Feature Selection for Image Classification of Hyperion Data

Hyperion 영상의 분류를 위한 밴드 추출

다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행하기 위하여 분류 클래스의 훈련지역 선정과 선정된 클래스의 분리도 분포가 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 초다중분광 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 노이즈로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 훈련지역의 선정시 밴드수에 비해 상대적으로 제한된 훈련화소 크기로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 필요한 유효 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 추출된 밴드와 분류 클래스의 적합성 관계를 확인하고자 한다 이 과정에서 클래스 분리도를 이용하여 정확도 평가 이전에 밴드와 클래스 선정의 타당성을 확인할 수 있다.