KCI등재
SCOPUS
IEA(Iterative Error Analysis)와 분광혼합분석기법을 이용한 초분광영상의 변화탐지 = Change Detection Using Spectral Unmixing and IEA(Iterative Error Analysis) for Hyperspectral Images
저자
송아람 ( Ahram Song ) ; 최재완 ( Jaewan Choi ) ; 장안진 ( Anjin Chang ) ; 김용일 ( Yongil Kim ) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2015
작성언어
-주제어
KDC
400
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
361-370(10쪽)
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제공처
초분광영상을 이용한 변화탐지 기법으로는 Chronochrome(CC), Principal Component Analysis (PCA), 분광혼합분석(spectral unmixing) 등이 있다. 특히, 분광혼합분석을 이용한 변화탐지는 변화객체의 위치 정보뿐만 아니라 변화의 속성까지 분석할 수 있다는 점에서 매우 효과적이나, 분광혼합분석을 활용한 초분광영상의 변화탐지 연구는 여전히 초기단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 분광혼합분석을 이용한 효과적인 변화탐지를 위하여 Iterative Error Analysis(IEA)와 Spectral Angle Mapper(SAM) 등을 활용하여두 영상에서 변화지역을 설명할 수 있는 동일한 endmember를 결정하였으며, 점유비율의 차영상을 통하여 변화지역을 추출하였다. 제안기법의 적용성을 평가하기 위하여 임의의 변화지역을 포함한 Compact Airborne Spectrographic Imager(CASI) 및 Hyperion 모의영상에 대한 변화탐지를 수행하였다. 실험결과, 제안기법이 기존의 CC, PCA, N-FINDR를 이용한 분광혼합분석보다 효과적으로 변화지역을 추출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 제안기법은 사전정보 없이 자동으로 동일한 endmember를 추출할 수 있는 장점을 갖기 때문에 다양한 피복물질로 구성된 영상의 변화탐지에 효과적으로 활용될 것이다.
더보기Various algorithms such as Chronochrome(CC), Principle Component Analysis(PCA), and spectral unmixing have been studied for hyperspectral change detection. Change detection by spectral unmixing offers useful information on the nature of the change compared to the other change detection methods which provide only the locations of changes in the scene. However, hyperspectral change detection by spectral unmixing is still in an early stage. This research proposed a new approach to extract endmembers, which have identical properties in temporally different images, by Iterative Error Analysis (IEA) and Spectral Angle Mapper(SAM). The change map obtained from the difference of abundance efficiently showed the changed pixels. Simulated images generated from Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) and Hyperion were used for change detection, and the experimental results showed that the proposed method performed better than CC, PCA, and spectral unmixing using N-FINDR. The proposed method has the advantage of automatically extracting endmembers without prior information, and it could be applicable for the real images composed of many materials.
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