Abstract
The purpose of this study is focused on the development of the effective classification technique using ultra multiband of hyperspectral image. This study suggests the classification technique using canonical correlation analysis, one of multivariate statistical analysis in hyperspectral image classification. High accuracy of classification result is expected for this classification technique as the number of bands increase. This technique is compared with Maximum Likelihood Classification(MLC). The hyperspectral image is the EO1-hyperion image acquired on September 2, 2001, and the number of bands for the experiment were chosen at 30, considering the band scope except the thermal band of Landsat TM. We chose the comparing base map as Ground Truth Data. We evaluate the accuracy by comparing this base map with the classification result image and performing overlay analysis visually. The result showed us that in MLC's case, it can't classify except water, and in case of water, it only classifies big lakes. But Canonical Correlation Classification (CCC) classifies the golf lawn exactly, and it classifies the highway line in the urban area well. In case of water, the ponds that are in golf ground area, the ponds in university, and pools are also classified well. As a result, although the training areas are selected without any trial and error, it was possible to get the exact classification result. Also, the ability to distinguish golf lawn from other vegetations in classification classes, and the ability to classify water was better than MLC technique. Conclusively, this CCC technique for hyperspectral image will be very useful for estimating harvest and detecting surface water. In advance, it will do an important role in the construction of GIS database using the spectral high resolution image, hyperspectral data.
본 논문의 의도는 하이퍼스펙트럴 영상의 다량의 밴드를 사용하면서도 효율적인 분류기법의 개발에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분류에 있어 이론적으로 밴드수가 많아질수록 분류정확도가 높을 것이라 예상되는, 다변량 통계분석기법중의 하나인 정준상관분석을 적용한 분류기법을 제안한다. 그리고 기존의 대표적인 전통적 분류기법인 최대 우도분류 방법과 비교한다. 사용되는 하이퍼스펙트럴 영상은 2001년 9월 2일 취득된 EO1-Hyperion 영상이다. 실험을 위한 밴드수는 LANDSAT TM 영상에서 열밴드를 제외한 나머지 데이터의 파장대와 일치하는 부분을 감안하여 30개 밴드로 선정하였다. 지상실제데이터로서 비교기본도를 채택하였다. 이 비교기본도와 시각적으로 윤곽을 비교하고, 중첩분석하여 정확도를 평가하였다. 최대우도분류의 경우 수역 분류를 제외하고는 전혀 분류기법으로서의 역할을 하지 못하는 것으로 판단되며, 수역의 경우도 큰 호수 외에 작은 호수나 골프장내 연못, 부분적으로 물이 존재하는 작은 영역 등은 전혀 분류하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 정준상관분류결과는 비교기본도와 형태적으로 시각적 비교를 해볼 때 골프장잔디를 거의 명확히 분류해 내고 있으며, 도시역에 대해서도 고속도로의 선형 등을 상당히 잘 분류해내고 있음을 알 수 있다. 또한 수역의 경우도 골프장 연못이나 대학교내 연못, 기타지역의 연못, 웅덩이 등 까지도 잘 분류해내고 있음을 확인할 수 있다. 결과적으로 정준상관분석 알고리즘의 개념상 트레이닝 영역 선정시 시행착오를 겪지 않고도 정확한 분류를 할 수 있었다. 또한 분류항목 중에서 잔디와 그 외 식물을 구분해 내는 능력과 수역을 추출해 내는 능력이 최대우도분류기법에 비해 우수하였다. 이상의 결과로 판단해 볼 때 하이퍼스펙트럴영상에 적용되는 정준상관분류기법은 농작물 작황 예측과 지표수 탐사에 매우 유용하리라 판단되며, 나아가서는 분광적 고해상도 영상인 하이퍼스펙트럴 데이터를 이용한 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.