디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류 (Land Cover Object-oriented Base Classification Using Digital Aerial Photo Image)

서지정보

· 발행기관 : 대한공간정보학회
· 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 19권 / 1호 / 105 ~ 113페이지
· 저자명 : 이현직, 유지호, 김상연

초록

기존에 제작된 주제도는 중ㆍ저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다는 단점이 있다. 최근 촬영되고 있는 디지털항공사진영상은 흑백 및 컬러영역의 밴드와 산림판독이 가능한 근적외선 영역 밴드의 촬영이 가능하며, 고해상도 영상을 획득할 수 있어 정밀한 토지피복분류의 수행이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류 가능성 타진과 디지털항공사진영상의 활용성 제시를 위하여 동일한 지역의 GSD 0.12m급 디지털항공사진영상과 GSD 1m급 IKONOS 위성영상으로 객체기반 토지피복분류를 수행하였으며, 정사영상과 기존 중분류 토지피복도의 정성적 분석을 수행하였다. 또한, TTA(Training and Test Area) Mask를 생성하여 분류정확도를 분석하였으며, 영상을 대상으로 스크린디지타이징을 수행하여 분류면적의 비교를 통한 정확도를 분석하였다. 분석결과 디지털항공사진을 이용한 토지피복도 제작이 가능하였으며, 위성영상에 비해 세밀한 분류가 가능하였다.

영어초록

Since existing thematic maps have been made with medium- to low-resolution satellite images, they have several shortcomings including low positional accuracy and low precision of presented thematic information. Digital aerial photo image taken recently can express panchromatic and color bands as well as NIR (Near Infrared) bands which can be used in interpreting forest areas. High resolution images are also available, so it would be possible to conduct precision land cover classification. In this context, this paper implemented object-based land cover classification by using digital aerial photos with 0.12m GSD (Ground Sample Distance) resolution and IKONOS satellite images with 1m GSD resolution, both of which were taken on the same area, and also executed qualitative analysis with ortho images and existing land cover maps to check the possibility of object-based land cover classification using digital aerial photos and to present usability of digital aerial photos. Also, the accuracy of such classification was analyzed by generating TTA(Training and Test Area) masks and also analyzed their accuracy through comparison of classified areas using screen digitizing. The result showed that it was possible to make a land cover map with digital aerial photos, which allows more detailed classification compared to satellite images.

참고자료

· 없음