커널 및 토지피복을 고려한 다중선형회귀 기반 Landsat 영상 계절 모의 = Landsat Image Seasonal Simulation Based on Multiple Linear Regression Considering Kernel and Land Cover
저자
발행사항
서울 : 건국대학교 대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(석사)-- 건국대학교 대학원 : 기술융합공학과 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
34 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 어양담
UCI식별코드
I804:11004-200000723807
소장기관
This study proposes a method of improving multiple linear regression techniques to generate simulated images using Landsat images taken at multiple times. A 3×3 kernel-based multiple linear regression model was introduced to minimize spatial discontinuity and noise generated by existing methods and to consider the topographical effects of the central pixel and its surroundings together. A method with a higher adjusted coefficient of determination was selected and applied among the existing methods of constructing a multiple linear regression model for each pixel and the proposed 3×3 kernel-based multiple linear regression model. As a result of the experiment, it was analyzed that the distribution of pixel values in Landsat images varies depending on the season and land cover, and the pixel values in forest areas are greatly affected by seasonal factors. In consideration of these characteristics, a multiple
linear regression method was applied for each land cover to enable accurate simulation image generation. As a result of introducing the kernel, it was confirmed that RMSE and R
2 performance improved in all bands for spring and autumn seasonal images compared to existing simulated image techniques. In the experiment using DEM by year,
which is a height data, the difference from the existing method was insignificant. In the case of experiments by land cover, the RMSE between the original image and the simulated image was reduced in the spring and autumn seasons compared to the existing method, and the histogram of the simulated image was shortened.
본 연구에서는 다중 시기에 촬영된 Landsat 영상을 이용하여 모의 영상을 제작하기 위해 다중선형회귀 기법을 개선하는 방법을 제안한다. 기존 방법에서 발생하는 공간적 불연속성과 잡음을 최소화하고, 중심
화소와 그 주변의 지형적 영향을 함께 고려하기 위해 3×3 커널 기반의 다중선형회귀 모델을 도입하였다. 이때 화소마다 다중선형회귀 모델을 구성하는 기존 방법과 제안하는 3×3 커널 기반 다중선형회귀 모델 중에서
조정된 결정계수가 더 높은 방법을 선택하여 적용하였다. 또한 Landsat 영상의 화소값 분포가 계절 및 토지피복에 따라 다르게 나타나며, 산림 지역의 화소 값은 계절적 요인에 크게 영향을 받는 것으로 분석되었다. 이러한 특성을 고려하여 토지피복 별로 다중선형회귀 방법을 적용하여 정확한 모의 영상의 제작이 가능하게 하였다. 커널 도입 결과, 기존 모의 영상 제작 방법에 비하여 RMSE, R 2 성능이 봄과 가을 계절 영상의 경우 모든 밴드가 향상되었음을 확인하였다. 고도자료인 연도별 DEM을 활용한 실험에서는 기존 방법과의 차이가 미미하였다. 토지피복 실험의 경우, 기존 방법에 비하여 봄과 가을 계절이 원본 영상과 모의 영상 간의 RMSE가 감소하였고, 모의 영상의 히스토그램이 단축되는 현상이 개선되었다.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)