An Empirical Study on the Land Cover Classification Method using IKONOS Image

IKONOS 영상의 토지피복분류 방법에 관한 실증 연구

This study investigated how appropriate the classification methods based on conventional spectral characteristics are for high resolution imagery. A supervised classification mixing parametric and non-parametric rules, a method in which fuzzy theory is applied to such classification, and an unsupervised method were performed and compared to each other for accuracy. In addition, comparing the result screen-digitized through interpretation to the classification result using spectral characteristics, this study analyzed the conformity of both methods. Although the supervised classification to which fuzzy theory was applied showed the best performance, the application of conventional classification techniques to high resolution imagery had some limitations due to there being too much information unnecessary to classification, shadows, and a lack of spectral information. Consequently, more advanced techniques including integration with other advanced remote sensing technologies, such as lidar, and application of filtering or template techniques, are required to classify land cover/use or to extract useful information from high resolution imagery.

이 연구는 기존의 분광특성에 의한 영상분류방법들이 고해상도 위성영상에 어느 정도 적절한지 알아보는데 목적이 있다. 이를 위하여 매개변수법과 비매개변수법을 혼합한 감독분류, 퍼지이론을 적용한 감독분류 그리고 무감독분류방법을 각각 적용하여 토지피복분류를 실시하고 각 방법들의 적용결과를 서로 비교하였다. 또한 육안판독과 분광특성을 이용한 영상분류 결과를 서로 비교하여 각 방법 간 토지피복분류의 결과를 비교 분석하였다. 실증연구 결과, 고해상도 위성영상은 반사값의 복잡성, 그림자의 영향 등으로 인하여 노이즈 현상이 심하게 발생하였다. 이러한 고해상도 위성영상은 무감독분류보다는 감독분류가 더 적절한 분석방법이며, 특히 퍼지이론을 적용한 감독분류방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 그러나 토지피복분류결과의 전체 정확도가 76% 정도에 불과해 토지피복분류결과의 신뢰성이 낮았다. 또한 육안판독과 영상분류 결과를 서로 비교한 바 뚜렷한 경계와 넓은 면적을 갖는 농경지 등의 항목은 일치도가 높은 반면 산발적으로 분포해 있는 초지 등의 항목은 일치도가 낮게 나타났다. 영상분류와 육안판독 간의 일치도는 79%로 나타났다.