럼이 분석되었고, 7개의 위성영상은 ISODATA 와 K-MEANS 방법으로 분류되었다. 무감독분류된 결과는 현장관측치에 의해 분류 정확도가 평가되었으며, ISODATA와 K-MEANS 방법의 분류 정확도는 84.3%와 85.7%이다. 다중시기 위성영상 분류 결과를 검증하기 위해 현장조사 자료에 의해 분류된 1999년 5월 TM 영상을 참조자료로 하여 다중시기의 영상분류 결과를 비교하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.653-655
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• 2005

More than 70 percent of terrestrial territory of Korea is mountainous areas where degradation becomes serious year by year due to illegal tombs, expanding golf courses and stone mine development. We elaborate the potential usage of high resolution image for the monitoring of the phenomena. We made the classification of tombs and the statistical radiometric characteristics of graves were identified from this project. The graves could be classified to 4 groups from the field survey. As compared with grouping data after clustering and discriminant analysis, the two results coincided with each other. Object-oriented classification algorithm for feature extraction was theoretically researched in this project. And we did a pilot project, which was performed with mixed methods. That is, the conventional methods such as unsupervised and supervised classification were mixed up with the new method for feature extraction, object-oriented classification method. This methodology showed about $60\%$ classification accuracy for extracting tombs from satellite imagery. The extraction of tombs' geographical coordinates and graves themselves from satellite image was performed in this project. The stone mines and golf courses are extracted by NDVI and GVI. The accuracy of classification was around 89 percent. The location accuracy showed extraction of tombs from one-meter resolution image is cheaper and quicker way than GPS method. Finally we interviewed local government officers and made analyses on the current situation of mountainous area management and potential usage of KOMPSAT-II images. Based on the requirement analysis, we developed software, which is to management and monitoring system for mountainous area for local government.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1095-1106
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• 2019

산불 피해는 복구, 보상 및 2차 피해 예방을 위해 빠르고 정확히 조사되어야 한다. 원격탐사 기반의 산불 피해강도 조사 방법으로 주로 산불 전과 후의 반사율 및 분광지수의 차이를 비교하고 있다. 최근 고해상도 위성영상 및 무인기 영상의 활용이 증가하고 있으나, 언제 어디에서 발생할지 예측할 수 없는 산불에 대한 발생 전 영상을 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 산불 피해강도 분류에 있어 고해상도 영상과 감독분류 기법의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 산불 후에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 무인기 다중분광영상에 반사율의 절대값을 이용하는 최대우도법과 반사율의 패턴을 이용하는 분광각매퍼의 두 가지 감독분류 기법을 적용하였다. 그 결과 분류 기법 측면에서 최대우도법이 분광각매퍼에 비해 높은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 피해강도 등급 간에 분광반사율의 절대값은 다르지만 패턴이 유사한 등급들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 공간해상도 측면에서 상대적으로 해상도가 높은 무인기 영상의 분류정확도가 위성영상보다 높게 나타났다. 그러나 무인기와 위성 영상 모두 분류정확도가 매우 높게 나타나고 있어 피해강도 분류에 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서, 피해강도 분류에 있어 산불 후에 촬영된 고해상도 영상들을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제24권3호
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• pp.289-297
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• 2006

토지피복지도는 토지의 피복특성과 토지활용특성을 나타내는 자료로서 토지피복분류체계에 따라 계층적인 구조로 1998년부터 제작되고 있다. 대분류는 Landsat 위성영상을 활용하여 남 북한에 대한 작업이 완료되었으며, 중분류는 IRS-1C, IRS-1D, KOMPSAT, SPOT-5 영상을 저해상 컬러 영상과 영상융합을 한 후, 그 결과자료를 전문가가 도화하여 제작하고 있다. 특히 도화에 의한 중분류 토지피복지도 제작은 위성영상의 구매 및 자료처리, 토지피복 지도제작 과정에서 막대한 비용이 필요하다. 본 논문에서는 최근 많은 연구가 수행되고 있는 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion을 이용한 중분류 토지피복지도 제작 가능성을 연구했다. 많은 분광정보를 제공하는 Hyperion 영상과 기존에 사용하던 Landsat-7 ETM+ 영상의 토지피복분류 비교 연구를 수행하여 Hyperion의 분류정확도를 평가했다. 또한, Hyperion에 적합한 최적밴드선택 방법을 통하여 초분광 위성영상 활용의 효율성을 증대시켰다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1986년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.150-156
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• 1986

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.627-636
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• 2010

영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격 탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분광 및 공간정보를 반영할 수 있는 새로운 분할방법을 제안한다. 이를 위해 우선 다중분광 에지정보의 지역적 변이특성을 이용하여 영상에서 자동으로 초기시드 점을 추출하였다. 추출된 시드 점과 이웃하는 점들과의 유사성을 기반으로 영역 확장의 우선순위를 결정하는 MSRG가법을 이용하여 영상분할을 수행하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 위성영상분할에 많이 사용된 유역분할법과 영역성장기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 무감독 영상분할 평가 측정치와 동일한 조건하에서 수행된 객체기반 분류 정확도를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법은 고해상도 위성영상의 객체기반분석에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.545-557
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• 2022

본 연구는 직접적인 접근이 어려운 demilitarized zone (DMZ)의 산불 피해 지역을 파악하기 위하여, 고해상도 위성영상 및 머신러닝 기반의 감독 분류 기법을 이용하였다. 고해상도 위성 영상은 Sentinel-2 A/B를 이용하였으며, SVM 감독분류 기법을 기반으로 토지피복도를 산출하였다. DMZ 산불 피해 지역을 분류하기 위한 최적의 조합을 찾기 위하여 SVM 내에 다양한 커널과 밴드 조합에 따른 감독 분류를 진행하고 오차 행렬을 통해 정확도를 평가하였다. 또한, 2020년, 2021년은 위성영상 자료 기반의 산불 탐지 결과와 산불 연보의 피해 지역 면적 간의 비교를 통한 검증을 수행하였다. 이후, 현재 피해 면적 자료가 없는 2022년의 산불 피해 지역을 탐지함으로써 신뢰할 만한 수준의 결과를 신속적으로 파악하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.159-168
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• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.588-595
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• 2003

High resolution panchromatic satellite images collected by sensors such as IRS-1C/D and KOMPSAT-1 have a spatial resolution of approximately 6 ${\times}$ 6 ㎡, making them very attractive for urban applications. However, the spectral information present in these images is very limited. In order to overcome this limitation, an object-oriented classification approach is used to identify basic land cover types in urban areas. Before an image can be classified it is segmented at different aggregation levels using a multiresolution segmentation approach. In the course of this segmentation various statistical as well as topological information is collected for each segment. Based on this information it is possible to classify image objects and to arrive at much better results than by looking only at single pixels. Using an image recorded by KOMPSAT-1 over the City of Vienna a land cover classification was carried out for two areas. One was used to set up the rules for the different land cover types. The second subset was classified based on these rules, only adjusting some of the functions governing the classification process.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.105-113
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• 2011

기존에 제작된 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다는 단점이 있다. 최근 촬영되고 있는 디지털항공사진영상은 흑백 및 컬러영역의 밴드와 산림판독이 가능한 근적외선 영역 밴드의 촬영이 가능하며, 고해상도 영상을 획득할 수 있어 정밀한 토지피복분류의 수행이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류 가능성 타진과 디지털항공사진영상의 활용성 제시를 위하여 동일한 지역의 GSD 0.12m급 디지털항공사진영상과 GSD 1m급 IKONOS 위성영상으로 객체기반 토지피복분류를 수행하였으며, 정사영상과 기존 중분류 토지피복도의 정성적 분석을 수행하였다. 또한, TTA(Training and Test Area) Mask를 생성하여 분류정확도를 분석하였으며, 영상을 대상으로 스크린디지타이징을 수행하여 분류면적의 비교를 통한 정확도를 분석하였다. 분석결과 디지털항공사진을 이용한 토지피복도 제작이 가능하였으며, 위성영상에 비해 세밀한 분류가 가능하였다.