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      KCI등재

      이종 영상 간의 무감독 변화탐지를 위한 초분광 영상의 차원 축소 방법 분석 = Dimensionality Reduction Methods Analysis of Hyperspectral Imagery for Unsupervised Change Detection of Multi-sensor Images

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      https://www.riss.kr/link?id=A106488777

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      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.
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      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 c...

      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.

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      국문 초록 (Abstract)

      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.
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      원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기때문...

      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.

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      참고문헌 (Reference)

      1 박홍련, "초분광 영상의 Morphological Attribute Profiles와 추가 밴드를 이용한 감독분류의 정확도 평가" 대한공간정보학회 25 (25): 9-17, 2017

      2 박노욱, "다중시기 원격탐사 화상의 변화탐지를 위한 임계치 자동 추정" 대한원격탐사학회 19 (19): 465-478, 2003

      3 박홍련, "다시기 원격탐사자료 기반 무감독 변화탐지의 계절적 영향 제거" 한국측량학회 36 (36): 51-58, 2018

      4 최재완, "객체 기반의 IR-MAD 기법을 활용한 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지" 한국측량학회 33 (33): 297-304, 2015

      5 Volpi, M., "Supervised change detection in VHR images using contextual information and support vector machines" 20 : 77-85, 2013

      6 Deng, J.S., "PCA-based land-use change detection and analysis using multitemporal and multisensor satellite data" 29 (29): 4823-4838, 2008

      7 Wang, B., "Object-based change detection of very high resolution satellite imagery using the cross-sharpening of multitemporal data" 12 (12): 1151-1155, 2015

      8 Bovolo, F., "Novel approach to unsupervised change detection based on a semisupervised SVM and a similarity measure" 46 (46): 2070-2082, 2008

      9 Park, H., "Modified S2CVA algorithm using cross-sharpened images for unsupervised change detection" 10 (10): 3301-3320, 2018

      10 Harsanyi, J.C, "Hyperspectral image classification and dimensionality reduction : an orthogonal subspace projection approach" 32 (32): 779-785, 1994

      1 박홍련, "초분광 영상의 Morphological Attribute Profiles와 추가 밴드를 이용한 감독분류의 정확도 평가" 대한공간정보학회 25 (25): 9-17, 2017

      2 박노욱, "다중시기 원격탐사 화상의 변화탐지를 위한 임계치 자동 추정" 대한원격탐사학회 19 (19): 465-478, 2003

      3 박홍련, "다시기 원격탐사자료 기반 무감독 변화탐지의 계절적 영향 제거" 한국측량학회 36 (36): 51-58, 2018

      4 최재완, "객체 기반의 IR-MAD 기법을 활용한 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지" 한국측량학회 33 (33): 297-304, 2015

      5 Volpi, M., "Supervised change detection in VHR images using contextual information and support vector machines" 20 : 77-85, 2013

      6 Deng, J.S., "PCA-based land-use change detection and analysis using multitemporal and multisensor satellite data" 29 (29): 4823-4838, 2008

      7 Wang, B., "Object-based change detection of very high resolution satellite imagery using the cross-sharpening of multitemporal data" 12 (12): 1151-1155, 2015

      8 Bovolo, F., "Novel approach to unsupervised change detection based on a semisupervised SVM and a similarity measure" 46 (46): 2070-2082, 2008

      9 Park, H., "Modified S2CVA algorithm using cross-sharpened images for unsupervised change detection" 10 (10): 3301-3320, 2018

      10 Harsanyi, J.C, "Hyperspectral image classification and dimensionality reduction : an orthogonal subspace projection approach" 32 (32): 779-785, 1994

      11 Benediktsson, J.A., "Classification of hyperspectral data from urban areas based on extended morphological profiles" 43 (43): 480-491, 2005

      12 Johnson, R.D., "Change vector analysis : a technique for the multispectral monitoring of land cover and condition" 19 (19): 411-426, 1998

      13 Bruzzone, L., "Automatic analysis of the difference image for unsupervised change detection" 38 (38): 1171-1182, 2000

      14 Bovolo, F., "Analysis of the effects of pansharpening in change detection on VHR images" 7 (7): 53-57, 2010

      15 Solano-Correa, Y. T., "An approach for unsupervised change detection in multitemporal VHR images acquired by different multispectral sensors" 10 (10): 533-555, 2018

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      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.82 0.82 0.84
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.88 0.8 0.98 0.14
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