• 제목/요약/키워드: 최대우도분류법

검색결과 11건 처리시간 0.026초

토지피복분류에 있어 신경망과 최대우도분류기의 비교 (A comparison of neural networks and maximum likelihood classifier for the classification of land-cover)

  • 전형섭;조기성
    • 대한공간정보학회지
    • /
    • 제8권2호
    • /
    • pp.23-33
    • /
    • 2000
  • 본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

  • PDF

훈련지역의 취득방법 및 규모에 따른 JERS-1위성영상의 토지피복분류 정확도 평가 (Estimation of Classification Accuracy of JERS-1 Satellite Imagery according to the Acquisition Method and Size of Training Reference Data)

  • 하성룡;경천구;박상영;박대희
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제5권1호
    • /
    • pp.27-37
    • /
    • 2002
  • 정량적인 토지피복도의 확보는 유역에 분포하는 비점오염원의 규명에 있어서 매우 중요한 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 위성영상을 이용한 토지피복분류 과정에 있어서, 훈련지역의 취득방법 및 규모가 분류정확도에 미치는 영향을 JERS-1 OPS 위성영상을 기반으로 평가하였다. 전체 연구대상지역 중에서 0.3%, 0.5%, 1.0%를 훈련지역으로 추출함에 있어서 두 가지 기법을 제안하였다. 첫번째 기법은 해당지역에 대한 사전 지식을 갖춘 연구자가 훈련지역을 추출하였으며, 두번째 기법은 기하학적 보정을 행한 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하였다. 영상의 토지피복 분류는 최대우도분류법을 이용하였다. 연구결과 사용자에 의한 훈련지역 취득기법보다 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하여 최대우도분류법을 적용할 경우 전체정확도가 최대 18% 정도 향상하였다. 우리나라와 같이 복잡하고 다양한 토지이용을 가진 지형에서 JERS-1 영상을 이용하여 95%의 신뢰도를 얻기 위해서는 적어도 훈련지역을 전체지역의 약 1% 이상 추출하여야 만족할 만한 토지피복분류를 수행할 수 있었다.

  • PDF

GPS 측량의 3차원 좌표변환에 의한 정밀위치결정 (The Precise Positioning with the 3D Coordinate Transformation of GPS Surveying)

  • 박운용;유복모;이기부
    • 대한공간정보학회지
    • /
    • 제8권2호
    • /
    • pp.47-60
    • /
    • 2000
  • 본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

  • PDF

다중주파수 SAR 영상을 이용한 북극해 그린란드 정착빙 분류 (Classification for Landfast Ice Types in the Greenland of the Arctic by Using Multifrequency SAR Images)

  • 황도현;황병준;윤홍주
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제29권1호
    • /
    • pp.1-9
    • /
    • 2013
  • 그린란드 북쪽 정착빙 부근 해빙을 분류하기 위하여 현장 자료, 다중 주파수 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상, 텍스쳐 영상을 사용하였다. 해빙의 유형은 first year ice, highly deformed ice, ridge, moderately deformed ice 총 4개로 분류하였다. K-means 알고리즘을 사용하여 텍스쳐 영상으로 분류한 경우 SAR 영상을 사용했을 때 보다 전체 정확도가 높게 나타났으나, 최대 우도법(maximum likelihood) 알고리즘을 사용하였을 때 텍스쳐 영상의 전체 정확도는 때에 따라서 높게 나타났다. 단일 영상 및 다중 영상을 사용했을 때 결과를 비교하면, K-means 알고리즘을 사용했을 때는 다중 영상을 이용하는 것이 전체 정확도가 높게 나타났다. 최대 우도법 알고리즘을 사용했을 경우, 단일 영상을 사용했을 때와 다중 영상을 사용했을 때 클래스별 분류 정확도가 차이가 있어 단일 영상과 다중 영상을 적절하게 사용해야 한다고 판단된다.

다중분광 및 다중시기 영상자료 통합을 통한 토지피복분류 갱신 (Updating Land Cover Classification Using Integration of Multi-Spectral and Temporal Remotely Sensed Data)

  • 장동호
    • 대한지리학회지
    • /
    • 제39권5호
    • /
    • pp.786-803
    • /
    • 2004
  • 최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.

퍼지 클래스 벡터를 이용하는 다중센서 융합에 의한 무감독 영상분류 (Unsupervised Image Classification through Multisensor Fusion using Fuzzy Class Vector)

  • 이상훈
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제19권4호
    • /
    • pp.329-339
    • /
    • 2003
  • 본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.

Kompsat-3A 영상에서 팔당댐 유역의 하천과 저류지의 분할에 관한 연구 (A Study on the Stream and Reservoir Segmentation in Paldang Dam Basin in Kompsat-3A Image)

  • 유호진;최현
    • 한국산업융합학회 논문집
    • /
    • 제23권2_2호
    • /
    • pp.173-180
    • /
    • 2020
  • In Korea, due to the rapid increase in population due to industrialization, rivers were developed and managed with a focus on the completion and dimension of rivers. Due to the rapid increase in river use, there are so many river facilities indiscriminately that the administrative and management tasks are complicated and diversified in computerizing facilities and hydrologic data. Many methods have been proposed to solve this problem, but many problems exist. Among them, water has the same spectral characteristics, so it is difficult to subdivide into rivers, reservoirs, and dams. Therefore, this study subdivided the water system using supervised classification and GIS in order to efficiently manage the water resources by classifying the water system with the same spectral characteristics. In order to analyze the accuracy of the results, the accuracy of the objects classified using land cover map provided by environmental spatial information service was evaluated, and the result was an average of 91.75%, with 97.50% of rivers, 87.76% of reservoirs, and 90.00% of others.

LANDSAT TM 영상을 이용한 호소의 클로로필 a및 투명도 해석에 관한 연구 (The Interpretation Of Chlorophyll a And Transparency In A Lake Using LANDSAT TM Imagery)

  • 이건희;전형섭;김태근;조기성
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.47-56
    • /
    • 1997
  • 본 연구소에서는 호소 수질오염의 중요한 관심대상인 영양상태를 평가하기 위해 원격탐 사기법을 적용하였다. 원격탐사기법을 적용하는데 있어서 기존의 회귀식을 이용한 방법과는 달리 분류기법을 사용하여 영양상태를 평가하였다. 부영양화는 조류의 이상증식에 의해 유발되므로, 수 체의 조류농도와 밀접한 항목인 클로로필 a와 투명도를 원격탐사 데이터에 적용하였다. 본 연구 에서 영향상태의 분류는 최대우도법과 최소거리법을 이용하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 광역수계의 영양상태 평가시 원격탐사 데이터를 적용함에 있어 기초적인 분류기법만을 수 행하여도 70%이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 둘째, 분류정확도면에서 최소거리법이 최대우도법에 비하여 양호하게 나타났다. 이것은 샘플이 정규분포를 이루고는 있으나 통계적인 기법을 적용하기에는 샘플수가 너무 적은 것에 기인한 것 으로 차후 통계적 분포에 영향을 받지 않는 인공신경망을 이용한 분류기법의 도입이 요구된다. 셋째, 본 연구결과를 이용하면 수계의 영양상태를 신속하고 주기적이며 가시적인 분석평가를 할 수 있어 호소의 영양상태 진행정도에 따라 적절한 대응책을 수립하는데 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Landsat TM 자료를 이용한 임종구분에 관한 연구 (A Study on the Classification of Forest by Landsat TM Data)

  • 최승필;홍성태;박재훈
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제11권1호
    • /
    • pp.55-60
    • /
    • 1993
  • 자연 생태계의 일부분으로 발생한 삼림은 공기를 맑게하고 수자원을 보존하며, 번식과 멸종의 방지, 휴식공간 제공 그리고 인간생활 환경을 형성하고 보존시키는 역할을 수행한다. 본 연구에서 원격탐사 자료를 이용하여 삼림식생을 분류한 것은 침염수, 활엽수, 농경지 및 초지, 물의 네 가지로 삼림식생정보를 분류하였다. TM 수치영상을 컴퓨터를 이용하여 분류할 경우, 물지역의 특성 값은 제 4밴드에서 7-13 D.N으로 나타났다. 그러나 침엽수, 활엽수, 농경지 및 초지는 모두 비슷한 특성 값이 나타나므로 화상처리를 해야했다. 화상처리를 제 2밴드와 제 3밴드를 합성한 영상을 비연산처리한 결과, 제 3밴드로부터 활엽수 지역은 72-91의 D.N으로 나타나고, 제 1밴드에서의 침엽수 지역은 l18∼136, 제 3밴드에서의 농경지 및 초지는 96-120의 D.N에서 일치하였다. 또한 최대 우도법으로 분류한 결과와 TM 수치영상의 현지답사에 대한 비교오차를 구한 결과 침엽수, 활엽수, 농경지와 초지 및 물에서 각각 -7.43%, +1.89%, +7.58%, -2.04%의 분류 정확도를 얻었다. 결론적으로 이 결과는 원격탐사 자료를 이용한 삼림식생분류가 매우 유용한 것임이 입증되었다.

  • PDF

비특이적 소견을 보이는 3세 이하의 발열 환아에서 세균성 감염의 예측 인자 : 백혈구 수, 적혈구 침강 속도, C-반응성 단백질 (Predictors of Clinically Non Specific Bacterial Infection in Febrile Children Less than 3 Years of Age : WBC, ESR and CRP)

  • 노정아;노영일;양은석;김은영;박영봉;문경래
    • Clinical and Experimental Pediatrics
    • /
    • 제46권8호
    • /
    • pp.758-762
    • /
    • 2003
  • 목 적 : 저자들은 발열을 주소로 입원한 3세 이하의 소아에서 초기 총 백혈구 수, 적혈구 침강 속도, C-반응성 단백질 정량적 검사를 통해 민감도와 특이도가 최대치에 이르는 수치를 차단점으로 선택하여 세균성 감염의 고위험군을 예측하고 항생제 치료의 지표로 삼고자 연구를 하였다. 방 법 : 2001년 6월부터 2002년 6월까지 조선대학교병원 소아과에 발열을 주소로 입원치료 하였던 환아 중 진찰 소견에서 발열에 대한 원인을 발견할 수 없었던 1개월에서 36개월 사이의 71명을 대상으로 하여 후향적으로 조사하였다. 대상 환아들을 세균성 감염과 비세균성 감염으로 분류한 후 각각의 진단 기준의 양성 예측치와 우도비를 계산하고 민감도와 특이도가 최대치에 이르는 수치를 차단점(cut-off point)으로 선택하여 그 수치에서의 민감도와 특이도를 조사하였다. 결 과 : 대상 환아 총 71명(남아 44명, 여아 27명)이고, 평균 연령은 12.7개월이었다. 세균성 감염인 경우는 20례(28%)이었으며, 요로 감염 12례, 세균혈증 5례, 뇌막염 3례 순이었다. 감염균은 E.coli 6례, K.pneumoniae 3례, E. faecalis 3례, Streptococcus ganguinis 3례, Salmonella 2례, S.aureus 1례, Stenotrophomonas maltophilia 1례, Streptococcus constellatus 1례였다. 총 백혈구 수, 적혈구 침강 속도, C-반응성 단백질은 세균성 감염군과 비세균성 감염군간의 유의한 차이를 보였다(P=0.038, 0.009, 0.002). 양성예측치와 우도비는 총 백혈구 수는 20,000/mm^3$ 이상에서 75%, 7.65이었으며, 적혈구 침강 속도는 30-50 mm/hr에서 60%, 3.83이었다. C-반응성 단백질의 양성 예측치와 우도비는 3-6 mg/dL에서 63%, 4.25이었다. 민감도와 특이도가 최대치에 이르는 수치는 총 백혈구 수 $20,000/mm^3$, 적혈구 침강 속도 30 mm/hr, C-반응성 단백질 3.0 mg/dL이었으며, 이 값에서의 민감도는 각각 75%, 79%, 83%, 특이도는 75%, 68%, 77%이었다. 결 론 : 비특이적 소견을 보이는 3세 이하 발열 환아에서 차단점을 총 백혈구 수 20,000/mm^3$, 적혈구 침강 속도 30 mm/hr, C-반응성 단백질 3.0 mg/dL으로 적용할 때 세균성 감염에서 선택적 치료 방침을 세울 수 있게 되리라 생각된다.