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Sentinel-2A satellite imagery provides VNIR (Visible Near InfraRed) and SWIR (ShortWave InfraRed) wavelength bands, and it is known to be effective for land cover classification, cloud detection, and environmental monitoring. Greenhouse is one of the middle classification classes for land cover map provided by the Ministry of Environment of the Republic of Korea. Since greenhouse is a class that has a lot of changes due to natural disasters such as storm and flood damage, there is a limit to updating the greenhouse at a rapid cycle in the land cover map. In the present study, we utilized Sentinel-2A satellite images that provide both VNIR and SWIR bands for the detection of greenhouse. To utilize Sentinel-2A satellite images for the detection of greenhouse, we produced high-resolution SWIR bands applying to the fusion technique performed in two stages and carried out the detection of greenhouse using SVM (Support Vector Machine) supervised classification technique. In order to analyze the applicability of SWIR bands to greenhouse detection, comparative evaluation was performed using the detection results applying only VNIR bands. As a results of quantitative and qualitative evaluation, the result of detection by additionally applying SWIR bands was found to be superior to the result of applying only VNIR bands.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Results and Analysis
4. Conclusion
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Aguera, F., Aguilar, F.J., and Aguilar M.A. (2008), Using texture analysis to improve per-pixel classification of very high resolution images for mapping plastic greenhouse, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 63, No. 6, pp. 635-646.
Aguilar, M.A., Vallario, A., Aguilar, F.J., Lorca A.G., and Parente C. (2015), Object-based greenhouse horticultural crop identification from multi-temporal satellite imagery: a case study in Almeria, Spain, Remote Sensing, Vol. 7, No. 6, pp. 7378-7401.
Carvajal, F., Crisanto, E., Aguilar, F.J., Aguera, F., and Aguilar, M.A. (2006), Greenhouse detection using artificial neural network with a very high resolution satellite image, ISPRS Technical Commission Ⅱ Symposium, 12-14 July, Vienna, Austria, pp. 37-42.
Choi, J., Byun, Y., Kim, Y., and Yu, K. (2006), Support vector machine classification of hyperspectral image using spectral similarity kernel, Journal of Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 14, No. 4, pp. 71-77. (in Korean with English abstract)
Garzelli, A. (2015), Pansharpening of multispectral images based on nonlocal parameter optimization, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 53, No. 4, pp. 2096-2107.
Aguilar, M.A., Vallario, A., Aguilar, F.J., Lorca A.G., and Parente C. (2015), Object-based greenhouse horticultural crop identification from multi-temporal satellite imagery: a case study in Almeria, Spain, Remote Sensing, Vol. 7, No. 6, pp. 7378-7401.
Carvajal, F., Crisanto, E., Aguilar, F.J., Aguera, F., and Aguilar, M.A. (2006), Greenhouse detection using artificial neural network with a very high resolution satellite image, ISPRS Technical Commission Ⅱ Symposium, 12-14 July, Vienna, Austria, pp. 37-42.
Choi, J., Byun, Y., Kim, Y., and Yu, K. (2006), Support vector machine classification of hyperspectral image using spectral similarity kernel, Journal of Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 14, No. 4, pp. 71-77. (in Korean with English abstract)
Garzelli, A. (2015), Pansharpening of multispectral images based on nonlocal parameter optimization, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 53, No. 4, pp. 2096-2107.
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