• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.527-535
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• 2013

분광혼합분석을 효과적으로 수행하기 위한 정확한 endmember의 추출은 반드시 선행되어야할 조건이며, 이를 위한 다양한 endmember 추출 알고리즘들이 개발되었다. 이러한 endmember 추출 알고리즘의 개발 및 적용성을 평가하기 위한 기존의 연구는 대부분 모의 초분광 영상 또는 AVIRIS 영상을 대상으로 진행되었다. 그러나 이러한 영상 자료는 실제 국내에서 획득되고 활용할 수 있는 초분광 영상과 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 취득된 AISA 초분광 영상에 대하여 대표적인 endmember추출 알고리즘을 사용하고, 그 적용성을 평가하였다. 물질의 종류 및 크기에 따른 차이를 분석하기 위하여 인공적으로 설계한 테스트베드를 구축하고, AISA 초분광 영상을 취득하여 실험 자료로 이용하였다. 실험결과, 테스트베드 내 물질과 초기 입력값에 따라 알고리즘별로 endmember 추출결과가 다르게 나타났다. 따라서 효과적인 endmember 추출 알고리즘을 적용하기 위해서는 영상을 구성하는 테스트베드 내 물질의 특성 및 최적의 endmember의 개수를 고려해야 할 것이다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.35-39
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• 2005

선형혼합분광분석(LSU, Linear Spectral Unmixing) 모델은 위성 영상의 한 화소 값이 공간 내에 포함된 다양한 지표 대상물의 반사에너지가 혼합된 결과로 나타난다는 가정을 통해 화소이하(Sub-Pixel) 단위의 영상 분석을 수행하는 알고리즘의 한 형태이다. 분석의 결과는 한 화소에 존재하는 순수 대상물(Endmember)의 비율로 나타나며, 최소제곱법을 이용하여 결과를 도출하는 것이 일반적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 최소제곱법을 이용한 선형혼합분광분석모델은 기본적인 가정을 만족시키지 못하며, Endmember를 사용자가 임의로 지정해야 하기 때문에 영상 분석에 많은 어려움이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 무감독으로 추출된 Endmember를 이용한 제약선형분광혼합분석(Constrained Linear Spectral Unmixing) 모델을 본 연구를 통해 제안하고자 한다. 결과를 통해, 무감독 제약선형분광혼합분석 모델은 선형분광혼합분석 모델에 비해 각각의 Endmember에 대하여 제약조건을 만족하는 점유비율(Abundance) 정보를 제공하였으나, 비슷한 Endmember를 중복 추출할 수 있는 가능성도 지니고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.211-216
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• 2006

The Constrained Linear Spectral Unmixing(CLSU) is investigated for sub-pixel image processing, Its result is the abundance map which mean fractions of endmember existing in a mixed pixel. Compared to the Linear Spectral Unmixing using least square method, CLSU uses the NNLS (Non-Negative Least Square) algorithm to guarantee that the estimated fractions are constrained. But, CLSU gets Into difficulty in image processing due to select endmember at a user's disposition. In this study, endmember selection optimization method using entropy in the error-image analysis is proposed. In experiments which is used hyperion image, it is shown that our method can select endmember number than CLSU based on unsupervised endemeber selection.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.347-355
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• 2012

본 연구에서는 MNF 변환 후 각 밴드별 최소, 최대값을 가지는 화소들을 추출하고, 이 후보 화소들만을 대상으로 endmemeber를 추출하는 기법을 제안하고 이의 적용 가능성을 고찰하였다. 이와 같은 접근은 영상자료의 크기와 관계없이 밴드수${\times}$2개에 해당하는 화소들만을 대상으로 endmember를 추출하므로 전체 화소를 대상으로 endmember 여부를 계산하는 기존의 기법들보다 계산시간 측면에서 매우 효율적일 수 있다. 모의 초분광 영상자료 및 미국 네바다 Cuprite 지역의 AVIRIS 초분광 영상자료에 N-FINDR 기법을 적용하여 endmember를 추출함에 있어 본 기법을 적용해본 결과, 전체 화소를 대상으로 처리한 결과와 거의 동일한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 잡음에 의한 영항과 후보 화소 추출기준 등에 대한 추가 연구를 통해 대용량 초분광 영상자료의 처리 및 분석에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.219-226
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• 2014

분광혼합분석 결과로 얻어지는 각 물체의 점유비율을 활용하면 보다 세밀한 분류가 가능하다. 이는 복잡한 도심지역의 피복분류 뿐만 아니라 혼효림이 많은 한반도 임상분류에 적합한 분류기법이 될 수 있다. 효과적인 임상분류를 위해서는 무엇보다 적절한 endmember의 추출이 선행되어야 하는데, 기존에 주로 사용되었던 기하학적 방법(geometric endmember selection)은 분광특성이 유사한 산림지역에 적합하지 않다. 본 연구에서는 영상에서 직접 순수한 화소를 추출하는 기법 중의 하나인 IEA(Iterative Error Analysis)와 침엽수와 활엽수의 분광특성을 이용하여 실험지역을 대표할 수 있는 각각의 endmember를 자동으로 추출하였다. CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager) 영상의 두 지역에 대하여 분광혼합분석을 이용한 분류를 수행한 결과, 분류 정확도는 각각 86%와 90%로, 제안한 기법이 실험대상지역을 대표하는 침엽수와 활엽수의 endmember를 적절하게 추출한 것으로 나타났다. 분광혼합분석 기법을 이용한 보다 효과적인 분류를 위해서 분류항목 외 기타물질을 endmember로 고려하는 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.197-205
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• 2004

Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.565-572
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• 2011

본 연구에서는 초분광영상의 분광혼합분석을 위한 endmember를 효율적으로 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 기법은 N-FINDR기법의 장점과 IEA기법의 장점을 혼합한 형태로서, 추출하고자하는 endmemebr의 개수 등 사전 입력변수를 전혀 요구하지 않는다. 또한 반복계산 과정에서 단계별로spectral unmixing을 수행하므로 endmember별 abundance fraction을 최종 결과물로 생성한다. USGS의 분광라이브러리를 이용하여 생성한 모의 초분광 영상자료에의 시험적용 결과, endmember의 개수와 반사특성, abundance fraction이 매우 정확하게 추출되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 영상 영역 내에 단일 물질로 순수하게 100% 피복된 pure pixel이 존재하지 않는 경우가 흔히 발생하는 실제 초분광 영상자료에의 적용성 시험을 위한 연구가 진행될 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권6호
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• pp.411-419
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• 2003

광학영상에서 개별 화소에 해당하는 공간은 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이나, 기존의 영상처리는 각 화소를 단일의 지표물로 가정하여 처리하였다. 본 연구에서는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)을 이용하여 개개의 화소를 구성하고 있는 두 가지 이상의 지표물을 점유비율에 따라 분해하고 그 결과의 활용 가능성을 분석하였다. 경기도 광릉시 험림을 대상으로 Landsat-7 ETM+ 영상을 획득하여 대기보정 및 지형효과에 의한 복사보정을 실시하였다. 선형혼합모델을 통하여 각 화소를 6개 단위지표물(endmember)의 점유비율로 분해하였다. 각 endmember의 점유비율을 나타내는 영상들을 조합하여 보다 세부적인 임상분류가 가능하였다. 토양의 점유비율을 이용하여 수관울폐도와 관련된 정보의 추출도 가능하다고 판단된다. 또한 침엽수림의 화소값에 그늘에 의한 영향이 많다는 것을 알 수 있었다. 산림의 다양하고 복잡한 구성요소를 감안한다면 분광혼합분석은 기존의 영상처리방법에서 얻을 수 없었던 세부적인 산림정보의 추출을 위한 새로운 도구로 기대 된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.52-65
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• 2012

작물과 산림을 포함한 식생에 대한 순1차 생산(net primary production, NPP)와 총1차 생산(gross primary production, GPP)은 바이오매스와 식생의 탄소저장과 밀접한 관련이 있으며, 원격탐사를 이용해 바이오매스를 추정하는 많은 노력이 이루어지고 있다. 바이오매스는 광합성에 매우 중요한 요소인 클로로필(엽록소)의 총 함유량으로 추정할 수 있는데, 클로로필을 추정하기 위해서 다양한 식생지수들이 개발되었다. 식생지수들은 개발에 사용된 식생의 종류와 원격탐사 데이터에 따라 조금씩 차이를 가지고 있다. 하이퍼스펙트럴 영상은 다중분광 영상에 비하여 세분화된 각 파장대마다 물질에 따른 반사 및 흡수 특성이 다르기 때문에, 기존의 식생지수를 그대로 사용하기에 무리가 따른다. 본 연구는 항공기 탑재 하이퍼스펙트럴 영상을 이용하여 산림에 대한 바이오매스 추정을 위한 매개변수로 활용되는 적합한 식생지수는 무엇인지 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 영상의 밴드 특성을 고려하여 다수의 식생지수 산출식 중 9개를 선정하고, SMA(spectral mixture analysis)를 통하여 대상지역의 산림을 대표하는 3개의 endmember를 추출하였다. 9개의 식생지수와 추출된 endmembers의 상관관계를 분석하였다. 상관분석 결과는 산림이 분포된 지역에서 Pearson 상관계수는 MTVI1과 TVI가 0.877의 상관계수를 가졌으며, 식생이 적고 토양의 분포가 확연한 지역에서는 MCARI가 0.9061로 매우 높은 상관계수를 보였다. 전반적으로 MTVI1과 TVI이 0.757의 동일한 상관계수를 가지며 식생에 대한 3개의 endmember를 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.279-282
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• 2006

분광혼합은 위성영상에서 공간해상도의 한계로 인해 다른 분광 속성을 가진 물질들이 하나의 픽셀 내에 존재하게 될 때 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 분광분리 알고리즘을 통해 픽셀의 순수한 영역만을 선정하여 정확도 높은 탐지가 가능하도록 하는 분광혼합분석(Spectral Mixture Analysis, 이하 SMA)을 고해상도 영상에 적용하였다. 본 연구는 산림의 훼손이 심각한 강원도 정선군 임계지역의 QuickBird 다중분광 위성영상을 이용하였다. 주성분분석(Principal Component Analysis, 이하 PCA)으로 생성된 결과 영상의 1, 2, 3번 밴드를 추출한 후에 밴드간의 Scatter plots 내에서 끝지점에 위치하는 Endmember를 3개(나지, 산림, 초지) 선정하였다. 선정된 Endmember를 토대로 작성된 fraction 영상을 이용하여 강원도 임계지역의 산림훼손으로 초지와 나지로 변화된 지역을 탐지하여 보았다.