감귤 착과량 추정을 위한 초분광 데이터 차원 축소기법에 관한 연구 = A Study on the Dimension Reduction Technique for Hyperspectral Data for Estimation of Citrus Fruit Yield
저자
김재홍 ( Jaehong Kim ) ; 박요섭 ( Yosup Park ) ; 좌재호 ( Jaeho Joa ) ; 권순화 ( Soonhwa Kwon )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
207-207(1쪽)
제공처
초분광 이미지는 수백 개의 밴드로 구성되어 있기 때문에 데이터의 양이 방대하고 불필요한 노이즈가 포함되어 있다. 차원 축소 기법은 특정 대표 밴드 추출에 사용되는 데이터 손실을 최소화하면서 데이터 볼륨 감소로 인한 문제를 보상하는 방법으로 사용된다(A.A. Green et al.1988). 일반적으로 사용되는 특징 추출 기법에는 PCA(Principle Component Analysis) 및 MNF(Minimum Noise Fraction)가 있다. MNF 기법은 PCA를 보완하고 잡음 효과를 제거하여 고유분산을 최대화하는 기법이다(Q.S.LI et al.2017). 초분광 영상에 적용하여 분류 정확도를 높이는 것이 더 유용하기 때문에(Xujun Ye et al.2006), 본 연구에서는 MNF 기법을 사용하여 차원을 축소하였다. 노이즈의 영향을 줄이기 위해 MNF 방법을 사용하여 차원을 축소하고, 머신러닝 기반 감독자분류 방식인 SVM(Support Vector Machine) 분류 기법을 적용하여 획득한 초분광 영상을 분류하였다. 본 연구에서는 원본 영상의 MNF 변환 후 저잡음 및 고유값을 갖는 상위 9개 대역에 대한 분류 결과의 정확도를 평가하였다. 분류를 위해 훈련 데이터와 참조 데이터를 설정하였으며, 분류 결과의 정확도를 높이기 위해 트레이닝 데이터를 픽셀 단위로 추출하여 분류 등급별로 이미지 전체에 분포시켰으며, 영향을 받는 음영 영역은 최대한 배제하였다. 초분광 데이터 분석 도구 ENVI(L3HarrisGeospatial INC., USA)를 사용하여, 배경, 감귤 잎 및 감귤 과일을 감귤 캐노피에서 세 그룹으로 분류하였다. 배경, 감귤잎, 감귤과실을 분류하여 해당 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 전체 초분광 이미지 데이터 세트에 적용하였다.
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