Abstract
Generally, remote sensing is useful to obtain the quantitative and qualitative information of a wide area. For monitoring earth resources and environment, land cover classification of remotely sensed data are needed over increasingly larger area. The objective this study is to propose the process for land cover classification method over a wide area using multi-scene satellite data. Land cover of Korean peninsula was extracted from a Landsat TM and ETM+ mosaic created from 23 scenes at 100-meter resolution. Well-known techniques that used to general image processing and classification are applied to this wide area classification. It is expected that these process is very useful to promptly and efficiently grasp of small scale spatial information such as national territorial information.
원격탐사의 장점 중 하나는 넓은 지역의 정보를 신속하게 추출할 수 있다는 것이다. 이러한 장점은 광역지대의 토지피복을 분류하여 자원 및 환경을 신속하게 파악하고자 하는 수요에 부응할 수 있는 효과적인 수단이다. 이 연구에서는 다량의 위성영상을 이용하여 넓은 지역의 토지피복분류를 효율적으로 수행하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 한반도를 대상으로 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상 23 scene을 이용하여 공간해상도 100m인 토지피복분류를 수행하였다. 기존의 정형화된 위성영상처리 및 분류기법을 적용하여 다량의 위성영상을 처리하고 광역 토지피복분류를 효율적으로 수행하였다. 이러한 방법은 국토계획이나 광역 지역계획 등에서 필요한 전반적인 자원현황을 신속하고 효과적으로 제공할 수 있는 수단이 될 것으로 판단된다.