고해상도 인공위성 자료의 다중축척 객체기반 영상분석 (Multi - scale geographic object - based image analysis of very high spatial resolution satellite data)

서지정보

· 발행기관 : 국토지리학회
· 수록지 정보 : 국토지리학회지 / 50권 / 4호 / 525 ~ 538페이지
· 저자명 : 김민호

초록

최근 센서 기술의 발달로 1m 이하의 공간해상도로 지표를 관측할 수 있는 고해상도 인공위성 자료의 활용이 확대되고 있다. 이와 더불어 영상의 분할과 분류를 주요 과정으로 수행되는 객체기반 영상분석의 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 영상정합 기법을 이용하여 WorldView-2 위성에서 제공하는 전정색과 다중분광 자료로부터 고해상도 컬러 자료를 제작하였다. 그리고 영상객체를 기본 단위로 토지피복 유형분류를 위한 입력 자료로서 정합영상을 활용하였다. 본 연구는 영상분할 과정에 이용되는 축척계수에 따른 단일축척과 다중축척 접근 방식에 따라 각각 객체기반 영상분석을 수행하였다. 연구 결과에 따르면, 다중축척은 단일축척에 비해 상대적으로 향상된 정확도로 토지피복 유형분류를 가능하게 한 것으로 나타났다. 다중축척 객체기반 영상분석은 고해상도 원격탐사 자료를 분석하는데 적절한 방식으로 활용될 것으로 기대된다.

영어초록

The use of very high spatial resolution (VHR) satellite data has been widely made in recent years. Geographic object-based image analysis (GEOBIA), performed with image segmentation and classification, is also gaining much interest among remote sensing application fields. This research applied image pansharpening techniques to produce VHR color imagery with panchromatic and multispectral bands of WorldView-2 satellite data. Then, a pansharpened image was utilized in classifying land use and land cover (LULC) classes with image objects as basic processing units. The study carried out GEOBIA with single- and multi-scale approaches that applied a single and multiple scale parameters to image segmentation, respectively. According to the results of the research, multi-scale GEOBIA was superior to single-scale one in terms of LULC classification accuracies. It is anticipated that the multi-scale GEOBIA would play an important role in processing VHR remotely-sensed data and generating geospatial information.

참고자료

· 없음