초분광 영상을 활용한 국내외 토지피복 분광 라이브러리정확도 평가
Accuracy evaluation of domestic and foreign land cover spectral libraries using hyperspectral image
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최근 초분광 영상을 기반으로 토지피복을 분류하는 연구에서 토지피복 분광 라이브러리가 많이 활용되고 있다. 해외에서는 다양한 기관에서 토지피복 분광 라이브러리를 구축 및 제공하고 있지만, 국내의 경우 토지피복 분광 라이브러리의 구축 및 제공이 부족한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는국내 토지피복의 분류 연구에서 국내외 분광 라이브러리의 활용 가능성을 제시하는데 목적이 있다. 분광 라이브러리의 비교분석 및 분광 라이브러리를 이용한 토지피복분류에는 밴드매칭이 요구되며, 본 연구에서는 이를 자동적으로 수행하기 위한 자동화 로직을 제시하였다. 또한 직접 구축한 국내 토지피복 분광 라이브러리와 기구축 해외 토지피복 분광 라이브러리를 비교분석하였으며, 그 결과 직접 구축한 토지피복 분광 라이브러리의 상관계수가 0.974로 가장 높게 나타났다. 최종적으로 정확도 평가를 위해 국내외 토지피복 분광 라이브러리를 이용하여 연구대상지역의 항공 초분광 영상을 SAM기법으로 감독분류 하였으며, 그 결과 직접 구축한 분광 라이브러리의 전체정확도가 91.78%로 가장 높게 나타났다. 정확도 평가 결과 해외 토지피복 분광 라이브러리의 분류항목 중 Soils, Artificial Materials, Coatings는 국내에서도 충분히 피복을 분류하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.
Abstract
Recently, land cover spectral libraries have been widely used in studies to classify land cover based on hyperspectral images. Overseas, various institutions have built and provided land cover spectral libraries, but in Korea, the building and provision of land cover spectral libraries is insufficient. Against this background, the purpose of this study is to suggest the possibility of using domestic and foreign spectral libraries in the classification studies of domestic land cover. Band matching is required for comparative analysis of the spectral libraries and land cover classification using the spectral libraries, and in this study, an automation logic to automatically perform this is presented. In addition, the directly constructed domestic land cover spectral library and the existing overseas land cover spectral library were comparatively analyzed. As a result, the directly constructed land cover spectral library had the highest correlation coefficient of 0.974. Finally, for the accuracy evaluation, aerial hyperspectral images of the study area were supervised and classified using the domestic and foreign land cover spectral libraries using the SAM technique. As a result of the accuracy evaluation, it is judged that Soils, Artificial Materials, and Coatings among the classification items of the foreign land cover spectral library can besufficiently applied to classify the cover in Korea.
참고문헌 (23)
- 김석우, "기e통계학", pp.97~99 (2007), 학지사
- 김선화, "초분광 원격탐사의 특성, 처리기법 및 활용 현황", 대한원격탐사학회지, 21(4), pp.341~369 (2005), 대한원격탐사학회
- 김용석, "초분광 영상정보를 이용한 태화강 수계지역의 토지피복 변화분석", 한국지리정보학회지, 24(1), pp.12~25 (2021), 한국지리정보학회[DOI]
- 박정서, "e분광 항공영상 해석을 위한 분광 라이브러리의 구축 및 활용에 관한 연구", 석사, pp.2016
- 박정서, "초분광영상의 분광라이브러리를 이용한 토지피복분류의 정확도 향상에 관한 연구", 지적과 국토정보, 46(2), pp.239~251 (2016), 한국국토정보공사[DOI]
- 손영선, "지상기반 초분광 영상을 이용한 탄산염 광산 노두 광물 분포도 작성", 지질학회지, 56(6), pp.753~769 (2020), 대한지질학회[DOI]
- 신정일, "한반도 지역의 지표특성을 고려한 분광라이브러리의 설계 및 구축", 대한원격탐사학회지, 26(5), pp.465~475 (2010), 대한원격탐사학회
- 심민섭, "초분광 영상을 이용한 객체의 재질 분류", 석사, 전자공학과 전자공학전공, pp.2014
- 양정웅, "토지피복분류 정확도 향상을 위한SWIR e분광 영상의 분광 라이브러리 구축", 석사, pp.2019
- 이진덕, "항공 초분광 영상으로부터 연안지역의 SAM 토지피복분류", 한국지리정보학회지, 21(1), pp.35~45 (2018), 한국지리정보학회[DOI]
- 임환희, "초분광 근적외선 영상 기술을 이용한 흙의 함수비 측정 기술", 한국지반공학회논문집, 35(11), pp.51~62 (2019), 한국지반공학회[DOI]
- 정종철, "SVM 교차검증을 활용한 토지피복 ROI 선정", 지적과 국토정보, 50(1), pp.75~85 (2020), 한국국토정보공사[DOI]
- 조기환, "토지피복 공간정보를 활용한 자동 훈련지역 선택 기법", 지적과 국토정보, 48(2), pp.171~183 (2018), 한국국토정보공사[DOI]
- 하림, "e분광 센서 영상의 연구동향과 활용전망", 한국농공학회지, 56(2), pp.33~37 (2014)
- Boucher Y, "TERRISCOPE : An optical remote sensing research platform using aircraft and UAS for the characterization of continental surfaces. International Archives of the Photogrammetry", Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 42(1), pp.65~70 (2018)
- Hou Z, "Three-Order Tucker Decomposition and Reconstruction Detector for Unsupervised Hyperspectral Change Detection", IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 14, pp.6194~6205 (2021)
- USGS spectral library version 7 data: Us geological survey data release, "Kokaly RF", United States Geological Survey (USGS), ~, pp.Data Series 1035-1 (2017)
- Laporte-Fauret Q, "Classification of Atlantic Coastal Sand Dune Vegetation Using In Situ, UAV, and Airborne Hyperspectral Data", Remote Sensing, 12(14), pp.1~25 (2020)
- Meerdink SK, "The ECOSTRESS spectral library version 1. 0", Remote Sensing of Environment, 230(111196), pp.1~2 (2019)
- Padalia H, "Development of a web–enabled spectral data archival, visualisation and analysis architecture for tropical phytodiversity inventory", Tropical Ecology, 58(2), pp.307~314 (2017)
- Peyghambari S, "Hyperspectral remote sensing in lithological mapping, mineral exploration, and environmental geology : an updated review", Journal of Applied Remote Sensing, 15(3), pp.1~2 (2021)
- Yang J, "Monitoring urban black-odorous water by using hyperspectral data and machine learning", Environmental Pollution, 269(116166), pp.1~3 (2021)
- Zhu D, "Target dictionary construction-based sparse representation hyperspectral target detection methods", IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(4), pp.1254~1264 (2019)