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인공신경망 모형을 이용한 영상자료의 토지피복분류
Land Cover Classification of Image Data Using Artificial Neural Networks
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주제분류농학
초록
본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.
참고문헌 (35)
- "Neural Networks in Remote Sensing.", 18(4), pp.699~709 (1997)
- "The integration of Special and Textural Information Using Neural Networks for Land Cover Mapping in the Mediterranean.", 26, pp.385~396 (2000)
- "An Incremental- Learning Neural Network for the Classification of Remote-Sensing Images.", 20, pp.1241~1248 (1999)
- "Estimation of Soil Physical Properties Using Remote Sensing and Artificial Neural Network.", 74(3), pp.534~544 (2000)
- "Texture Segmentation Based on Wavelet and Kohonen Network for Remote Sensed Images. In", 6, pp.816~821 (1999)
- "Retrieving Soil Moisture and Agricultureal Variables by Microwave Radiometry Using Neural Networks.", 84(2), pp.174~183 (2003)
- "Statistical and Neural Methods for Site-Specific Yield Prediction.", 46(1), pp.5~14 (2003)
- "Predictive Relations of Tropical Forest Biomass form Landsat TM Data and Their Transferability Between Regions.", 85, pp.463~474 (2003)
- "Combination of Neural and Statistical Algorithms for Supervised Classification of Remote-Sensing Images.", 21, pp.385~397 (2000)
- "Modeling Landslide Potential in the Venezuela Andes." (2002), The University of Nottingham
- "Assesment of Shallow Landslide Susceptibility Using Artificial Neural Networks in Jabonosa River Basin Venezuela.", 78, pp.11~27 (2005)
- "Applying Artificial Neural Network Methodology to Ocean Color Remote Sensing.", 120, pp.237~246 (1999)
- "Artificial Neural Network Modeling of the Rainfall- Runoff Process.", 31(10), pp.2517~2530 (1995)
- "Accuracy Comparison of Various Remote Sensing Data Sources in The Retrieval of Forest Stand Attributes.", 128, pp.109~120 (2000)
- "Mapping Tropical Forest Structure in Southeastern Madagascar Using Remote Sensing and Artificial Neural Networks.", 94, pp.491~507 (2005)
- "Predictive Modelling of Coniferous Forest Age Using Statistical and Artificial Neural Network Approaches Applied to Remote Sensor Data.", 20, pp.2805~2822 (1999)
- "A Parallel Network of Modified 1-NN and k-NN Classifiers Application to Remote-Sensing Images Classification.", 19, pp.57~62 (1998)
- "Integration of Neural Network and Statistical Image Classification for Land Cover Mapping. Proceedings of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS ’93" (1993), Kogakuin University
- "Short-Term Flood Forecasting Using Artificial Neural Networks.", 45(2), pp.45~57 (2003)
- "Application of Grey Model and Artificial Neural Networks to Flood Forecasting." (2006), In press
- "Appling SWAT for TMDL Programs to a Small Watershed Containing Rice Paddy Fields.", 79(1), pp.72~92 (2006)
- "A Neral Network Model for Estimating Sea Surface Chlorophy11 and Sediments from Thematic Mapper Imagery.", 66, pp.153~165 (1998)
- "Segmentaton of Remote-Sensing Image by Incremental Neural Network.", 26, pp.1096~1104 (2005)
- "A Neural Network for Setting Target Corn Yields.", 44(3), pp.705~713 (2001)
- "Integration of Classification Methods for Improvement of Land-Cover Map Accuracy.", 56, pp.257~268 (2002)
- "Mapping Land Use", Cover in a Tropical Coastal Area using Satellite Sensor Data GIS and Artificial Neural Networks., 2004, pp.59, 219~230
- "River Flow Forecasting through Conceptual Models", pp.282~290 (1970)
- "A Detailed Comparison of Backpropagation Neural Network and Maximum-Likelihood Classifiers for Urban Land Use Classification", 33(4), pp.981~996 (1995)
- "Sureerattanan Neural Networks for Filtering and Forecasting of Daily and Monthly Streamflows", pp.203~218 (2000), Hydrologic Modeling
- "Modeling by Short Data Description Automation", pp.465~471 (1978), 14
- "An Experimental Comparison of Neural and Statistical Non- Parametric Algorithms for Supervised Classification of Remote-Sensing Images.", 17, pp.1331~1341 (1996)
- "Proceedings of the Society of Photo-optical Instrumentation Engineers", pp.160~171 (1994)
- "Artificial Neural Networks to Predict Corn Yield from Compact Airborne Spectrographic Imager Data.", 47, pp.149~161 (2005)
- "Neural Map in Remote Sensing Image Analysis.", 16, pp.389~403 (2003)
- "Application of an Empirical Neural Network to Surface Water Quality Estimation in the Gulf of Finland Using Combined Optical Data and Microwave Data.", 81(2), pp.327~336 (2002)
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