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지상 분광반사자료를 훈련샘플로 이용한 감독분류의 정확도 평가: 세종시 금남면을 사례로 (Accuracy Assessment of Supervised Classification using Training Samples Acquired by a Field Spectroradiometer: A Case Study for Kumnam-myun, Sejong City)

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최초등록일 2025.04.30 최종저작일 2016.03
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지상 분광반사자료를 훈련샘플로 이용한 감독분류의 정확도 평가: 세종시 금남면을 사례로
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한공간정보학회
    · 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 24권 / 1호 / 121 ~ 128페이지
    · 저자명 : 신정일, 김익재, 김동욱

    초록

    많은 연구들에서 영상자료와 분류 알고리즘 측면에서 분류정확도를 비교하였지만, 참조자료 또는 분석자에 의존하는 훈련샘플에 의한 분류정확도 비교와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 감독분류에 있어 훈련샘플로써 지상 분광반사자료의 유용성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 초분광영상과 다중분광영상을 대상으로 영상 수집 훈련샘플과 지상 분광반사자료를 사용하여 분류 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상 수집 훈련샘플 사용 시 초분광영상과 다중분광영상에서 공통적으로 약 90%의 분류정확도를 얻을 수 있었다. 그러나 지상 분광반사자료를 훈련 샘플로 사용하면 초분광영상의 경우 약 10%p, 다중분광영상의 경우 약 20%p의 분류정확도 감소가 발생하였다. 특히 다중분광영상에서 분광반사특성이 유사하게 나타나는 클래스들의 경우 분류정확도가 초분광영상에 비해 매우 낮게 나타났다. 따라서 지상 분광반사자료는 다중분광영상에 적용하는 데에는 한계가 있지만, 초분광영상을 이용한 토지피복분류에 있어 유용한 훈련샘플이 될 수 있다.

    영어초록

    Many studies are focused on image data and classifier for comparison or improvement of classification accuracy. Therefore studies are needed aspect of the training samples on supervised classification which depend on reference data or skill of analyst. This study tries to assess usability of field spectra as training samples on supervised classification. Classification accuracies of hyperspectral and multispectral images were assessed using training samples from image itself and field spectra, respectively. The results shown about 90% accuracy with training sample collected from image. Using field spectra as training sample, accuracy was decreased 10%p for hyperspectral image, and 20%p for multispectral image. Especially, some classes shown very low accuracies due to similar spectral characteristics on multispectral image. Therefore, field spectra might be used as training samples on classification of hyperspectral image, although it has limitation for multispectral image.

    참고자료

    · 없음
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