융합평가 지수에 따른 고해상도 위성영상 기반 변화탐지 정확도의 비교평가

Wang Biao,최석근(Choi, Seok Geun),최재완(Choi, Jae Wan),양성철(Yang, Sung Chul),변영기(Byun, Young Gi),박경식(Park, Kyeong Sik) 대한공간정보학회 2013 대한공간정보학회지 Vol.21 No.2

변화탐지 기법은 위성영상의 활용 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 알고리즘이다. 그러나, 변화탐지 기법을 고해상도 위성영상에 적용할 경우, 다시기 영상 간의 기하학적 차이 등에 의하여 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 위성영상의 변화탐지를 위하여 기존의 융합 영상 평가지수를 활용하고자 한다. 또한, 기존의 다시기 위성영상을 활용한 일반적인 변화탐지 기법과 교차융합영상을 이용한 변화탐지 결과를 비교하여, 다시기 고해상도 위성영상에 적합한 변화탐지 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 융합영상 평가 지수인 ERGAS, UIQI, SAM를 무감독 변화탐지 기법에 적용하고 기존의 CVA를 이용한 변화탐지 기법의 결과와 비교하였다. 또한, 영상융합 기법에 따른 고해상도 위성영상 변화탐지 정확도를 평가하여 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지에서 발생할 수 있는 기하학적 오차를 최소화할 수 있는 방법을 분석하였다. 실험결과, 교차융합영상과 ERGAS 지수를 활용한 변화탐지 기법이 기존 기법과 비교하여 상대적으로 높은 변화지역 탐지 가능성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. Change detection technique is essential to various applications of Very High-Resolution(VHR) satellite imagery and land monitoring. However, change detection accuracy of VHR satellite imagery can be decreased due to various geometrical dissimilarity. In this paper, the existing fusion evaluation indexes were revised and applied to improve VHR imagery based change detection accuracy between multi-temporal images. In addition, appropriate change detection methodology of VHR images are proposed through comparison of general change detection algorithm with cross-sharpened image based change detection algorithm. For these purpose, ERGAS, UIQI and SAM, which were representative fusion evaluation index, were applied to unsupervised change detection, and then, these were compared with CVA based change detection result. Methodologies for minimizing the geometrical error of change detection algorithm are analyzed through evaluation of change detection accuracy corresponding to image fusion method, also. The experimental results are shown that change detection accuracy based on ERGAS index by using cross-sharpened images is higher than these based on other estimation index by using general fused image.

다양한 화소기반 변화탐지 결과와 등록오차를 이용한 객체기반 변화탐지

정세정,김태헌,이원희,한유경 한국측량학회 2019 한국측량학회지 Vol.37 No.6

Change detection, one of the main applications of multi-temporal satellite images, is an indicator that directly reflects changes in human activity. Change detection can be divided into pixel-based change detection and object-based change detection. Although pixel-based change detection is traditional method which is mostly used because of its simple algorithms and relatively easy quantitative analysis, applying this method in VHR (Very High Resolution) images cause misdetection or noise. Because of this, pixel-based change detection is less utilized in VHR images. In addition, the sensor of acquisition or geographical characteristics bring registration noise even if co-registration is conducted. Registration noise is a barrier that reduces accuracy when extracting spatial information for utilizing VHR images. In this study object-based change detection of VHR images was performed considering registration noise. In this case, object-based change detection results were derived considering various pixel-based change detection methods, and the major voting technique was applied in the process with segmentation image. The final object-based change detection result applied by the proposed method was compared its performance with other results through reference data. 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

장기간 SPOT/VEGETATION 정규화 식생지수를 이용한 지면 변화 탐지 개선에 관한 연구

염종민 ( Jong Min Yeom ),한경수 ( Kyung Soo Han ),김인환 ( In Hwan Kim ) 한국지리정보학회 2010 한국지리정보학회지 Vol.13 No.4

지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균 형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열 자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10 년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용 할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보 정과 방향성 보정이 수행된 중·저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지 역을 탐지할 수 있었다. To monitor the environment of land surface change is considered as an important research field since those parameters are related with land use, climate change, meteorological study, agriculture modulation, surface energy balance, and surface environment system. For the change detection, many different methods have been presented for distributing more detailed information with various tools from ground based measurement to satellite multi-spectral sensor. Recently, using high resolution satellite data is considered the most efficient way to monitor extensive land environmental system especially for higher spatial and temporal resolution. In this study, we use two different spatial resolution satellites; the one is SPOT/VEGETATION with 1 km spatial resolution to detect coarse resolution of the area change and determine objective threshold. The other is Landsat satellite having high resolution to figure out detailed land environmental change. According to their spatial resolution, they show different observation characteristics such as repeat cycle, and the global coverage. By correlating two kinds of satellites, we can detect land surface change from mid resolution to high resolution. The K-mean clustering algorithm is applied to detect changed area with two different temporal images. When using solar spectral band, there are complicate surface reflectance scattering characteristics which make surface change detection difficult. That effect would be leading serious problems when interpreting surface characteristics. For example, in spite of constant their own surface reflectance value, it could be changed according to solar, and sensor relative observation location. To reduce those affects, in this study, long-term Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) with solar spectral channels performed for atmospheric and bi-directional correction from SPOT/VEGETATION data are utilized to offer objective threshold value for detecting land surface change, since that NDVI has less sensitivity for solar geometry than solar channel. The surface change detection based on long-term NDVI shows improved results than when only using Landsat.

이종 영상 간의 무감독 변화탐지를 위한 초분광 영상의 차원 축소 방법 분석

박홍련,박완용,박현춘,최석근,최재완,임헌량 한국지리정보학회 2019 한국지리정보학회지 Vol.22 No.4

With the development of remote sensing sensor technology, it has become possible to acquire satellite images with various spectral information. In particular, since the hyperspectral image is composed of continuous and narrow spectral wavelength, it can be effectively used in various fields such as land cover classification, target detection, and environment monitoring. Change detection techniques using remote sensing data are generally performed through differences of data with same dimensions. Therefore, it has a disadvantage that it is difficult to apply to heterogeneous sensors having different dimensions. In this study, we have developed a change detection method applicable to hyperspectral image and high spat ial resolution satellite image with different dimensions, and confirmed the applicability of the change detection method between heterogeneous images. For the application of the change detection method, the dimension of hyperspectral image was reduced by using correlation analysis and principal component analysis, and the change detection algorithm used CVA. The ROC curve and the AUC were calculated using the reference data for the evaluation of change detection performance. Experimental results show that the change detection performance is higher when using the image generated by adequate dimensionality reduction than the case using the original hyperspectral image. 원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.

개인주의-집단주의 사고가 주변시 정보처리에 미치는 효과: 시각자극 변화탐지과제를 중심으로

현이원,손명호,신현정,이동훈 한국인지및생물심리학회 2014 한국심리학회지 인지 및 생물 Vol.26 No.2

The present research aims to investigate the top-down influence of individual and collective thinking on the informational processing of peripheral vision. Using a cultural priming task we primed the thinking style of individualism and collectivism for two groups of subjects respectively and conducted two types of change detection tasks with them in Exp 1 and 2. The change detection tasks were embedded in a dual task paradigm with a primary memory task for four numbers presented in the central vision area (visual angle < angle <4°) in order to control subjects’ eye fixation with attentional focus to the central region when perceiving visual stimuli presented in the peripheral vision area. Visual stimuli for the change detection tasks consisted of eight circles with various colors and sizes and were presented in a relatively near distance (visual angle <8°) and a far distance (visual angle <14°) to the central region. When the number stimuli for the memory task were to be disappeared, the change of visual stimuli could be occurred with changes of color saturation and size respectively or both of randomly selected two circles among the presented eight stimuli. We defined the change of the color saturation as the target feature and the size as the distracting features for both change detection tasks in Exp 1 and 2. However, the decision rules for two tasks were different. For the Exp 1 which we named the inclusive change detection task, participants were asked to detect if the change of visual stimuli included the change of target feature, i.e., the change of color saturation. For the Exp 2 named the exclusive change detection task, participants had to detect if only the target feature was changed, otherwise they had to reject all the other cases including the case that the target feature and distracting feature changed simultaneously. In results from Exp 1 and 2, there was a significant priming effect of individualism and collectivism when the visual stimuli was presented in the near distance. Results of Exp 1 showed the better detection performance of the individualism priming group when the target feature was changed, while results of Exp 2 showed the more accurate rejection responses of collectivism priming group when the target and distracting features changed simultaneously. Based on the current results, we insisted that individualism and collectivism do not modulate the range of attentional allocation, but induce different informational processes. Namely, the individualism may facilitate the selective informational process for the information directly related to current task, while the collectivism may increase the distributed informational process for all the information in the situation including distracting information. 본 연구는 개인주의 혹은 집단주의적 사고가 주변시 정보처리에 미치는 영향을 알아보기 위하여 실시되었다. 실험에서는 문화점화 과제를 사용하여 개인주의 및 집단주의 사고를 각각 점화한 두 집단의 실험참가자를 대상으로 두 가지 변화탐지과제를 실험 1, 2에 걸쳐 진행하였다. 변화탐지과제는 화면에 제시된 자극을 지각하는 동안 시선과 주의 이동을 통제하기 위하여 화면 중앙(시각도 4°)에 제시된 4개의 숫자를 기억하는 1차 기억과제를 수행함과 동시에 숫자자극 주변에 존재하는 시각자극의 특정 속성의 변화를 탐지 하는 이중과제형식으로 진행하였다. 변화탐지를 위한 시각적 자극은 크고 작은 크기를 가진 다양한 색상의 8개의 원들로 구성되었고, 화면 중앙에 가깝게(시각도 8°), 혹은 멀게(시각도 14°) 제시되었다. 주변 시각자극들은 기억해야 하는 숫자들이 사라질 때 때때로 변화하도록 조작되었는데, 제시된 8개의 원들 중 임의의 두 원의 색의 채도와 크기가 각각 변화하거나 혹은 동시에 변화하도록 조작하였다. 실험 1과 2에서 모두 자극의 채도 변화를 변화탐지 표적속성으로 크기 변화는 방해속성으로 규정하였으나, 변화탐지 기준이 서로 달랐다. 실험 1: 포함적 변화탐지 과제에서는 방해 속성인 크기 변화 유무에 상관없이 채도가 변화하면 모두 탐지하도록 하였고, 실험 2: 배타적 변화탐지 과제에서는 표적 속성인 채도만 변화할 경우 탐지하도록 하였다. 실험 1, 2의 결과, 시각 자극이 가깝게 제시된 조건에서 개인주의/집단주의 점화에 따라 상이한 상호작용이 관찰되었다. 실험 1에서 표적 속성인 채도 변화가 있는 경우 개인주의 점화집단이 집단주의 점화집단 보다 정확한 반응을 하였고, 실험 2에서 채도와 크기가 동시에 변화하는 경우 집단주의 점화집단이 개인주의 점화집단에 비해 보다 정확하게 기각하였다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구자들은 개인주의와 집단주의 사고방식이 주의를 할당하는 범위를 조절하는 것이 아니라, 질적으로 다른 정보처리를 유도할 수 있다고 주장한다. 즉, 개인주의 사고는 과제 수행의 일차적 목표와 관련된 정보를 선택적으로 처리하는 선택적 정보처리를, 집단주의 사고는 과제 목표 관련 정보뿐만 아니라 방해 속성을 포함한 다른 정보도 함께 처리하는 분산적 정보처리를 유도할 수 있다.

딥러닝 기반 SAR 영상 변화 탐지 기술 동향

한상혁(Han, Sanghyuck),최연주(Choi, Yeonju),김용우(Kim, Yongwoo),양도철(Yang, Dochul),최준민(Choi, Joon-Min) 한국항공우주연구원 2019 항공우주산업기술동향 Vol.17 No.1

SAR 영상의 해상도가 광학 영상만큼 높아짐에 따라, 기상 상황이나 밤낮에 관계없이 해당 지역의 영상 획득이 가능한 SAR 영상 기반 변화 탐지 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 전통적인 방식으로는 ACD(Amplitude Change Detection) 기반 변화 탐지 기법과 CCD(Coherence Change Detection) 기반 변화 탐지 기법이 주류를 이루었다. 그러나 기존 기법이 노이즈 제거, 변화 이미지를 생성하는 과정에서 데이터를 가공함으로써 원본 데이터의 손실을 가져오고, 이로 인해 변화 탐지 성능을 저하시키는 요인이 있었다. 최근에, 변화 탐지의 성능을 올리고 자동화가 가능한 딥러닝 기반 SAR 영상의 변화 탐지 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 SAR 영상 변화 탐지 기법과 딥러닝 기반 SAR 영상 변화 탐지 기법들에 대해 살펴 본다. As the resolution of SAR images becomes as good as that of optical images, there is a growing interest in SAR image-based change detection techniques that can acquire images of the region regardless of weather conditions or day and night. Conventionally, change detection based on ACD (Amplitude Change Detection) and change detection based on CCD (Coherence Change Detection) have established the mainstream. However, the existing methods have the disadvantage that the original data is distorted by processing the data in the process of noise removal and change image generation so that the desired performance can not be shown. Recently, many efforts have been made to apply deep learning to SAR image change detection. This paper reviews the characteristics of SAR images and existing detection methods, and discuss recent SAR image detection methods based on deep learning.

U-Net을 이용한 딥러닝 기반의 토지피복 변화탐지

조원호,박기호 대한지리학회 2022 대한지리학회지 Vol.57 No.3

Remote sensing enables the iterative collection of data, which enables spatio-temporal analysis using satellite images. Detecting land cover changes using multi-time satellite imagery plays an important role in efficient land monitoring and planning. In the existing land cover change detection ethod, effective change detection was difficult on account of using a parameter-based model. This study proposes a new method of land cover change detection by presenting a model based on U-Net deep learning architecture. To verify the effectiveness of model presented in this study, change detection as tested in two cases according to the type of change in land cover. The model improved the efficiency by synchronizing the detection and segmentation operations, and showed effective detection results. The approach of this study can be a useful model for monitoring and managing the land. 원격탐사를 통한 자료의 반복적 수집은 위성영상 자료를 통한 시공간적 분석을 가능하게 한다. 다중시기의 위성영상을 사용해 토지피복의 변화를 탐지하는 것은 효율적인 국토의 모니터링과 계획에 중요한 역할을 한다. 기존의 토지피복 변화탐지 방법은 매개변수 기반의 모형을 사용해 효과적인 변화탐지가 어려웠다. 본 연구는 U-Net을 이용한 딥러닝(deep learning) 기반의 변화탐지 모형을 설계하여 토지피복 변화탐지의 새로운 방법을 제시한다. 이 연구에서 설계한 변화탐지 모형의 효용성을 검증하고자, 토지피복의 변화 종류에 따른 두 가지 사례에 대한 변화탐지를 실험하였다. 연구에서 설계한 변화탐지 모형은 탐지 작업과 분할작업을 동시화해 효율성을 제고하였으며, 효과적인 탐지 결과를 보여주었다. 본 연구의 접근은 변화탐지 모형으로써 국토를 모니터링하고 관리하는데 유용한 모형이 될 수 있다.

NDVI 이진화 영상을 이용한 변화탐지 정확도 향상

김동학,최석근,이승기,박상욱,최주원 대한공간정보학회 2019 대한공간정보학회지 Vol.27 No.3

Change detection is a technique for analyzing changes in urban areas, and is an indispensable technique in the field of time series monitoring to observe and detect phenomena and objects in the same area. However, change detection using high - resolution optical images should minimize the detection of false alarms, which have a large effect on the interpretation of data due to seasonal changes in the spectral characteristics of the vegetation area. In order to solve these problems, we used a high - resolution optical satellite image that has undergone a preprocessing, transformed the image before and after change the image by using the Cross-sharpening, and created the change magnitude vector using the sequential spectral change vector analysis(S2CVA). In addition, we extracted the vegetation area by NDVI, and generated a binary image, and removed the vegetation area by masking with the change magnitude vector to improve the accuracy of the final change detection. As a result, it was possible to effectively remove the vegetation area from the change magnitude vector, and minimize the false alarms in seasonal vegetation change detection using the NDVI binary image and the change magnitude vector. 변화 탐지는 도심지의 변화를 분석하는 기법으로, 다시기 동일 지역의 현상 및 대상을 관측하고 탐지하는 시계열 모니터링 분야에 필수적인 기법이다. 그러나 고해상도 광학 영상을 이용한 변화 탐지는 계절적 요인에 의한 식생지역의 분광적인 특성 변화로 자료해석에 큰 영향을 주는 오 탐지가 발생하기 때문에 이를 최소화 하여야 한다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 전처리 과정을 거친 고해상도 광학 위성영상을 활용하여 변화 전‧후 영상을 교차영상융합기법으로 영상융합하고, S2CVA기법을 활용하여 변화 크기 벡터를 생성하였다. 또한 식생지역을 NDVI로 추출한 후 이진화 영상을 생성하여, 변화 크기 벡터와의 마스킹 과정을 통해 식생지역을 제거하여 최종적인 변화탐지의 정확도를 향상시키고자 하였다. 그 결과 변화 크기 벡터에서 식생지역을 효과적으로 제거할 수 있었고, NDVI 이진화 영상과 변화 크기 벡터를 활용하여 계절에 따른 식생지역의 변화탐지에서 오탐지를 최소화 하였다.

변화출현확률이 시각단기기억 기반 변화탐지 수행에 미치는 영향

손한결(Han-Gyeol Son),현주석(Joo-Seok Hyun) 한국인지과학회 2021 인지과학 Vol.32 No.3

짧은 시차를 두고 출현하는 기억과 검사배열 사이에 차이 항목의 유무를 찾아내는 변화탐지 원리는 검사 배열 출현 시 기억항목들과 견주어 차이가 있는 한 항목을 탐색한다는 점에서 시각탐색 원리와 닮아있다. 본 연구는 두 과제 사이의 이러한 유사성을 배경으로, 시각단기기억 기반 변화탐지 과제에서 변화의 출현 가능성 증감이 변화탐지 반응의사결정에 미치는 영향 즉 변화출현확률 효과의 양상을 조사했다. 이를 위해 네 개의 색상 사각형에 뒤이어 출현한 또 다른 네 개의 색상 사각형 사이의 색상들을 비교해 색상 변화 항목의 유무를 판단하는 단순세부특징 변화탐지 과제를 실시했다. 변화 항목의 출현 가능성은 전체 시행 대비 20, 50 및 80% 확률로 처치되었으며 그에 따른 변화탐지 수행 오류와 탐지민감도 및 반응시간을 분석했다. 그 결과 변화 항목의 출현 가능성이 증가할수록 오경보는 증가하고 실수 반응은 감소했으며 정기각 반응시간 또한 지연된 것이 관찰되었다. 이 변화출현확률 효과는 시각탐색 과제에서 표적의 출현 가능성 증감에 따라 관찰되는 표적출현확률 효과와 매우 유사했으며 이는 두 효과를 초래하는 배경 원리가 서로 닮아있을 가능성을 시사한다. The way of change detection in which presence of a different item is determined between memory and test arrays with a brief in-between time interval resembles how visual search is done considering that the different item is searched upon the onset of a test array being compared against the items in memory. According to the resemblance, the present study examined whether varying the probability of change occurrence in a visual short-term memory-based change detection task can influence the aspect of response-decision making (i.e., change prevalence effect). The simple-feature change detection task in the study consisted of a set of four colored boxes followed by another set of four colored boxes between which the participants determined presence or absence of a color change from one box to the other. The change prevalence was varied to 20, 50, or 80% in terms of change occurrences in total trials, and their change detection errors, detection sensitivity, and their subsequent RTs were analyzed. The analyses revealed that as the change prevalence increased, false alarms became more frequent while misses became less frequent, along with delayed correct-rejection responses. The observed change prevalence effect looks very similar to the target prevalence effect varying according to probability of target occurrence in visual search tasks, indicating that the background principles deriving these two effects may resemble each other.

이종영상을 이용한 원격탐사 자료의 변화탐지기법

박홍련(Park, Honglyun),박완용(Park, Wanyong),박현춘(Park, Hyunchun),최재완(Choi, Jaewan) 한국측량학회 2019 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2019 No.4

다시기 원격탐사 자료는 재난·재해, 도시개발, 환경변화 등으로 인한 지형의 변화 유무를 분석하는 변화탐지 기법에 활용할 수 있다. 그리고 다양한 센서의 개발은 관심지역에 대한 짧은 주기의 다시기원격탐사자료 취득을 가능하게 만들었다. 특히, 초분광 영상과 같이 멀티스펙트럴 영상과 다른 특성을 지닌 원격탐사자료의 취득이 가능해지면서 기존의 무감독변화탐지 기법을 활용하는데 한계가 있다. 이에, 본 연구에서는 초분광 영상과 멀티스펙트럴 영상을 활용한 이종영상 간의 무감독 변화탐지 기법을 제안하였다. 변화탐지 기법은 무감독 변화탐지 기법인 S²CVA(Sequential Spectral Change Vector Analysis)를 적용하였으며, 실험결과에 대한 정확도 평가는 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 AUC(Area Under Curve)를 통해 비교평가 하였다. 평가 결과 본 연구에서 제안한 기법이 원영상을 적용한 경우의 변화탐지 결과보다 우수한 탐지 성능을 보이는 것을 확인하였다.