위성영상의 텍스쳐 특성을 이용한 인구밀도 자료 추출 (Extraction of Population Density Data Using Texture Information from Satellite Image)

서지정보

· 발행기관 : 국토지리학회
· 수록지 정보 : 국토지리학회지 / 42권 / 4호 / 635 ~ 646페이지
· 저자명 : 구자용

초록

인구는 공간상에 분포하고 있는 인문사회적 자료 중에서 가장 기초적인 통계자료이다. 원격탐사를 이용하면 위성영상으로부터 인구 자료를 효과적으로 취득할 수 있다. 최근 등장하고 있는 고해상도 위성영상은 지표면의 세밀한 모습까지 담고 있기 때문에 더욱 정확한 인구의 추정이 가능해졌다. 본 연구에서는 최근 고해상도 위성영상을 처리하기 위한 기법 중의 하나인 텍스쳐 분석을 이용하여 인구밀도를 추정하였다. 위성영상에 GLCM 기법을 적용하여 텍스쳐 지표들을 추출하고, 상관분석과 회귀분석을 통하여 이들 지표와 인구밀도와의 관계를 파악하였다. 위성영상의 텍스쳐 지표와 인구밀도는 일정한 상관관계를 보이고 있었으며, 텍스쳐 지표들을 중회귀 분석한 자료를 이용하여 인구밀도를 정확하게 추정할 수 있었다. 본 연구는 고해상도 위성영상으로부터 인구자료를 직접 취득할 수 있다는 장점이 있기 때문에 인구의 추정이 필요한 많은 연구에 적용될 수 있을 것이다.

영어초록

Population is the most basic statistical data representing socio-economic aspects in spatial domain.Remote sensing techniques can be used to obtain population estimation from satellite imagery. Very high spatialresolution (VHR) imagery facilitates more accurate estimation of population. This study aims to estimate populationdensity utilizing texture analysis associated with VHR imagery. Grey-level co-occurrence (GLCM) matrix wasemployed to derive texture measures from IKONOS imagery. A correlation analysis and a regression model wereutilized to explore the relationship between texture descriptor and the population density. The study discovered thattexture descriptor played an important role to extract the information of population density depending on theregression model. Taking the result of the study into consideration, GLCM texture descriptors will provide criticalinformation to estimate population density without image classification procedures in many research areas related topopulation.

참고자료

· 없음