• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.732-734
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• 2003

In the middle -resolution remote sensing, the Ground Sampled Distance(GSD) sensed and sampled by the detector is generally larger than the size of objects(or materials) of interest, in which case several objects are embedded in a single pixel and cannot be detected spatially. This study is intended to solve this problem of a hyperspectral data with high spectral resolution. We examined the detection algorithm, Linear Spectral Mixing Model, and also made a test on the Hyperion data. To find class Endmembers, we applied two methods, Spectral Library and Geometric Model, and compared them with each other.

• 항공우주기술
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• 제6권1호
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• pp.213-221
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• 2007

본 연구에서는 2002년 4월에 획득된 Hyperion 초분광 원격탐사 자료를 이용하여 산불연료지도 제작을 위한 객체기반 분류 기법을 제시하였으며, 또한 객체기반 분석결과와 화소기반 분석결과를 비교해 보았다. 이를 위해 우선적으로 Hyperion 위성영상에 있는 잡음 화소 보정과 잡음 밴드를 제거하였으며, 또한 정확한 자료 처리를 위해 대기보정을 수행하였다. 산불 연료 지도 제작을 위한 방법은 분광혼합분석(SMA) 처리 결과를 재구성하여 얻었다. 객체 기반 접근 방법은 세그먼트 기반의 endmember 선택방법을 활용하였으며, 화소기반 분석은 표준 분광혼합분석기법을 적용하였다. 검증 및 비교를 위해서는 고해상도 칼라 항공정사영상이 활용되었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제40권4호
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• pp.417-427
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• 2015

Purpose: This study investigated different band selection methods to classify spectrally similar data - obtained from aerial images of healthy citrus canopies and citrus greening disease (Huanglongbing or HLB) infected canopies - using small differences without unmixing endmember components and therefore without the need for an endmember library. However, large number of hyperspectral bands has high redundancy which had to be reduced through band selection. The objective, therefore, was to first select the best set of bands and then detect citrus Huanglongbing infected canopies using these bands in aerial hyperspectral images. Methods: The forward feature selection algorithm (FFSA) was chosen for band selection. The selected bands were used for identifying HLB infected pixels using various classifiers such as K nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), naïve Bayesian classifier (NBC), and generalized local discriminant bases (LDB). All bands were also utilized to compare results. Results: It was determined that a few well-chosen bands yielded much better results than when all bands were chosen, and brought the classification results on par with standard hyperspectral classification techniques such as spectral angle mapper (SAM) and mixture tuned matched filtering (MTMF). Median detection accuracies ranged from 66-80%, which showed great potential toward rapid detection of the disease. Conclusions: Among the methods investigated, a support vector machine classifier combined with the forward feature selection algorithm yielded the best results.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.297-300
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• 2006

The knowledge of fuel load and composition is important for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential of reduction the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. This paper compared the results of object-oriented classification to a pixel-based classification for fuel type map derived from Hyperion hyperspectral data that could be enable to provide this information and allow a differentiation of material due to their typical spectra. Our methodological approach for fuel type map is characterized by the result of the spectral mixture analysis (SMA) that can used to model the spectral variability in multi- or hyperspectral images and to relate the results to the physical abundance of surface constitutes represented by the spectral endmembers. Object-oriented approach was based on segment based endmember selection, while pixel-based method used standard SMA. To validate and compare, we used true-color high resolution orthoimagery

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.175-177
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• 2003

To monitor riparian wetlands as one of complex natural ecosystems using remotely sensed data, we need to concurrently consider vegetation, soil and water which constitute complicated wetland ecosystems. To identify riparian distribution we adopted linear Spectral Mixture Analysis in order to improve identification accuracy of riparian areas. This study has indicated that linear SMA adopting tasseled cap endmember selection is an enhanced routine for Identification of riparian wetlands and phenologically autumn imagery is more appropriate to detect riparian vegetation in the Paldang water catchment area.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제7권3호
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• pp.48-55
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• 2004

본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권4호
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• pp.295-304
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• 2006

영상융합은 "특정 알고리즘의 사용을 통해 두 개 혹은 그 이상의 서로 다른 영상을 조합하여 새로운 영상을 만들어내는 것"을 뜻하며 원격탐사에서는 주로 낮은 공간해상도의 멀티스펙트럴 영상과 높은 공간해상도의 흑백영상을 융합하여 높은 공간해상도의 멀티스펙트럴 영상을 생성하는 것을 의미한다. 일반적으로 하이퍼스펙트럴 영상융합을 위해서는 기존의 멀티스펙트럴 영상융합 기법을 이용한 방법이나 분광혼합기법을 이용한 방법을 사용한다. 전자의 경우에는 분광정보가 손실될 가능성이 높으며, 후자의 경우는, endmember의 정보나 부가적인 데이터가 필요하고 결과 영상의 경우 공간적 정보가 상대적으로 부정확한 문제점을 보인다. 따라서 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 보존하기 위한 융합방법으로서 2단계 분광혼합기법을 사용한 영상융합 알고리즘을 제안하였으며 이를 실제 Hyperion, ALI 영상에 적용하여 평가하였다. 이를 통해 제안한 알고리즘에 의해서 융합된 결과가 PCA, GS 융합기법에 비해서 높은 공간, 분광 해상도를 유지할 수 있음을 보여주었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.157-162
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• 2003

중저해상도 광학영상의 순간시야각(instantaneous filed of view -IFOV)에 포함되는 공간에는 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이다. 영상분류와 같은 기존의 영상처리기법에서는 하나의 화소가 단일의 지표물을 대표한다는 가정에서 접근하였으나, 최근 화소의 혼합정도를 세분하는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)기법이 개발되고 있다. 분광혼합분석법을 이용하여 혼합된 화소에 포함된 지표물을 분해(unmixing) 하고 그 효과를 분석하고자 하여 경기도 광릉국립수목원의 시험림 지역을 대상으로 Landsat-7 ETM＋영상을 이용하여 선형혼합 모델을 적용하였고, 그 결과 각각의 화소를 6개의 End-member의 혼합비로 구분하였다. Endmember의 비율을 나타낸 영상을 분석하여 점유비율에 따른 활엽수와 침엽수의 구분을 할 수 있었고, 각 임상별의 특징도 얻을 수 있었다. 특히 침엽수의 경우 그림자의 효과가 높다는 특성도 파악 할 수 있었다. 분광혼합분석법은 기존의 전통 분류방법과는 달리 다양한 산림의 정보를 추출해 낼 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.468-470
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• 2007

This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.81-90
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• 2002

원격탐사는 상대적으로 적은 비용으로 넓은 지역에 대해 최신의 정보를 광범위하게 제공하며 지리정보의 갱신 및 도시변화 관찰에 있어 전통적인 방법(실측, 사진측량 등)에 비해 커다란 장점을 지니고 있으나, 현재까지는 공간 해상도의 한계로 인해 제한된 분야에서만 활용되어 왔으나 공간해상도 1m급의 위성영상이 상용화되고 있는 현 시점에서 위성영상의 활용방법에 대한 연구가 매우 시급하다 할 것이다. 본 연구의 목적은 다시기 위성영상을 이용해 도시지역의 성장변화를 모니터링 할 수 있는 방법을 고찰하는 것이다. 즉, 특정년도의 영상에서 추출하고자 하는 특정지표요소의 분광특성을 이용하여 개개 지표요소가 픽셀에서 차지하는 비율을 SMA알고리즘을 적용하여 개개 지표요소의 분류영상을 생성하여, 도시지역을 추출하고, 이 방법을 다시기 영상에 적용하여 변화가 일어난 지역을 추출하는 것이다. 이러한 방법으로 도시지역의 성장변화를 관찰하는 알고리즘 연구와 도시성장변화를 모니터링 하는 연구에 원격탐사자료의 활용가능성을 제시하고자 한다.