KCI등재
초분광 영상의 Morphological Attribute Profiles와 추가 밴드를 이용한 감독분류의 정확도 평가
저자
발행기관
대한공간정보학회(THE KOREAN SOCIETY FOR GEOSPATIAL INFORMATION SYSTEM)
학술지명
대한공간정보학회지(The Korea Society For GeospatIal Information System)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
9-17(9쪽)
KCI 피인용횟수
5
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제공처
초분광 영상(hyperspectral imagery)은 주성분분석이나 최소잡음비율 등을 이용하여 자료의 차원과 잡음을 감소시켜 토지피복분류에 사용되는 것이 일반적이다. 최근에는 분광정보와 공간적 특성을 가진 다양한 입력 자료를 이용한 감독분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 토지피복분류를 위해 principle component(PC) 밴드와 normalized difference vegetation index(NDVI) 자료를 감독분류의 입력자료로 활용하였다. NDVI 자료는 초분광 영상에서 추출된 PC 밴드가 포함하고 있지 않는 추가적인 정보를 활용하여 식생지역에 대한 토지피복분류 정확도를 높이고자 사용하였으며, morphological filter를 통해 각 밴드의 extended attribute profiles(EAP)를 제작하여 분류를 위한 입력 자료로 사용하였다. 감독분류기법은 random forest 알고리즘을 이용하였으며, EAP를 기반으로 다양한 입력 자료의 적용에 따른 분류정확도를 비교하고자 하였다. 연구지역으로는 두 대상지를 선정하였으며, 영상 내에서 취득한 참조자료를 이용하여 정량적인 평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 분류정확도는 85.72%와 91.14%로 다른 입력 자료들을 이용한 경우와 비교하여 가장 높은 분류정확도를 나타냈다. 향후, 초분광 영상을 이용한 토지피복분류의 정확도를 높이기 위한 분류 알고리즘 개발과 대상지역 특성에 맞는 추가 입력자료 개발에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
더보기Hyperspectral imagery is used in the land cover classification with the principle component analysis and minimum noise fraction to reduce the data dimensionality and noise. Recently, studies on the supervised classification using various features having spectral information and spatial characteristic have been carried out. In this study, principle component bands and normalized difference vegetation index(NDVI) was utilized in the supervised classification for the land cover classification. To utilize additional information not included in the principle component bands by the hyperspectral imagery, we tried to increase the classification accuracy by using the NDVI. In addition, the extended attribute profiles(EAP) generated using the morphological filter was used as the input data. The random forest algorithm, which is one of the representative supervised classification, was used. The classification accuracy according to the application of various features based on EAP was compared. Two areas was selected in the experiments, and the quantitative evaluation was performed by using reference data. The classification accuracy of the proposed algorithm showed the highest classification accuracy of 85.72% and 91.14% compared with existing algorithms. Further research will need to develop a supervised classification algorithm and additional input datasets to improve the accuracy of land cover classification using hyperspectral imagery.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-03-12 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간정보학회지 -> 대한공간정보학회지외국어명 : Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science -> journal of Korean Society for Geospatial Information Science | KCI등재 |
2019-01-29 | 학회명변경 | 한글명 : 한국공간정보학회 -> 대한공간정보학회 | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-03-30 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Korea Society For GeospatIal Information System -> Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2013-01-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간 정보학회지 -> 한국지형공간정보학회지 | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-05-07 | 학회명변경 | 한글명 : 한국GIS학회 -> 한국공간정보학회영문명 : Geographic Information Systems Association Of Korea -> Korea Spatial Information Society (KSIS) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.83 | 0.83 | 0.72 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.63 | 0.61 | 0.947 | 0.12 |
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