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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 121 - 128 (8page)
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많은 연구들에서 영상자료와 분류 알고리즘 측면에서 분류정확도를 비교하였지만, 참조자료 또는 분석자에 의존하는 훈련샘플에 의한 분류정확도 비교와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 감독분류에 있어 훈련샘플로써 지상 분광반사자료의 유용성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 초분광영상과 다중분광영상을 대상으로 영상 수집 훈련샘플과 지상 분광반사자료를 사용하여 분류 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상 수집 훈련샘플 사용 시 초분광영상과 다중분광영상에서 공통적으로 약 90%의 분류정확도를 얻을 수 있었다. 그러나 지상 분광반사자료를 훈련 샘플로 사용하면 초분광영상의 경우 약 10%p, 다중분광영상의 경우 약 20%p의 분류정확도 감소가 발생하였다. 특히 다중분광영상에서 분광반사특성이 유사하게 나타나는 클래스들의 경우 분류정확도가 초분광영상에 비해 매우 낮게 나타났다. 따라서 지상 분광반사자료는 다중분광영상에 적용하는 데에는 한계가 있지만, 초분광영상을 이용한 토지피복분류에 있어 유용한 훈련샘플이 될 수 있다.
목차
要旨
Abstract
1. 서론
2. 연구지역 및 영상자료
3. 연구방법
4. 연구결과 및 고찰
5. 결론
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Burai, P., Deak, B., Valko, O. and Tomor, T., 2015, Classification of herbaceous vegetation using airborne hyperspectral imagery, Remote Sensing, Vol. 7, No. 2, pp. 2046-2066.
Byun, Y. G., Eo, Y. D. and Yu, K. Y., 2007, Classification of hyperspectral image using spectral mutual information, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 15, No. 3, pp. 33-39.
Cerra, D., Mueller, R. and Reinartz, P., 2012, A classification algorithm for hyperspectral data based on synergetics theory, Proc. of ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Melbourne, Australia, Vol. I-7, pp. 71-76.
Chang, C. I., 2003, Hyperspectral imaging: Techniques for spectral detection and classification, Kluwer Academic/Plenum Publishers, New York, pp. 2-35.
Cho, H. G., Kim, D. W. and Shin, J. I., 2014, Study of comparison of classification accuracy of airborne hyperspectral image land cover classification though resolution change, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 22, No. 3, pp. 155-160.
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