MODIS 및 Landsat 위성영상의 다중 해상도 자료 융합 기반 토지 피복 분류의 사례 연구

김예슬

doi:https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.1.5

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김예슬 (한국항공우주연구원)

저널정보: 대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제6호

발행연도: 2022.12

수록면: 1,035 - 1,046 (12page)

DOI: https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.1.5

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이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

This study evaluated the applicability of multi-resolution data fusion for land-coverclassification. In the applicability evaluation, a spatial time-series geostatistical deconvolution/fusionmodel (STGDFM) was applied as a multi-resolution data fusion model. The study area was selected assome agricultural lands in Iowa State, United States. As input data for multi-resolution data fusion,Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Landsat satellite images were usedconsidering the landscape of study area. Based on this, synthetic Landsat images were generated at themissing date of Landsat images by applying STGDFM. Then, land-cover classification was performedusing both the acquired Landsat images and the STGDFM fusion results as input data. In particular, toevaluate the applicability of multi-resolution data fusion, two classification results using only Landsatimages and using both Landsat images and fusion results were compared and evaluated. As a result, inthe classification result using only Landsat images, the mixed patterns were prominent in the corn andsoybean cultivation areas, which are the main land-cover type in study area. In addition, the mixedpatterns between land-cover types of vegetation such as hay and grain areas and grass areas werepresented to be large. On the other hand, in the classification result using both Landsat images and fusionresults, these mixed patterns between land-cover types of vegetation as well as corn and soybean weregreatly alleviated. Due to this, the classification accuracy was improved by about 20%p in theclassification result using both Landsat images and fusion results. It was considered that the missing ofthe Landsat images could be compensated for by reflecting the time-series spectral information of theMODIS images in the fusion results through STGDFM. This study confirmed that multi-resolution datafusion can be effectively applied to land-cover classification.

#Land-cover classification #Data fusion #Geostatistics #MODIS #Landsat

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