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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조기환 (영남대학교) 정종철 (남서울대학교)
저널정보
국토연구원 국토연구 국토연구 통권 제103권
발행연도
2019.12
수록면
115 - 129 (15page)

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최근까지 영상분류에서 핵심적인 과정이라 할 수 있는 훈련자료 선정이 주로 수작업에 의존하여 특징적인 지점을 선택하는 방식으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 과거에 구축된 공간정보를 바탕으로 Iterative Trimming Algorithm을 이용한 자동화된 훈련자료 추출 기법을 제안하고 활용 가능성에 대해 검정하였다. 2015년에 발표된 세종시 세분류 토지피복지도 정보를 토대로 2018년 KOMPSAT-3A 위성영상 분류를 위한 훈련자료를 추출하였으며 이를 이용하여 토지피복 분류를 실시하였다. 이를 위해 토지 유형별 확률분포를 커널밀도추정을 통해 추정하고 확률이 낮은 자료를 이상치로 간주하여 제거하는 방식으로 훈련자료를 선별하였다. 부트스트랩을 통해 산출된 토지유형별 이상치 제거 비율은 토지 유형에 따라 다르게 나타났다. 이상치 제거 비율은 시가화지역의 경우 0.08, 농업/초지는 0.16, 산림은 0.04, 나대지는 0.16, 수역은 0.04일 때 가장 높을 분류 정확도를 보였다. 이상치 제거 후 선택된 훈련자료를 이용하여 토지피복 분류를 실시하고 정확도를 검정하였다. 최대우도법 분류에 대한 정확도 검정 결과 전체정확도는 약 80%로 나타났고 토지유형별 분류 정확도에는 편차가 있었다. 본 논문을 통해 인위적인 자료수집과정 없이 과거에 제작된 GIS 자료를 활용하여 훈련자료를 수집하고 이를 이용하여 고해상도 영상을 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.
#Training Sample #Land Cover Map #Bootstrap #Image Classification #KOMPSAT-3A #훈련자료 #토지피복지도 #부트스트랩 #영상분류 #위성영상

목차

Abstract
I. 서론
II. 연구 방법
III. 연구결과
IV. 결론
참고문헌
요약

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
조기환 / 2018 / 토지피복 공간정보를 활용한 자동 훈련지역 선택 기법 / 지적과 국토정보 48(2):171~183 dbpia 환경공간정보서비스 google schola Acharya, T. D. / 2016 / Land cover classification using a KOMPSAT-3A multi-spectral satellite image / Applied Sciences 6(11):371 google schola Attarzadeh, R. / 2012 / Object-based building extraction from high resolution satellite imagery / The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 39:57~60 google schola Cohen, J. / 1960 / A coefficient of agreement for nominal scales / Educational and Psychological Measurement 20(1):37~46 google schola

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