Land Cover Classification Techniques for Large Area using Digital Satellite Data

수치위성자료를 이용한 광역의 토지피복분류 기법

This paper is to provide land cover classification techniques for large area ranged in different pathos by classifying Landsat TM data of Jeonnam province. The analyses proceeded by individual scene because acquired dates are not same in different pathes. In this processing, troubles had happened something like variation of classes can be classified in two scenes and choice problem about overlapped area. Since spatial effects in large area affect data values, it was difficult to make a selection of classes and training fields. we could present a solution about these problems by trial and error method, and found that Bayesian maximum likelihood classification and majority filtering were effective to improve classification accuracy.

Landsat TM자료를 이용하여 전라남도 전역에 대한 토지피복분류를 실시하므로서 광역 분석시 자주 발생하게되는 서로 다른 두 path 데이타의 통합 분석기법을 제시하였다. path가 다를 경우 관측일이 다르므로 개별적 분석후 통합하였으며, 이 과정에서 두 scene간의 분류가능 항목의 변화 및 자료 중복지역의 처리문제 등이 대두되었다. 또한 광역 분석시 위도차에 따른 데이타값의 변화로 인하여 분류항목 및 training field의 선정이 어려웠다. 본 연구에서는 수차례의 시행착오를 통하여 이러한 문제에 대한 해결방안을 제시하였으며, 분류 정확도 향상을 위한 Bayesian 최대우도법 및 majority 필터링의 효율성을 입증하였다.