• 제목/요약/키워드: Area Classification

검색결과 2,635건 처리시간 0.035초

Image classification methods applicable multiple satellite imagery

  • Jeong, Jae-Jun;Kim, Kyung-Ok;Lee, Jong-Hun
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
    • /
    • pp.81-81
    • /
    • 2002
  • Classification is considered as one of the processes of extracting attributes from satellite imagery and is one of the usual functions in the commercial satellite image processing software. Accuracy of classification plays a key role in deciding the usage of its results. Many tremendous efforts far the higher accuracy have been done in such fields; training area selection, classification algorithm. Our research is one of these effort in different manners. In this research, we conduct classification using multiple satellite image data and evidential approach. We statistically consider the posterior probabilities and certainty in maximum likelihood classification and methodologically Dempster's orthogonal sums. Unfortunately, accuracy for the whole data sets has not assessed yet, but accuracy assessments in training fields and check fields shows accuracy improvement over 10% in overall accuracy and over 0.1 in kappa index.

  • PDF

불균형 자료에 대한 분류분석 (Classification Analysis for Unbalanced Data)

  • 김동아;강수연;송종우
    • 응용통계연구
    • /
    • 제28권3호
    • /
    • pp.495-509
    • /
    • 2015
  • 일반적인 2집단 분류(2-class classification)의 경우, 두 집단의 비율이 크게 차이나지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 집단의 비율이 크게 차이나는 불균형 데이터(unbalanced data)의 분류 문제에 대해서 다루고자 한다. 불균형 데이터의 분류방법은 균형이 맞는 데이터(balanced data)의 경우보다 분류하기 어려운 경우가 많다. 이런 자료에서 보통의 분류모형을 적용하게 되면 많은 경우에 대부분의 관측치가 큰 집단으로 분류 되는 경우가 많은데 실질적인 어플리케이션에서는 이런 오분류가 손해가 더 큰 경우가 대부분이다. 우리는 sampling 기법을 이용하여 다양한 분류 방법론의 성능을 비교 분석 하였다. 또한 비대칭 손실(asymmetric loss)을 가정한 경우에 어떤 방법론이 가장 작은 loss를 생성하는 지를 비교하였다. 성능 비교를 위해서는 오분류율(misclassification rate), G-mean, ROC, 그리고 AUC(Area under the curve) 등을 이용하였다.

Classification of Crop Lands over Northern Mongolia Using Multi-Temporal Landsat TM Data

  • Ganbaatar, Gerelmaa;Lee, Kyu-Sung
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제29권6호
    • /
    • pp.611-619
    • /
    • 2013
  • Although the need of crop production has increased in Mongolia, crop cultivation is very limited because of the harsh climatic and topographic conditions. Crop lands are sparsely distributed with relatively small sizes and, therefore, it is difficult to survey the exact area of crop lands. The study aimed to find an easy and effective way of accurate classification to map crop lands in Mongolia using satellite images. To classify the crop lands over the study area in northern Mongolia, four classifications were carried out by using 1) Thematic Mapper (TM) image August 23, 2) TM image of July 6, 3) combined 12 bands of TM images of July and August, and 4) both TM images of July and August by layered classification. Wheat and potato are the major crop types and they show relatively high variation in crop conditions between July and August. On the other hands, other land cover types (forest, riparian vegetation, grassland, water and bare soil) do not show such difference between July and August. The results of four classifications clearly show that the use of multi-temporal images is essential to accurately classify the crop lands. The layered classification method, in which each class is separated by a subset of TM images, shows the highest classification accuracy (93.7%) of the crop lands. The classification accuracies are lower when we use only a single TM image of either July or August. Because of the different planting practice of potato and the growth condition of wheat, the spectral characteristics of potato and wheat cannot be fully separated from other cover types with TM image of either July or August. Further refinements on the spatial characteristics of existing crop lands may enhance the crop mapping method in Mongolia.

산림지역 분류를 위한 SPOT-5 및 KOMPSAT-2 영상의 감독분류 적용성 (Applicability of Supervised Classification for Subdividing Forested Areas Using SPOT-5 and KOMPSAT-2 Data)

  • 최재용;이상혁;이솔애;지승용;이상훈
    • 한국환경복원기술학회지
    • /
    • 제18권2호
    • /
    • pp.89-104
    • /
    • 2015
  • In order to effectively manage forested areas in South Korea on a national scale, using remotely sensed data is considered most suitable. In this study, utilizing Land coverage maps and Forest type maps of national geographic information instead of collecting field data was tested for conducting supervised classification on SPOT-5 and KOMPSAT-2 imagery focusing on forested areas. Supervised classification were conducted in two ways: analysing a whole area around the study site and/or only forested areas around the study site, using Support Vector Machine. The overall accuracy for the classification on the whole area ranged from 54.9% to 68.9% with kappa coefficients of over 0.4, which meant the supervised classification was in general considered moderate because of sub-classifying forested areas into three categories (i.e. hardwood, conifer, mixed forests). Compared to this, the overall accuracy for forested areas were better for sub-classification of forested areas probably due to less distraction in the classification. To further improve the overall accuracy, it is needed to gain individual imagery rather than mosaic imagery to use more spetral bands and select more suitable conditions such as seasonal timing. It is also necessary to obtain precise and accurate training data for sub-classifying forested areas. This new approach can be considered as a basis of developing an excellent analysis manner for understanding and managing forest landscape.

인터넷 라우터에서의 패킷 분류를 위한 2차원 이진 검색 트리 (Two-dimensional Binary Search Tree for Packet Classification at Internet Routers)

  • 이고은;임혜숙
    • 전자공학회논문지
    • /
    • 제52권6호
    • /
    • pp.21-31
    • /
    • 2015
  • 현재의 인터넷 사용자들은 실시간으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받길 원한다. 이에 네트워크 트래픽의 속도는 매우 빨라지고 있으며, 처리하여야 하는 데이터의 양은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터는 '패킷'이라는 단위의 데이터 형식으로 전송되며, 패킷분류는 인터넷 라우터의 가장 어려운 기능 중 하나로 모든 패킷에 대하여 선속도로 처리되어야 한다. 다양한 패킷 분류 알고리즘 중, 영역분할 패킷분류 알고리즘은 5개의 패킷 헤더 필드 정보를 동시에 검색할 수 있는 효율적인 알고리즘이다. 영역 분할 사분 트라이는 가장 대표적인 영역분할 패킷분류 알고리즘으로 메모리 요구량이 적은 알고리즘이지 만, 빠른 검색성능을 보장하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는, 영역 분할 사분 트라이의 단점을 이진 검색 트리를 사용해 보완하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘은 입력과 비교되는 룰의 수에 있어 영역 분할 사분 트라이 보다 검색 성능이 향상됨을 보았다.

Improved Method of Suitability Classification for Sesame (Sesamum indicum L.) Cultivation in Paddy Field Soils

  • Chun, Hyen Chung;Jung, Ki Yuol;Choi, Young Dae;Lee, Sanghun
    • 한국토양비료학회지
    • /
    • 제50권6호
    • /
    • pp.520-529
    • /
    • 2017
  • In Korea, the largest agricultural lands are paddy fields which have poor infiltration and drainage properties. Recently, Korean government pursuits cultivating upland crops in paddy fields to reduce overproduced rice in Korea. In order to succeed this policy, it is critical to set criteria suitability classification for upland crops cultivating in paddy field soils. The objective of this study was developing guideline of suitability classification for sesame cultivation in paddy field soils. Yields of sesame cultivated in paddy field soils and soil properties were investigated at 40 locations at nationwide scale. Soil properties such as topography, soil texture, soil moisture contents, slope, and drainage level were investigated. The guideline of suitability classification for sesame was determined by multi-regression method. As a result, sesame yields had the greatest correlation with topography, soil moisture content, and slope. Since sesame is sensitive to excessive soil moisture content, paddy fields with well drained, slope of 7-15% and mountain foot or hill were best suit for cultivating sesame. Sesame yields were greater with less soil moisture contents. Based on these results, area of best suitable paddy field land for sesame was 161,400 ha, suitable land was 62,600 ha, possible land was 331,600 ha, and low productive land was 1,075,500 ha. Compared to existing suitability classification, the new guideline of classification recommended smaller area of best or suitable areas to cultivate sesame. This result may suggest that sesame cultivation in paddy field can be very susceptible to soil moisture contents.

SMOTE와 분류 기법을 활용한 산사태 위험 지역 결정 방법 (Method for Assessing Landslide Susceptibility Using SMOTE and Classification Algorithms)

  • 윤형구
    • 한국지반공학회논문집
    • /
    • 제39권6호
    • /
    • pp.5-12
    • /
    • 2023
  • 산사태 위험 지역을 사전에 조사하여 설정하는 것은 다수의 피해를 줄이기 위해 필요하다. 해당 연구의 목적은 machine learning 기법 중 분류 알고리즘을 활용하여 대상 지반의 안전율 분류를 수행할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. 산사태 위험 지역은 high risk area(HRA) 모델을 적용하였으며, 8개의 지반공학 물성치를 통해 위험 지역을 판단하였다. 분류 알고리즘은 decision tree(DT), K-Nearest Neighbor(KNN), logistic regression(LR) 그리고 random forest(RF)의 4가지가 활용 되었으며, 안전율 1.2~2.0 범위에 8가지 지반공학 물성치의 분류 정확도를 계산하였다. 정확도는 안전율이 1.2~1.7 범위에서 신뢰성 높게 나타났지만, 그 외 범위인 1.8~2.0 사이에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. 이를 극복하기 위하여 synthetic minority over-sampling technique(SMOTE) 알고리즘을 적용하여 데이터 개수를 증폭하였으며, 증폭한 데이터를 통해 분류 알고리즘을 적용하면 안전율 1.8~2.0 범위에서 정확도가 평균적으로 약 250% 증가한 것으로 나타났다. 해당 연구 결과는 SMOTE 알고리즘이 데이터 개수를 향상시켜 분류 알고리즘의 정확도가 개선된 것을 보여주며, 타 분야에도 정확도 향상에 적용 가능하다고 판단된다.

도시의 토지이용 형태별 경관특성과 유형 - 대전광역시를 사례로 - (The Classification and Characteristics of Landscape on Urban Land Use Patterns - The Case of Metropolitan Daejeon -)

  • 김대현;김대수;주신하;오세래
    • 한국조경학회지
    • /
    • 제33권4호
    • /
    • pp.1-10
    • /
    • 2005
  • Recently, as urban landscape is growing in importance, urban landscape planning is being actively performed. for this purpose, classification of the urban landscape is definitely required. Therefore, this research focuses on classifying urban landscape in Daejeon metropolis by dividing the urban land use pattern. This results are as follows. 1. Urban land use pattern is divided into 20 classes. The residential, commercial and industrial areas, the old market and the bus terminal are evaluated negatively, whereas the areas of school, water reservoir, neighborhood park and train station are appreciated as being positive in landscape characters. 2. As a result of a cluster analysis, urban landscape has five different landscape types. These are: landscapes of medium diversity lacking green area, landscapes of high diversity lacking green area, landscapes rich in green area and with medium diversity, landscapes rich in green area and with high diversity, and landscapes rich in green area and with low diversity. 3. In landscape characters of beauty and harmony, landscapes rich in green area and with medium diversity are more positively evaluated than those rich in green area and with low diversity. This point should be taken into account for planning the urban landscape.

초등학생들의 놀이, 웃음활동, 디지털 게임의 선호도 실태 고찰 (A Study on Preferences about Play, Laughing Activity, Digital Game in Elementary School Students)

  • 배진순
    • 한국게임학회 논문지
    • /
    • 제16권6호
    • /
    • pp.7-18
    • /
    • 2016
  • 본 연구는 놀이와 웃음활동을 인성교육과 접목하여 프로그램을 구안하고자 초등학교 5, 6학년 학생들을 대상으로 놀이(규칙놀이 영역, 전통놀이 영역, 보드게임 영역), 웃음활동, 디지털 게임의 실태와 선호도를 설문조사하였다. 학생들의 선호도는 보드게임 영역에서 가장 높았고, 그 다음으로 디지털 게임, 규칙놀이 영역, 전통놀이 영역, 웃음활동 순으로 나타났다. 규칙놀이 영역에서는 그룹놀이를 가장 선호했고, 전통놀이 영역에서는 윷놀이를 가장 선호하였다. 보드게임 영역에서는 7세 이상 대상 2연령의 보드게임을 가장 선호하였고, 디지털 게임은 모바일 게임을 가장 선호하였다. 따라서 초등학생들에게 양질의 놀이 교육 프로그램을 개발할 때에는 학생들의 놀이 실태를 잘 파악하고 성별에 따라 선호도가 다름을 이해하는 등 놀이의 특성을 고려하는 것이 매우 중요하다고 사료된다.

HyGIS-SWAT을 이용한 토지피복도에 따른 유출부하 평가 (Estimation of Flow Loads for Landcover Using HyGIS-SWAT)

  • 김주훈;김경탁
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제14권2호
    • /
    • pp.28-39
    • /
    • 2011
  • 본 연구는 HyGIS-SWAT 모형을 이용하여 환경부의 대분류/중분류에 따른 유출부하 특성을 평가하고, 토지피복변화에 따른 유출부하 특성을 평가하는 것을 목적으로 하고 있다. 대분류와 중분류 토지피복변화는 두 유역 모두 시가지 지역과 농업지역이 팽창하고 산림지역이 감소하는 것으로 분석되어 현재 지속적으로 도시화가 확대되는 추세를 반영하고 있는 것으로 판단된다. 분류항목특성에 따른 분석결과는 무심천유역의 경우 첨두유출은 상승하였고, 연총유출량은 감소하는 것으로 분석되었다. 구축시기에 따른 특성 분석결과는 갑천유역의 경우 첨두유출은 감소하고, 총유출은 증가하는 것으로 나타났다. 토지피복변화 시나리오는 도시화 확대와 농업지역 확대의 3가지 시나리오를 적용하여 분석하였다. 분석결과 도시화 및 농업지역 확대 시나리오 모두 유출 및 유사농도가 증가하는 것으로 분석되었다.