원격탐사를 이용한 위성 데이터 분석기법에 관한 연구

목차

1. 서론

2. 본론

3. 결론

본문내용

나누어진 각 클래스의 세부사항에 대해서는 본 연구에서는 생략하였으나 부분적으로 바다쪽의 클래스는 육지주변의 Band와 내수면의 Band로 구분되어짐을 알수가 있었다. 밴드별 분광 특성을 살펴보면 모든 클래스가 상대적으로 단파인 가시광역의 밴드에서 데이터의 밀도값이 높았고 장파의 영역인 4, 5, 7 밴드에서 낮은 밀도값을 나타냈다. 이와 같은 경향은 수분과 관계있으며 특히 물은 장파에서 흡수되므로 반사량이 적어서 밀도값이 낮고 단파는 상대적으로 빛의 반사량이 높아 밀도값이 높다 (Budd et al., 1992). 이러한 차이는 해수에서 반사되는 빛의 양이 달라 각 클래스를 구분하는 결정적인 요소가 되었다. 결론적으로 이미지 프로세싱 기법을 이용한 위성데이타 처리방법에서 장파의 밴드에서 클래스별 변별력이 가장 높았고 육지와 해수역을 찾기 위해서는 단파의 밴드가 유용하다는 것이 밝혀졌다.
호남대학교 정보통신연구소 논문집 「정보통신연구」제10권
그림 2. 이미지 프로세싱을 통해 분류된 위성 데이타
III. 결 론
원격탐사 데이터의 응용처리에서 중요한 기능 중의 하나가 이미지 프로세싱의 한 과정인 분류작업(Classification)과 밴드별 Spectrum의 이해이다. 인공위성의 Sensor에 감지된 태양광선 에너지는 하나 이상의 밴드를 통하여 그 밝기에 따라 연속적인 영상을 구성한다. 본 연구에서는 센서에 감지되는 빛의 스펙트럼과 반사량에 따라 분류할수 있는 데이터 처리방법과 감독 분류법(Supervised Classification), 무감독분류(Unsupervised Classification)의 알고리즘, 그리고 샘플 데이터를 이용한 이미지 프로세싱 과정을 고찰하였다. 특히 Idrisi를 이용하여 Sensor에 감지된 원시데이타를 분류하여 새로운 영상을 만들고, 여기에 각 Class마다 적절한 칼라를 지정하여 본래 칼라 조합 영상과 거의 차이가 없는 영상을 표현할 수 있었다.
Remote Sensing을 이용한 위성데이타 분석
참고문헌
1. Budd, J. T.
호남대학교 정보통신연구소 논문집 「정보통신연구」제10권
Remote Sensing을 이용한 위성 데이터 분석
C. and E. J. Milton. Remote Sensing of salt marsh vegetation in the first proposed Thematic Mapper. Inter'l J. of Remote Sensing. 3(2):147-161. 1982
호남대학교 정보통신연구소 논문집 「정보통신연구」 제11권
2. Idrisi32. 1999. Clark University. Worcester, MA. USA.
3. Jensen, J. R. Introductory Digital Image Processing. Prentice Hall, Inc. 1996

A Study on the Satellite Image Classification Method Using Remote Sensing
School of Urban Planning and Landscape Architecture
Sung-Min Cho
The purpose of this paper was to review the types of sensors and methodology of processing remote sensed satellite data. For this process, a variety of image processing techniques and sensors including supervised classification and unsupervised classification methods were reviewed. In an unsupervised classification, the locations and identities of land cover types to be classified as unique classes within a scene are known as a priori as ground reference information is lacking. To analyze sample data, Idrisi which was developed at Clark University was used to classify 6 types of classes that used sun energy based on reflected lights from the surface.

키워드

지표면,   태양광선,   스펙트럼,   태양에너지,   전자기에너지,   원격탐사