정준상관분류에 의한 하이퍼스펙트럴영상 분류에서 유효밴드 선정 및 추출에 관한 연구 = A Study on Feature Selection and Feature Extraction for Hyperspectral Image Classification Using Canonical Correlation Classifier
저자
박민호 (목포대학교) ; Park, Min-Ho
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2009
작성언어
Korean
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
수록면
419-431(13쪽)
KCI 피인용횟수
3
제공처
본 연구의 핵심은 하이퍼스펙트럴영상에 정준상관분류기법을 적용할 때, 최적의 분광밴드를 찾아내는 유효밴드 선정 및 추출기법은 무엇인가를 알아내는 것이다. 본 연구에서는 미국의 Purdue University에서 개발된 Multispec$^{(C)}$ 소프트웨어를 사용하여 각각의 분리도 결정기법에 따른 최적의 유효밴드를 선정하였다. 사용된 분리도 결정기법은 Divergence, Transformed Divergence, Bhattacharyya, Mean Bhattacharyya, Covariance Bhattacharyya, Non Covariance Bhattacharyya로서 총 6가지이다. 특징추출을 위해 Erdas Imagine과 ENVI 소프트웨어를 사용하여 PCA 변환과 MNF 변환을 수행하였다. 유효밴드 선정 및 특징추출의 효과에 대한 비교평가를 위해, 정준상관분류기법에 의한 토지피복분류작업을 수행하였다. 1차 선별된 60개 밴드를 사용한 정준상관분류의 정확도는 71.8%이며, 정준상관분류를 사용하여 가장 높은 분류정확도를 얻은 방법은 Noncovariance Bhattacharyya 적용 후 정준상관분류를 수행한 경우로서 전체정확도 79.0% 이다. 결론적으로 정준상관분류에 의한 하이퍼스펙트럴영상 분류에서는 유효밴드선정기법으로 사실상 Noncovariance Bhattacharyya 기법만 유용하였으며, 나머지 유효밴드 선정기법(Divergence 제외)과 특징추출기법은 정준상관분류에서는 오히려 분류정확도가 하락함을 확인하였다.
더보기The core of this study is finding out the efficient band selection or extraction method discovering the optimal spectral bands when applying canonical correlation classifier (CCC) to hyperspectral data. The optimal efficient bands grounded on each separability decision technique are selected using Multispec$^{(C)}$ software developed by Purdue university of USA. Total 6 separability decision techniques are used, which are Divergence, Transformed Divergence, Bhattacharyya, Mean Bhattacharyya, Covariance Bhattacharyya, Noncovariance Bhattacharyya. For feature extraction, PCA transformation and MNF transformation are accomplished by ERDAS Imagine and ENVI software. For the comparison and assessment on the effect of feature selection and feature extraction, land cover classification is performed by CCC. The overall accuracy of CCC using the firstly selected 60 bands is 71.8%, the highest classification accuracy acquired by CCC is 79.0% as the case that executes CCC after appling Noncovariance Bhattacharyya. In conclusion, as a matter of fact, only Noncovariance Bhattacharyya separability decision method was valuable as feature selection algorithm for hyperspectral image classification depended on CCC. The lassification accuracy using other feature selection and extraction algorithms except Divergence rather declined in CCC.
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