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위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.
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참고문헌 (8)
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오재홍 / 2015 / 이종 공간 데이터를 활용한 에지 정보 기반 도시 지역 변화 탐지 / 한국측량학회지 33(4):259~266
조기환 / 2018 / 토지피복 공간정보를 활용한 자동 훈련지역 선택 기법 / 지적과 국토정보 48(2):171~183
Huang X / 2015 / Automatic Labelling and Selection of Training Samples for High-Resolution Remote Sensing Image Classification over Urban Areas / Remote Sensing :7
Jiang D / 2012 / A Simple Semi-Automatic Approach for Land Cover Classification from Multispectral Remote Sensing Imagery / PLoS ONE 7(9):e45889
Kiadtikornthaweeyot W / 2016 / Region of interest detection based on histogram segmentation for satellite image / International Society for Photogrammetry and Remote Sensing 41(B7):249~255
조기환 / 2018 / 토지피복 공간정보를 활용한 자동 훈련지역 선택 기법 / 지적과 국토정보 48(2):171~183
Huang X / 2015 / Automatic Labelling and Selection of Training Samples for High-Resolution Remote Sensing Image Classification over Urban Areas / Remote Sensing :7
Jiang D / 2012 / A Simple Semi-Automatic Approach for Land Cover Classification from Multispectral Remote Sensing Imagery / PLoS ONE 7(9):e45889
Kiadtikornthaweeyot W / 2016 / Region of interest detection based on histogram segmentation for satellite image / International Society for Photogrammetry and Remote Sensing 41(B7):249~255
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