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다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 실험지역 및 자료
3. 연구방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Bialas, J., Oommen, T., Rebbapragada, U., and Levin, E. (2016), Object-based classification of earthquake damage from highresolution optical imagery using machine learning, Journal of Applied Remote Sensing, Vol. 10, No. 3, pp. 036025.
Bruzzone, L. and Cossu, R. (2003), An adaptive approach to reducing registration noise effects in unsupervised change detection, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 41, No. 11, pp. 2455-2465.
Celik, T. (2009), Unsupervised change detection in satellite images using principal component analysis and K-means clustering, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 6, No. 4, pp. 772-776.
Chen, J., Xia, J., Du, P., and Chanussot, J. (2016), Combining rotation forest and multiscale segmentation for the classification of hyperspectral data, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol. 9, No. 9, pp. 4060-4072.
Choi, J., Park, H., Park, N., Han, S., and Song, J. (2017), Deforestation analysis using unsupervised change detection based on ITPCA, Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 33, No. 6_3, pp. 1233-1242. (in Korean with English abstract)
Bruzzone, L. and Cossu, R. (2003), An adaptive approach to reducing registration noise effects in unsupervised change detection, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 41, No. 11, pp. 2455-2465.
Celik, T. (2009), Unsupervised change detection in satellite images using principal component analysis and K-means clustering, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 6, No. 4, pp. 772-776.
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Choi, J., Park, H., Park, N., Han, S., and Song, J. (2017), Deforestation analysis using unsupervised change detection based on ITPCA, Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 33, No. 6_3, pp. 1233-1242. (in Korean with English abstract)
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