인공신경망의 B.P알고리즘을 이용한 위성영상분류 = The Classification using the B.P Algorithm in the Artificial Neural Network
저자
강인준 (부산대학교 토목공학과 교수) ; 최현 (부산대학교 토목공학과 박사과정) ; 장용구 ((주) 세광정보시스템 GIS연구소장, 공학박사) ; 김현정 (부산대학교 지형정보협동과정 석사과정)
발행기관
부산대학교 도시문제연구소(URBAN AFFAIRS RESEARCH INSTITUTE PUSAN NATIONAL UNIVERSITY)
학술지명
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
주제어
KDC
004.730
자료형태
학술저널
수록면
13-19(7쪽)
제공처
최근 신경망 이론을 이용한 연구가 각분야에서 활발히 이루어지고 있다. 특히, 위성영상분류에서의 신경망 분류는 GIS의 기초 자료의 정확도 향상을 위하여 많은 연구가 진행중이다. 본 연구에서는 Landsat TM 영상을 이용하여 인공신경망과 최대우도법을 비교하여 인공신경망의 위성영상분류정확도의 평가에 대하여 연구하고자한다. 본 연구에서 사용된 위성영상은 Landsat TM영상으로 부산광역시에 있는 가덕도를 대상으로 하였으며, UTM좌표는 동 187.206.00 m, 서 180,996.00 m, 남 164,427.00m, 북 175,065.00m로 나타났다. Landsat TM 데이터에서는 6번 데이터를 제외한 나머지를 이용하였다. 위의 연구결과를 보면 신경망 분류기법은 토지 피복분류에서 적용이 가능함을 알 수가 있다.
더보기Recently, a study used neural network architecture has been took place in various branches of studies. Particularly, the application of neural network in the satellite image classification has been studied for the improvement of accuracy of basis data for GIS(Geo-spatial Information System). This paper presents the accuracy of B.P algorithm in the artificial neural network classification, after a comparison between neural network classification and MLC(Maximum Likelihood Classification) using LandsatTM image. The study area is Gaduc Island in Pusan that lies within the Universal Transverse Mercator(UTM) Zone 52, and ranges in UTM coordinates from 180,996.00 meters west to 187,206.00 meter east and from175,065.00 meters north to 165,427.00 meters south. For the classification, authors used the 6 band except 6th band in the Landsat TM. The BP of neural network provided the classification accuracy as good as MLC.
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