Land Cover Classification Using UAV Imagery and Object-Based Image Analysis - Focusing on the Maseo-myeon, Seocheon-gun, Chungcheongnam-do -

A land cover map provides basic information to help understand the current state of a region, but its utilization in the ecological research field has deteriorated due to limited temporal and spatial resolutions. The purpose of this study was to investigate the possibility of using a land cover map with data based on high resolution images acquired by UAV. Using the UAV, 10.5 cm orthoimages were obtained from the $2.5km^2$ study area, and land cover maps were obtained from object-based and pixel-based classification for comparison and analysis. From accuracy verification, classification accuracy was shown to be high, with a Kappa of 0.77 for the pixel-based classification and a Kappa of 0.82 for the object-based classification. The overall area ratios were similar, and good classification results were found in grasslands and wetlands. The optimal image segmentation weights for object-based classification were Scale=150, Shape=0.5, Compactness=0.5, and Color=1. Scale was the most influential factor in the weight selection process. Compared with the pixel-based classification, the object-based classification provides results that are easy to read because there is a clear boundary between objects. Compared with the land cover map from the Ministry of Environment (subdivision), it was effective for natural areas (forests, grasslands, wetlands, etc.) but not developed areas (roads, buildings, etc.). The application of an object-based classification method for land cover using UAV images can contribute to the field of ecological research with its advantages of rapidly updated data, good accuracy, and economical efficiency.

UAV와 객체기반 영상분석 기법을 활용한 토지피복 분류 - 충청남도 서천군 마서면 일원을 대상으로 -

토지피복도는 지역의 현황을 파악하는 기초적 자료이지만 시간적 공간적 해상도의 한계로 인하여 생태 연구 분야에서의 활용성은 떨어지는 측면이 있다. 이에 본 연구에서는 UAV으로 취득된 고해상도 영상을 기반으로 토지피복도 제작과 자료의 활용가능성을 알아보고자 하였다. UAV를 이용하여 연구대상지 $2.5km^2$ 범위에서 10.5cm 정사영상을 취득하였으며 객체기반(Object-based)과 화소기반(pixel-based) 분류를 통해 얻어진 토지피복도를 비교 분석하였다. 정확도 검증 결과 화소기반 분류는 Kappa 0.77, 객체기반 분류는 Kappa 0.82로 분류정확도가 높았으며, 전반적인 면적비율은 유사하지만 초지, 습지 지역에서 양호한 분류 결과가 나타났다. 객체기반 분류를 위한 최적의 영상분할 가중치는 Scale150, Shape 0.5, Compactness 0.5, Color 1로 선정하였으며 가중치 선정과정에서 Scale이 가장 큰 영향을 주었다. 화소기반 분류 결과와 비교해 객체간의 명확한 경계를 가지므로 결과물 판독이 용이한 것으로 나타났으며, 환경부 토지피복도(세분류)와 비교하여 개발지역(도로, 건물 등)을 제외한 자연지역(산림, 초지, 습지 등)의 분류에 효과적이었다. UAV 영상을 활용한 토지피복 분류방법으로서 객체기반 분류기법의 적용은 자료의 최신성, 정확성, 경제성 등의 장점으로 생태 연구 분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.