A Methodology for GIS Database Implementation using Fuzzy Maximum Likelihood Classification Products of Remotely Sensed Images

원격탐사 영상의 퍼지 최대우도 분류결과를 이용한 GIS 데이터베이스 구축 기법

Until now, Many approach to use the layer or attribute items in GIS the classification results of remotely sensed images is going on, but It was rarely ever tried to use the results of fuzzy classification in GIS. The fuzzy classification can be accurate than any other classification methods of remotely sensed images and can separately extract the result for each classification items. In this study, We applied to GIS database implementation with fuzzy classification result. In the process of this study, We convert the fuzzy classification image into the grid of GIS database, and Membership Grade Value files transformed to table database into the GIS. And then Membership Grade Values related to each grid-cell of database be able to verify with pointer layer. Finally, we can use the fuzzy classification images in GIS database.

지금까지 원격탐사 영상의 분류 결과를 GIS에 하나의 레이어 또는 속성항목으로 이용하기 위한 다양한 연구가 진행되어오고 있으나 퍼지분류결과를 GIS에 이용하려는 시도는 그리 많지 않았던 것이 사실이다. 그러므로, 이 연구에서는 기존에 많이 이용되고 있는 원격탐사 영상의 분류방법에 비해 정확도 면에서 보다 신뢰할 수 있고 분류항목별 분류결과를 독립적으로 추출할 수 있는 퍼지감독분류 결과를 GIS에 적용해보고자 하는 의도에서 시작되었다. 이 연구의 진행과정에서 퍼지분류 결과를 GIS 데이터베이스의 그리드 데이터로 변환하였으며, Membership Grade Value 파일들은 지형정보체계의 테이블 데이터로 변환하여 포인터 레이어를 매개로 그리드의 각 셀에 대한 Membership Grade Value를 확인할 수 있도록 함으로써 퍼지 분류 영상을 GIS 데이터베이스로 이용할 수 있도록 하였다.