Change Vector Analysis : Change detection of flood area using LANDSAT TM Data

LANDSAT TM을 이용한 홍수지역의 변화탐지 : Change Vector Analysis 방법을 중심으로

Change detection and analysis is a powerful application of remote sensing, in that the spectral resolution of multi-band sensors can be used to advantage in monitoring both significant and subtle land cover changes over time. In this study, the LANDSAT TM data was used to detect the change areas affected by flood from a heavy rainfall. The study area is the Nakdong River located in the Korea peninsular. Among the several change detection techniques, change vector analysis(CVA), principle component analysis(PCA) and image difference approach are utilized in this paper. CVA uses any number of spectral bands from multi-date satellite data to produce change image that yield information of the magnitude and direction of differences pixel values. And accuracy assessment was carried out with a change image produced from three techniques. In result, CVA was found to be the most accurate for detecting areas affected by flood. CVA with the overall accuracy and Kappa coefficient of 97.27 percent and 94.45 percent, respectively.

변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.