• 제목/요약/키워드: 혼합화소분석기법

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Landsat-7 ETM+영상을 이용한 산림지역의 혼합화소분석 (Spectral Mixture Analysis in forest using Landsat-7 ETM+)

  • 이지민;이규성
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.157-162
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    • 2003
  • 중저해상도 광학영상의 순간시야각(instantaneous filed of view -IFOV)에 포함되는 공간에는 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이다. 영상분류와 같은 기존의 영상처리기법에서는 하나의 화소가 단일의 지표물을 대표한다는 가정에서 접근하였으나, 최근 화소의 혼합정도를 세분하는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)기법이 개발되고 있다. 분광혼합분석법을 이용하여 혼합된 화소에 포함된 지표물을 분해(unmixing) 하고 그 효과를 분석하고자 하여 경기도 광릉국립수목원의 시험림 지역을 대상으로 Landsat-7 ETM+영상을 이용하여 선형혼합 모델을 적용하였고, 그 결과 각각의 화소를 6개의 End-member의 혼합비로 구분하였다. Endmember의 비율을 나타낸 영상을 분석하여 점유비율에 따른 활엽수와 침엽수의 구분을 할 수 있었고, 각 임상별의 특징도 얻을 수 있었다. 특히 침엽수의 경우 그림자의 효과가 높다는 특성도 파악 할 수 있었다. 분광혼합분석법은 기존의 전통 분류방법과는 달리 다양한 산림의 정보를 추출해 낼 수 있다.

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정준벡터분석에 의한 혼합화소 해석기법에 관한 연구 (A Technique for Mixed Pixel Extraction by Canonical Vector Analysis)

  • 박민호
    • 한국측량학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.75-84
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    • 1998
  • 인공위성 데이터로부터 보다 자세한 정보를 취득하기 위해 혼합화소를 해석하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 2가지 토지피복만 혼합되어 있는 경우로 한정하였다. 정준상관분류기법에서 생성되는 정준벡터를 분석하여 혼합화소를 분류해 낼 수 있었으며, 그 기준으로 정준벡터의 요소인 정준가중치 2개의 상대적 비율을 역치로 사용하였다. 9월 1일을 전후한 TM 데이터의 다리와 물 항목에 대한 분류의 경우에, 혼합화소를 가장 적절히 분류하는 역치는 4.0으로 결정되었다. 즉 정준가중치사이의 비율이 4.0이상이면 단일피복화소이며, 4.0이하이면 혼합화소로 간주하게 된다. 정준가중치의 분포에 의해 대략적인 토지피복 구성비율도 추정할 수 있다. 실험영역에 대한 혼합화소 추출의 정확도는 90%로서 높은 수준이었다. 따라서 정준벡터분석에 의한 혼합화소 분류방법은 효용성이 있다고 판단된다.

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다중시기 위성영상의 분광혼합화소분석에 의한 팔당 상수원보호구역의 소택형 습지 판별 (Identification of Palustrine Wetlands in Paldang Reservoir Using Spectral Mixture Analysis of Multi-temporal Landsat Imagery)

  • 김상욱;박종화
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제7권3호
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    • pp.48-55
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    • 2004
  • 본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.

MODIS영상을 이용한 소규모 산불 탐지 기법 개발 (Development of an algorithm for detecting sub-pixel scale forest fires using MODIS data)

  • 김선화;이규성
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.87-92
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    • 2009
  • 현재 미국 NASA에서는 전 지구에서 일별 발생하는 산불 탐지 영상(MOD14 product)을 제작, 배포하고 있다. 그러나, 이러한 MOD14 영상은 MODIS 자체의 낮은 공간해상도로 인하여 우리나라와 같이 소규모 산불이 발생하는 지역에서는 산불 탐지 정확도가 매우 낮게 나타났다. 본 연구에서는 기존의 MODIS 산불 지도에서 탐지되지 못한 소규모 산불을 대상으로 혼합화소분석기법(spectral mixed analysis)을 적용한 새로운 산불 탐지 알고리즘을 제시하였다. 새로운 산불 탐지 알고리즘은 진행산불 탐지 알고리즘과 연소지 탐지 알고리즘으로 구성된다. 소규모 산불이 170건 이상 발생한 2004년과 2005년 4월 남한지역을 대상으로 적용한 결과 1ha 규모의 연소지 탐지가 가능하게 되었으며, 연구 결과 소규모 진행산불과 연소지에 대해 70%이상의 탐지율을 확보하였으며, 40% 이하의 오탐지율(false alarm ratio)을 산출하였다.

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산불연료지도 제작을 위한 객체기반 분류 방법 연구 (A Study on the Object-based Classification Method for Wildfire Fuel Type Map)

  • 윤여상;김윤수;김용승
    • 항공우주기술
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    • 제6권1호
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    • pp.213-221
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    • 2007
  • 본 연구에서는 2002년 4월에 획득된 Hyperion 초분광 원격탐사 자료를 이용하여 산불연료지도 제작을 위한 객체기반 분류 기법을 제시하였으며, 또한 객체기반 분석결과와 화소기반 분석결과를 비교해 보았다. 이를 위해 우선적으로 Hyperion 위성영상에 있는 잡음 화소 보정과 잡음 밴드를 제거하였으며, 또한 정확한 자료 처리를 위해 대기보정을 수행하였다. 산불 연료 지도 제작을 위한 방법은 분광혼합분석(SMA) 처리 결과를 재구성하여 얻었다. 객체 기반 접근 방법은 세그먼트 기반의 endmember 선택방법을 활용하였으며, 화소기반 분석은 표준 분광혼합분석기법을 적용하였다. 검증 및 비교를 위해서는 고해상도 칼라 항공정사영상이 활용되었다.

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위성탐사 이미지에서 혼합화소의 해석에 관한 연구 (An Analysis of Mixed Pixel in the Remote Sensing Image Data)

  • 김진일;박민호;김성천
    • 대한공간정보학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.91-100
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    • 1995
  • 본 논문은 위성탐사 이미지의 분류에서 한 화소(SPOT HRV의 밴드 1-3의 경우 $200{\times}20m$)에 포함된 혼합된 정보의 분류를 시도한다. 먼저 기존의 분류기법에서 발생되는 정보의 손실과 혼합화소에 내포된 정보의 불확실성에 대해 알아보고 이를 해결하기 위한 방법으로 피지 시그모이드 함수와 역전파 신경망을 이용한 기법을 제안하며, 이를 실험하고 비교 분석한다.

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분광혼합분석 기법에 의한 산림피복 정보의 특성 분석 (Analysis of Forest Cover Information Extracted by Spectral Mixture Analysis)

  • 이지민;이규성
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제19권6호
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    • pp.411-419
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    • 2003
  • 광학영상에서 개별 화소에 해당하는 공간은 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이나, 기존의 영상처리는 각 화소를 단일의 지표물로 가정하여 처리하였다. 본 연구에서는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)을 이용하여 개개의 화소를 구성하고 있는 두 가지 이상의 지표물을 점유비율에 따라 분해하고 그 결과의 활용 가능성을 분석하였다. 경기도 광릉시 험림을 대상으로 Landsat-7 ETM+ 영상을 획득하여 대기보정 및 지형효과에 의한 복사보정을 실시하였다. 선형혼합모델을 통하여 각 화소를 6개 단위지표물(endmember)의 점유비율로 분해하였다. 각 endmember의 점유비율을 나타내는 영상들을 조합하여 보다 세부적인 임상분류가 가능하였다. 토양의 점유비율을 이용하여 수관울폐도와 관련된 정보의 추출도 가능하다고 판단된다. 또한 침엽수림의 화소값에 그늘에 의한 영향이 많다는 것을 알 수 있었다. 산림의 다양하고 복잡한 구성요소를 감안한다면 분광혼합분석은 기존의 영상처리방법에서 얻을 수 없었던 세부적인 산림정보의 추출을 위한 새로운 도구로 기대 된다.

수정된 IEA 기반의 분광혼합분석 기법을 이용한 임상분류 (Spectral Mixture Analysis Using Modified IEA Algorithm for Forest Classification)

  • 송아람;한유경;김용현;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.219-226
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    • 2014
  • 분광혼합분석 결과로 얻어지는 각 물체의 점유비율을 활용하면 보다 세밀한 분류가 가능하다. 이는 복잡한 도심지역의 피복분류 뿐만 아니라 혼효림이 많은 한반도 임상분류에 적합한 분류기법이 될 수 있다. 효과적인 임상분류를 위해서는 무엇보다 적절한 endmember의 추출이 선행되어야 하는데, 기존에 주로 사용되었던 기하학적 방법(geometric endmember selection)은 분광특성이 유사한 산림지역에 적합하지 않다. 본 연구에서는 영상에서 직접 순수한 화소를 추출하는 기법 중의 하나인 IEA(Iterative Error Analysis)와 침엽수와 활엽수의 분광특성을 이용하여 실험지역을 대표할 수 있는 각각의 endmember를 자동으로 추출하였다. CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager) 영상의 두 지역에 대하여 분광혼합분석을 이용한 분류를 수행한 결과, 분류 정확도는 각각 86%와 90%로, 제안한 기법이 실험대상지역을 대표하는 침엽수와 활엽수의 endmember를 적절하게 추출한 것으로 나타났다. 분광혼합분석 기법을 이용한 보다 효과적인 분류를 위해서 분류항목 외 기타물질을 endmember로 고려하는 연구가 필요할 것으로 보인다.

MODIS 다중시기 영상의 선형분광혼합화소분석을 이용한 한반도 토지피복분류도 구축 (Land Cover Classification of the Korean Peninsula Using Linear Spectral Mixture Analysis of MODIS Multi-temporal Data)

  • 정승규;박종화;김상욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.553-563
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    • 2006
  • 본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.

위성영상과 Sub-pixel 분류에 의한 섬강유역의 불투수율 추정 (Impervious Surface Estimation Area of Seom River Basin using Satellite Imagery and Sub-pixel Classifier)

  • 나상일;박종화;신형섭;박진기;백신철
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.744-744
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    • 2012
  • 불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.

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