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위성영상분류와 식생지수를 이용한 도시지역 추출 비교 연구
Comparison of Built-up Area Extraction Methods: Classification Method vs. Vegetation Index Method

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  • 발행기관
    한국지도학회 바로가기
  • 간행물
    한국지도학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제12권 3호 (2012.12)바로가기
  • 페이지
    pp.35-44
  • 저자
    정재준
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A197159

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Satellite image classification is one of the useful methodologies for land-cover (land-use) map generation. But prevailing supervised classification results vary according to training areas and classifiers. Meanwhile, vegetation indices originally developed for testing vital degree of vegetations are modified up to 20 kinds and NDBI (Normalized Difference Built-up Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and MNDWI (Modified Difference Water Index) are suitable for detecting built-up area, vegetation area, and water area respectively. In this research, Landsat TM satellite images are transformed into 3 bands generated using NDBI, NDVI and MNDWI equation and then unsupervised classification method is used in classification. The proposed method can conveniently classify the image because the method doesn't require training area selection and statistical assumptions. Accuracy differences using reference data are about 2%. Because the proposed method does not need statistical requirements such as sample distribution and class divergence and is quite simple, it will be useful in built-up area extraction.
한국어
위성 영상을 이용하여 지역을 분류하는 것은 토지피복(이용)을 파악할 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 하지만 위성 영상 분류 방법 중 가장 널리 사용되는 감독분류방법은 훈련지역의 선정 및 분류자(classifier)에 따라 그 결과가 상이하고 통계적인 전제조건 또한 고려하여야 한다. 한편, 식생의 활력도 등을 파악하기 위해 사용되는 식생 지수는 20여 종에 이르는 다양한 식이 존재하며 이 중에는 도시화지역, 식생지역, 수계지역을 추출하기 적합한 NDBI(Normalized Difference Built-up Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index) 등이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이런 식생지수를 이용하여 Landsat TM 위성영상을 도시화지역, 식생지역, 수계지역이 잘 나타나는 3개의 지수 영상으로 재구성하고 이에 대한 무감독 분류를 실시하여 위성영상을 3가지 지역으로 구분하였다. 연구결과 식생지수 결합방법은 감독분류 방법에 비해 훈련지역의 선정과정이 없으므로 훨씬 수월하게 지역을 부분할 수 있었다. 또한 기준 데이터를 사용한 정확도 평가에 있어서도 두 방법 간 정확도 차가 ±2% 내에 지나지 않았다. 본 연구에서 제시한 방법은 분류에 비해 훈련지역의 표본 분포나 분류항목 간 분리도 등에 대한 통계적인 지식을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 방법적으로도 간편하여 효과적으로 도시지역 추출에 사용될 수 있으리라 생각된다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 연구과정
  1. 연구대상지와 데이터
  2. 감독분류 방법을 사용한 도시지역 추출
  3. 식생지수 영상의 제작
  4. 훈련지역의 원영상과 식생지수 영상에서의 화소값 분포
  5. 식생지수 결합방법을 사용한 도시지역 추출
 III. 연구결과 비교
  1. 기준데이터를 이용한 정확도 평가
  2. 방법 간 일치도 검사
 IV. 결론
 참고문헌

저자

  • 정재준 [ Jae-joon Jeong | 성신여자대학교 지리학과 부교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국지도학회 [The Korean Cartographic Association]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    사회과학>지리학
  • 소개
    한국지도학회는 지도학, 측지학, 지리학, 지리정보학 등 지도관련 학문에 관한 연구와 지도제작기술의 발전을 촉진하고자 설립하였다. 이 목적을 달성하기 위하여 다음 사업을 추진한다. 1. 지도학의 발전을 위한 학술 및 연구활동의 장려와 지원 2. 지도제작기술의 향상을 위한 연구 및 관련 학회와의 교류 3. 정부 또는 공공단체 등에서 행하는 지도제작사업에 대한 기술 협조 및 공동 연구 수행 4. 국제지도학회의 총회, 학술발표회 및 전시회 등에 한국 대표 파견 5. 국제지도학회 회원국 상호간의 정보 교환 및 국제친선도모 6. 학회지와 지도학 관련 도서 및 연구 성과물 등의 간행

간행물

  • 간행물명
    한국지도학회지 [Journal of the Korean Cartographic Association]
  • 간기
    연3회
  • pISSN
    1598-6160
  • 수록기간
    2001~2020
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 989 DDC 912

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