Study on Application of Neural Network for Unsupervised Training of Remote Sensing Data

신경망을 이용한 원격탐사자료의 군집화 기법 연구

A competitive learning network was proposed as unsupervised training method of remote sensing data, Its performance and computational re¬quirements were compared with conventional clustering techniques such as Se¬quential and K - Means. An airborne remote sensing data set was used to study the performance of these classifiers. The proposed algorithm required a little more computational time than the conventional techniques. However, the perform¬ance of competitive learning network algorithm was found to be slightly more than those of Sequential and K - Means clustering techniques.

본 연구에서는 최근 많은 분야데서 패턴인식을 위한 효과적인 기법으로 이용되고 있는 신경망 기법을 원격탐사자료의 군집화 기법으로서 적용하고자 하였다. 이를 위해 선택된 신경망 모델은 경쟁학습 신경망이며 이를 구성하는 각종 변수들을 재구성하여 원격탐사자료의 군집화를 위한 신경망모델을 설정하였다. 본 신경망을 이용한 군집화 기법은 항공기를 이용하여 획득된 원격탐사자료를 이용하여 순차적(sequential)군집화 기법 K 평균 군집화 기법과 비교되었다. 계산시간은 순차적 기법이나 K 평균기법에 비하여 더 많이 소요되나 정확도면에 있어서는 비교적 우수한 결과를 나타냈다.