• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.141-150
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• 2018

Crop type classification is essential for supporting agricultural decisions and resource monitoring. Remote sensing techniques, especially using hyperspectral imagery, have been effective in agricultural applications. Hyperspectral imagery acquires contiguous and narrow spectral bands in a wide range. However, large dimensionality results in unreliable estimates of classifiers and high computational burdens. Therefore, reducing the dimensionality of hyperspectral imagery is necessary. In this study, the Random Forest (RF) classifier was utilized for dimensionality reduction as well as classification purpose. RF is an ensemble-learning algorithm created based on the Classification and Regression Tree (CART), which has gained attention due to its high classification accuracy and fast processing speed. The RF performance for crop classification with airborne hyperspectral imagery was assessed. The study area was the cultivated area in Chogye-myeon, Habcheon-gun, Gyeongsangnam-do, South Korea, where the main crops are garlic, onion, and wheat. Parameter optimization was conducted to maximize the classification accuracy. Then, the dimensionality reduction was conducted based on RF variable importance. The result shows that using the selected bands presents an excellent classification accuracy without using whole datasets. Moreover, a majority of selected bands are concentrated on visible (VIS) region, especially region related to chlorophyll content. Therefore, it can be inferred that the phenological status after the mature stage influences red-edge spectral reflectance.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.203-215
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• 2019

드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.66-67
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• 2008

Most mineral resources are located in subsurface but mineral exploration starts with a step of investigation in wide-area to find evidence of buried ores. Conventional technique for exploration on wide-area as a preliminary survey is an observation using naked eyes by geologist or chemical analysis using lots of samples obtained from target area. Hyperspectral remote sensing can overcome those subjective and time consuming survey and can produce mineral resources distribution map. Precise resource map requires information of mineral distribution in a subpixellevel because mineral is distributed as rock components or narrow veins. But most hyperspectral data is composed of pixels of several meters or more than ten meters scale. We reviewed subpixel unmixing algorithms which have been used for geological field and tested detection ability with Hyperion imagery, geological map and seven spectral curves of mineral and rock specimens which were obtained from study areas.

• 항공우주기술
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• 제7권1호
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• pp.216-222
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• 2008

본 연구에서는 초분광 원격탐사 기법을 이용하여 선박의 접근이 어려운 연안지역의 수심을 산정하고자 한다. 연구에 사용된 영상은 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion 영상이며, 대기보정 및 기하보정을 실시하였다. 보정된 영상은 MNF 변환을 사용하여 밴드를 압축하였다. 또한 각 화소의 실제적인 수심을 산정하기 위하여 대상지역의 Diffuse Attenuation Coefficient를 영상내에서 결정하였다. 그리고 Linear Spectral Unmixing 기법을 사용하여 대상 화소의 Emdmember를 결정하고, 수심을 산정하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권6호
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• pp.623-632
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• 2012

In this paper, we analyzed the effect of wavelet decomposition levels in feature extraction for anomaly detection from hyperspectral imagery. After wavelet analysis, anomaly detection was experimentally performed using the RX detector algorithm to analyze the detecting capabilities. From the experiment for anomaly detection using CASI imagery, the characteristics of extracted features and the changes of their patterns showed that radiance curves were simplified as wavelet transform progresses and H bands did not show significant differences between target anomaly and background in the previous levels. The results of anomaly detection and their ROC curves showed the best performance when using the appropriate sub-band decided from the visual interpretation of wavelet analysis which was L band at the decomposition level where the overall shape of profile was preserved. The results of this study would be used as fundamental information or guidelines when applying wavelet transform to feature extraction and selection from hyperspectral imagery. However, further researches for various anomaly targets and the quantitative selection of optimal decomposition levels are needed for generalization.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권6호
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• pp.1073-1080
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• 2011

In this study, a target detection algorithm was proposed for using hyperspectral imagery. The proposed algorithm is designed to have minimal processing time, low false alarm rate, and flexible threshold selection. The target detection procedure can be divided into two steps. Initially, candidates of target pixel are extracted using matching ratio of spectral pattern that can be calculated by spectral derivation. Secondly, spectral distance is computed only for those candidates using Euclidean distance. The proposed two-step method showed lower false alarm rate than the Euclidean distance detector applied over the whole image. It also showed much lower processing time as compared to the Mahalanobis distance detector.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.309-323
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• 2020

원격탐사를 이용한 연안 해역의 클로로필 농도 추정은 대부분 다분광 위성 영상 분석을 통해 수행되어 오고 있다. 최근에는 초분광 영상을 활용한 다양한 연구가 시도되고 있으며, 특히 항공기 기반 초분광 영상은 높은 공간 해상도로 좁은 밴드 폭을 가진 수백 개의 밴드로 구성되어 기존의 다분광 위성 영상을 통한 클로로필 추정보다 연안 해역에서 매우 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 연안 해역의 클로로필 농도 추정을 위해 초분광 및 위성 기반 클로로필 영상을 비교 검증을 수행하였다. 한반도 남해안에서 수행된 현장조사로 획득된 클로로필 농도 자료와 해수 스펙트럼 자료를 분석한 결과, 높은 클로로필 농도를 갖는 해수 스펙트럼은 570 nm와 680 nm 파장대역 부근에서 peak를 보였다. 이러한 스펙트럼 특징을 활용하여 클로로필 농도 추정을 위한 새로운 밴드비(570 / 490 nm)가 제시되었고, 밴드비와 현장 클로로필 농도 간의 회귀 분석을 통해 새로운 클로로필 경험식이 생성되었다. 현장 클로로필 농도와의 검증 결과, R²의 0.70, RMSE와 mean bias가 각각 2.43와 3.46 mg m^-3으로 유효한 결과를 보였다. 새로운 경험식을 초분광 영상과 위성 영상에 적용한 결과, 초분광 클로로필 영상과 현장 클로로필 간의 평균 RMSE는 0.12 mg m^-3로 위성 클로로필 영상에서 보다 더 높은 정확도로 클로로필 농도 추정 가능하였다. 이 결과를 통하여 초분광 영상을 활용하여 보다 높은 정확도로 연안 해역 클로로필 농도의 고해상도 공간 분포 정보 제공이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제33권1호
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• pp.63-70
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• 2015

영상융합 기법은 고해상도 영상을 이용하여 저해상도 영상의 공간해상도를 증대시키는 방법이다. 본 논문에서는 EO-1 위성에 탑재된 ALI 센서와 Hyperion 센서로부터 취득된 고해상도 흑백영상, 저해상도 다중분광 영상 및 초분광 영상을 활용한 초분광 영상의 융합기법에 대한 연구를 수행하였다. 특히, 초분광 영상과 다중분광 영상의 특성을 고려하여 초분광 영상의 블록을 구성하여 ALI 및 Hyperion 영상에 적용하고, 이에 따른 영상융합 기법의 성능을 평가하고자 하였다. 실험결과, 고해상도 흑백영상만을 사용한 융합결과와 비교하여 저해상도 다중분광 영상을 활용한 블록기반의 융합기법이 공간해상도를 효율적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 제안된 융합기법이 기존의 블록기반 융합기법과 비교하여 분광왜곡을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 향후 발사될 다양한 초분광 위성 및 항공기 초분광 센서의 활용을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 지적과 국토정보
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• 제44권2호
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• pp.103-112
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• 2014

본 연구의 목적은 토지와 물이 포함된 지역에서 초분광 영상을 이용한 토지피복 분류 가능성을 제시하는데 있다. CASI-1500 항공 초분광 영상을 통해 취득한 초분광 영상에 대해 전처리 작업으로서 대기보정을 수행한 후, 대기보정 전 후에서 몇 개의 토지피복 클래스에 대해 대기보정 효과가 비교 분석되었다. 항공사진과 수치지형도와 같은 참조자료로 활용하여 초분광 영상에 의한 토지피복 분류결과를 분석한 결과, 최대우도법에서는 약 67.0%의 전체정확도를 나타내었으며, 최소거리법은 52.4%의 전체정확도를 보였다. 또한 도로, 밭, 비닐하우스에서는 토지피복 분류의 생산자 정확도가 높게 나타났으나, 하천, 산지, 초지지역에서는 매우 복잡한 객체로 구성되어 있기 때문에 토지피복 분류의 생산자 정확도가 낮게 나타났다. 따라서 향후에는 특정객체 분류를 위한 최적의 밴드선별과 객체 고유의 분광특성을 고려한 분광 라이브러리를 구축하는 연구가 필요하다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.9-17
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• 2017

초분광 영상(hyperspectral imagery)은 주성분분석이나 최소잡음비율 등을 이용하여 자료의 차원과 잡음을 감소시켜 토지피복분류에 사용되는 것이 일반적이다. 최근에는 분광정보와 공간적 특성을 가진 다양한 입력 자료를 이용한 감독분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 토지피복분류를 위해 principle component(PC) 밴드와 normalized difference vegetation index(NDVI) 자료를 감독분류의 입력자료로 활용하였다. NDVI 자료는 초분광 영상에서 추출된 PC 밴드가 포함하고 있지 않는 추가적인 정보를 활용하여 식생지역에 대한 토지피복분류 정확도를 높이고자 사용하였으며, morphological filter를 통해 각 밴드의 extended attribute profiles(EAP)를 제작하여 분류를 위한 입력 자료로 사용하였다. 감독분류기법은 random forest 알고리즘을 이용하였으며, EAP를 기반으로 다양한 입력 자료의 적용에 따른 분류정확도를 비교하고자 하였다. 연구지역으로는 두 대상지를 선정하였으며, 영상 내에서 취득한 참조자료를 이용하여 정량적인 평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 분류정확도는 85.72%와 91.14%로 다른 입력 자료들을 이용한 경우와 비교하여 가장 높은 분류정확도를 나타냈다. 향후, 초분광 영상을 이용한 토지피복분류의 정확도를 높이기 위한 분류 알고리즘 개발과 대상지역 특성에 맞는 추가 입력자료 개발에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.