광역 퇴적물 입도분포도 작성에서 지상관측 입도자료와 원격탐사자료의 통합을 위한 회귀 모형의 비교
Comparison of Regression Models for Integrating Ground-based Grain Size Data with Remote Sensing Imagery in Regional Sediment Grain Size Mapping
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초록
이 논문에서는 광역 퇴적물 입도분포도 작성을 목적으로 현장조사 입도자료와 상관성을 나타내는 원격탐사 자료의 분광밴드를 입도자료 값으로의 변환을 위해 선형 회귀모형, 일반화 가산 모형 및 결정 트리 모형을 적용하였다. 이를 위해 서해안 지역의 68개 지점에서 획득된 현장조사 자료와 Landsat TM 자료를 적용한 사례연구를 수행하였다. 현장조사 자료와 상대적으로 높은 상관관계를 보인 중적외선 파장 영역인 5번 및 7번 밴드를 3가지 모형을 이용하여 통합하였다. 잭나이프 기법에 의한 검증 결과, 일반화 가산 모형이 가장 높은 예측 정확도를 나타내었으며, 선형 회귀모형이 가장 낮은 예측 정확도를 나타내었다. 이러한 결과는, 측정 위치가 규칙적인 분포를 나타내지 않는 현장조사 자료를 선형 상관성이 높지 않은 부가자료와 통합할 때, 비선형 회귀모형이면서 파라미터 튜닝을 필요로 하진 않는 일반화 가산 모형이 유효한 방법론임을 알 수 있었다.
Abstract
This paper compared prediction capabilities of linear/non-linear regression models for regional sediment grain size mapping with ground-based observation data and remote sensing imagery. Linear regression, generalized additive model and decision tree model were applied for comparative study. A case study in western coastal areas of the Korean peninsula was carried out by using 68 ground observations and Landsat TM imagery. Shortwave-infrared bands (5 and 7 bands) which showed relatively higher linear correlation coefficients were used as input of 3 regression models. Validation results based on jackknife showed that the generalized additive model showed the best prediction capability and the worst model was linear regression. This case study results indicate that generalized additive model which does not require parameter tuning can be an effective integration model when ground data are not sampled systematically and strong linear relations are not observed between ground data and secondary data.
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