Abstract
The feature extraction using remotely sensed imagery has been recognized one of the important tasks in remote sensing applications. As the high-resolution imagery are widely used to the engineering purposes, need of more accurate feature information also is increasing. Especially, in case of the automatic extraction of linear feature such as road using mid or low-resolution imagery, several techniques was developed and applied in the mean time. But quantitatively comparative analysis of techniques and case studies for high-resolution imagery is rare. In this study, we implemented a computer program to perform and compare GDPA (Gradient Direction Profile Analysis) algorithm and Hough transformation. Also the results of applying two techniques to some images were compared with road centerline layers and boundary layers of digital map and presented. For quantitative comparison, the ranking method using commission error and omission error was used. As results, Hough transform had high accuracy over 20% on the average. As for execution speed, GDPA shows main advantage over Hough transform. But the accuracy was not remarkable difference between GDPA and Hough transform, when the noise removal was app]ied to the result of GDPA. In conclusion, it is expected that GDPA have more advantage than Hough transform in the application side.
위성영상 정보를 이용하여 지형지물을 인식하거나 추출하는 것은 영상정보의 실제적인 응용을 위한 기본 연구로 간주되고 있다. 또한 고 해상도 영상정보가 다양한 민간 분야에서 활발하게 이용됨에 따라 정확한 지형지물의 추출에 대한 필요성이 더욱 강조되고 있다. 지금까지 중-저 해상도 영상정보를 대상으로 하여 도로 경계를 포함하는 선형 지형지물을 자동으로 추출하기 위한 여러 가지 방법들이 개발되고 있어 왔으나 이를 고 해상도 영상정보에 적용하거나 적용 결과를 분석한 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 항공사진 정보니 고 해상도 영상정보를 대상으로 하여 선형 지형지물의 추출에 적합한 기법으로 최근에 제안된 구배 방향 프로파일 알고리즘(GDPA)과 Hough 변환기법에 따른 적용 결과를 동일한 자료에 적용하고 이러한 결과를 비교하고자 하였다. 각 방법에 대한 적용 결과를 정량적으로 비교하기 위해 수치지도의 도로 중심선과 도로 경계선 레이어를 기준으로 하는 Commission, Omission 오차를 이용한 Ranking기법을 적용하여 수행하였다. 연구 결과, Hough 변환기법이 추출 결과 영상에서는 평균적으로 20%정도의 높은 정확도를 보이며, 처리속도는 GDPA의 경우가 Hough 변환 기법에 비하여 빠른 실행 속도를 보이는 것으로 나타났다 그러나 GDPA 알고리즘에 잡음제거를 시행한 경우에는 Hough 변환에 의한 결과와 유사한 정확도를 보인다. 결론적으로 위성 영상정보로부터 지형지물을 추출하는 어플리케이션에서는 GDPA 알고리즘이 Hough 변환 기법에 비하여 적용성이 좋은 것으로 생각된다.
