공간분포지표를 이용한 위성영상 분류오차의 공간적 분포 평가

Estimating the Spatial Distribution of Satellite Image Classification Error Using Index of Spatial Distribution

  • 이병길 (서울대학교 도시공학과) ;
  • 김용일 (서울대학교 지구환경시스템공학부) ;
  • 어양담 (서울대학교 공학연구소)
  • 발행 : 1999.06.01

초록

영상분류 결과는 지형적 영향, 영상의 상태 등에 따라 전체 영상에 대하여 균일하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 분류 결과의 불균일성과 위성영상 분류 오차의 공간적 분포를 평가하기 위해 ISDd (Index of Spatial Distribution by distance) 와 ISDs (ISD by scatteredness)의 개념을 제안하였다. ISDd는 지표화된 오분류 화소간의 거리이고, ISDs는 오분류 화소의 산포도에 관한 통계적 지표이다. 실제 위성영상에 대한 실험을 통하여 ISDd와 ISDs를 계산 및 평가하였으며, 실제 국지적 오분류 영역을 추출하여 오분류의 원인을 고찰하였다. 본 연구 결과, ISDd와 ISDs를 동시에 사용하여 오분류 화소의 국지적 밀집 여부와 밀집 정도의 평가가 가능하였으며, 그 결과를 토대로 영상의 일부분에 대한 분류결과의 채택/기각을 결정할 수 있었다. 따라서, 전체 분류정확도 외에 공간분포지표를 사용함으로써 사용자는 오분류 화소의 공간적 분포 상태를 파악할 수 있으며, 분류 결과의 적합성 및 신뢰성 판단을 위한 추가적인 기준을 가질 수 있다.

The quality of image classification results is not always uniform over entire image. Thus, this study proposes the concept of ISDd (Index of Spatial Distribution by distance) and ISDs (ISD by scatteredness) for the evaluation of unevenness of result quality, and spatial distribution of satellite image classification errors. The ISDd is indexed mean distance of misclassified pixels and the ISDs is statistical indicator of scatteredness of misclassified pixels. In this study, the ISDd and the ISDs are calculated and evaluated for some satellite images, then misclassified area is extracted and the reasons of misclassification are examined. As the result of this study, using both the ISDd and the ISDs, the basis of decision on adoption/rejection of classification results is offered at sub-image level by evaluation of the local aggregation of misclassified pixels. Using Index of Spatial Distribution. as well as overall classification accuracy, users can understand the spatial distribution of misclassified pixels, and can have the additional criterion of the judgement on suitability and reliability of classification results.

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