시계열 RapidEye영상과 객체기반 변화탐지 기법을 이용한 논벼 재배지역 추출 = Extraction of Paddy Rice Field Using Time Series RapidEye Satellite Images with Object Based Change Detection
저자
이성학 ( Sunghack Lee ) ; 최진용 ( Jinyong Choi ) ; 오윤경 ( Yunkyung Oh ) ; 이상현 ( Sanghyun Lee ) ; 박나영 ( Nayoung Park )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2012
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
213-213(1쪽)
제공처
최근 발사된 대부분의 인공위성은 고해상도위성(High Resolution Satellite)이며, 이전의 중/저해상도 위성영상과는 다른 영상 분석 방법이 필요하다. 중/저해상도 위성영상 분석을 위해서는 픽셀기반의 분류 방법이 주로 사용된 반면, 고해상도 위성영상에서 픽셀기반(Pixel-based) 분류방법을 적용할 경우 정확도를 떨어지는 경우가 많으며, 이는 위성영상의 해상도 증가로 분석 대상물보다 픽셀 크기가 작아짐에 따라 발생한다. 즉, 분석대상물 내에 다른 분광특성을 가지는 픽셀이 혼재하여 분석이 힘들어진다. 하지만 고해상도 위성은 중/저해상도 위성에 비해 더욱 많은 공간정보를 담고 있다. 따라서 고해상도 위성영상의 효과적인 분석을 위하여 객체기반(Object-based) 분석방법이 많이 적용되고 있다.
객체기반 분석 방법은 고해상도 영상에서 균일한(Homogeneous) 분광정보를 가지는 작은 객체(Object)로 분할(Segmentation)한 뒤 다시 보다 큰 객체로 분류(Classification)하며, 분할된 객체는 픽셀이 아닌 폴리곤( Polygon)형태로 표현된다. 고해상도 위성영상을 균일한 객체로 분할할 때 분할 크기에 다른 형태의 정보를 표현한다. 예를 들어 논벼 재배지역에서 하나의 필지 단위로 객체를 분할할 수도 있으나 용수구역단위에 가깝도록 분할 할 수 도 있다. 따라서 객체 분할 크기에 따라 각기 다른 위상정보를 가진 객체를 생성할 수 있으며, 이들의 관계를 이용하면 분류의 정확도 뿐 만 아니라 시계열 위성영상의 분할 시에 동일 영역에서 발생하는 객체분할의 불일치 문제를 해결하는데 유용하다. 객체기반 변화 탐지는 시계열 위성영상에 대하여 시간변화에 따른 지표의 변화를 탐지하는 방법으로 픽셀단위 변화탐지와 함께 분할된 객체의 형상과 위상정보를 함께 이용한다.
본 연구에서 목적은 북한 황해도 재령군 지역을 대상으로 시계열(4월, 6월, 8월) RapidEye(5m 해상도) 위성영상을 이용하여 논벼 재배 지역을 추출하는데 있어 객체기반의 변화탐지 기법을 적용하고자 한다. 다양한 객체 크기별 객체분할에는 Trimble사의 eCognition<sup>®</sup> 소프트웨어를 이용하며, 객체분석과 논벼 재배지역 추출을 위해서 계층적 분류방법을 사용한다. 객체기반의 변화탐지 기법의 성능을 평가하기 위하여 전통적인 픽셀기반의 분류방법을 같은 지역에 대해 적용한 후 결과를 비교하고자 한다.
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