Extraction of SAR Imagery Informations for the Classification Accuracy Enhancement - Using SPOT XS and RADARSAT SAR Imagery

광학영상의 토지피복분류 정확도 향상을 위한 SAR 영상 정보의 처리에 관한 연구

For the land-cover classification we have usually used imagery of the optical sensors only. But currently a number of the satellite with various sensors are operating and the availability of using the data acquired from them are increasing. SAR sensors, in particular, can produce additional informations on the land-cover which has not been available from optical sensors. On this study, I have applied the SAR Image to the SPOT XS image in the classification procedures, and analysed the classified results. In this procedure I have extracted texture informations from SAR intensity images, then applied both intensity and texture informations. From the accuracy analysis, overall accuracy are increased slightly when the SAR texture was applied. In case of the Built-up class the results showed higher accuracy than those of when only the SPOT XS image was used. From this result I can show that overall accuracy was increased slightly but the spatial distribution of classes was visibly improved.

지금까지 토지피복 분류에 다중파장의 광학센서로 취득된 위성영상만을 적용하는 것이 일반적이었다. 그러나, 현재 다양한 영상센서들이 존재하고 그 획득기회가 증가함에 따라 동일지역에 대하여 여러 영상들을 이용할 수 있게 되었다. 특히 SAR 센서의 경우에는 광학센서로는 탐지가 불가능한 지표특성에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 기상의 영향을 적게 받는다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상을 기존의 SPOT XS 영상에 적용하여 토지피복분류에 이용함으로써 그 결과를 비교 평가하여 보았다. SAR 강도 영상으로부터 여러 가지 크기의 창을 적용한 질감 정보를 추출하여 연구에 적용하였으며, 그 결과 SPOT 영상만을 이용하여 분류한 경우보다 SAR 정보를 이용하여 분류한 결과가 미소한 차이로 증가하였으며, 특히 도시지역의 경우에는 좀 더 높은 정확도를 나타내었다. 분류결과는 전체정착도로는 그 차이가 미미하였으나 시각적으로나 공간적인 분포의 측면에서 눈에 띄게 달라졌음을 확인할 수 있었다.