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      해상도변화에 따른 항공초분광영상 토지피복분류의 분류정확도 비교 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=A100103497

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 각기 다른 3가지 해상도로 촬영된 항공 초분광영상을 이용하여 건물, 도로, 산림 등 8가지 분류군에 대해 토지피복분류를 실시하고 정확도를 비교하는 연구를 수행하였다. 연구는 24밴드(0.5m 공간해상도), 48밴드(1.0m 공간해상도), 96밴드(1.5m 공간해상도)로 각각 1000m, 2000m, 3000m고도에서 촬영된 초분광영상을 이용하여 8가지 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 그 결과 2000m고도에서 촬영된 48밴드 초분광영상을 이용하여 분류한 영상이 가장 높은 분류정확도를 보였고, 24밴드, 96밴드 순으로 분류정확도가 높게 나타났다. 초분광영상 활용에 있어서 1m 공간해상도에 48개밴드를 사용하여 토지피복분류를 수행함에 있어 적합함을 확인하였고 항공 초분광영상을 활용한 주제도 제작과 관련하여 정확도와 실용성 면에서 공간정보 품질이 개선될 것으로 기대한다.
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      본 논문에서는 각기 다른 3가지 해상도로 촬영된 항공 초분광영상을 이용하여 건물, 도로, 산림 등 8가지 분류군에 대해 토지피복분류를 실시하고 정확도를 비교하는 연구를 수행하였다. 연...

      본 논문에서는 각기 다른 3가지 해상도로 촬영된 항공 초분광영상을 이용하여 건물, 도로, 산림 등 8가지 분류군에 대해 토지피복분류를 실시하고 정확도를 비교하는 연구를 수행하였다. 연구는 24밴드(0.5m 공간해상도), 48밴드(1.0m 공간해상도), 96밴드(1.5m 공간해상도)로 각각 1000m, 2000m, 3000m고도에서 촬영된 초분광영상을 이용하여 8가지 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 그 결과 2000m고도에서 촬영된 48밴드 초분광영상을 이용하여 분류한 영상이 가장 높은 분류정확도를 보였고, 24밴드, 96밴드 순으로 분류정확도가 높게 나타났다. 초분광영상 활용에 있어서 1m 공간해상도에 48개밴드를 사용하여 토지피복분류를 수행함에 있어 적합함을 확인하였고 항공 초분광영상을 활용한 주제도 제작과 관련하여 정확도와 실용성 면에서 공간정보 품질이 개선될 것으로 기대한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper deals with comparison of classification accuracy between three land cover classification results having difference in resolution and they were classified with eight classes including building, road, forest, etc. Airborne hyperspectral image used in this study was acquired at 1000m, 2000m, 3000m elevation and had 24 bands(0.5m spatial resolution), 48 bands(1.0m), 96 bands(1.5m). Assessment of classification accuracy showed that the classification using 48 bands hyperspectral image had outstanding result as compared with other images. For using hyperspectral image, it was verified that 1m spatial resolution image having 48 bands was appropriate to classify land cover and qualitative improvement is expected in thematic map creation using airborne hyperspectral image.
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      This paper deals with comparison of classification accuracy between three land cover classification results having difference in resolution and they were classified with eight classes including building, road, forest, etc. Airborne hyperspectral image...

      This paper deals with comparison of classification accuracy between three land cover classification results having difference in resolution and they were classified with eight classes including building, road, forest, etc. Airborne hyperspectral image used in this study was acquired at 1000m, 2000m, 3000m elevation and had 24 bands(0.5m spatial resolution), 48 bands(1.0m), 96 bands(1.5m). Assessment of classification accuracy showed that the classification using 48 bands hyperspectral image had outstanding result as compared with other images. For using hyperspectral image, it was verified that 1m spatial resolution image having 48 bands was appropriate to classify land cover and qualitative improvement is expected in thematic map creation using airborne hyperspectral image.

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      목차 (Table of Contents)

      • 要旨
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 연구자료 및 방법
      • 3. 연구 결과
      • 要旨
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 연구자료 및 방법
      • 3. 연구 결과
      • 4. 결론
      • References
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      참고문헌 (Reference)

      1 조형갑, "침엽수종 분류를 위한 초분광영상과 다중분광영상의 비교" 대한원격탐사학회 30 (30): 25-36, 2014

      2 이규성, "초분광 원격탐사의 특성, 처리기법 및 활용 현황" 대한원격탐사학회 21 (21): 341-369, 2005

      3 윤정숙, "시계열 MODIS를 이용한 토지피복의 반사율 패턴: 2004년~2008년" 대한원격탐사학회 25 (25): 113-126, 2009

      4 최재완, "분광 유사도 커널을 이용한 하이퍼스펙트럴 영상의 Support Vector Machine(SVM) 분류" 한국지형공간정보학회 14 (14): 71-77, 2006

      5 Goetz, A. F. H., "Three decades of hyperspectral remote sensing of the earth : a personal view" 113 (113): S5-S16, 2009

      6 Cho. M. A, "Improving discrimination of savanna tree species through a multiple‐endmember spectral angle mapper approach: canopy‐level analysis" 48 (48): 4133-4142, 2010

      7 ITRES, "ITRES CASI instrument manual"

      8 Chang, C. I, "Hyperspectral imaging:techniques for spectral detection and classification" Kluwer Academic/Plenum Publishers 2-35, 2003

      9 Jia, X., "Efficient maximum likelihood classification for imaging spectrometer data sets" 32 (32): 274-281, 1994

      10 Lo, "Concepts and techniques of geo‐graphic information systems" Prentice‐Hall 492-, 2002

      1 조형갑, "침엽수종 분류를 위한 초분광영상과 다중분광영상의 비교" 대한원격탐사학회 30 (30): 25-36, 2014

      2 이규성, "초분광 원격탐사의 특성, 처리기법 및 활용 현황" 대한원격탐사학회 21 (21): 341-369, 2005

      3 윤정숙, "시계열 MODIS를 이용한 토지피복의 반사율 패턴: 2004년~2008년" 대한원격탐사학회 25 (25): 113-126, 2009

      4 최재완, "분광 유사도 커널을 이용한 하이퍼스펙트럴 영상의 Support Vector Machine(SVM) 분류" 한국지형공간정보학회 14 (14): 71-77, 2006

      5 Goetz, A. F. H., "Three decades of hyperspectral remote sensing of the earth : a personal view" 113 (113): S5-S16, 2009

      6 Cho. M. A, "Improving discrimination of savanna tree species through a multiple‐endmember spectral angle mapper approach: canopy‐level analysis" 48 (48): 4133-4142, 2010

      7 ITRES, "ITRES CASI instrument manual"

      8 Chang, C. I, "Hyperspectral imaging:techniques for spectral detection and classification" Kluwer Academic/Plenum Publishers 2-35, 2003

      9 Jia, X., "Efficient maximum likelihood classification for imaging spectrometer data sets" 32 (32): 274-281, 1994

      10 Lo, "Concepts and techniques of geo‐graphic information systems" Prentice‐Hall 492-, 2002

      11 Karaska, M. A, "AVIRIS measurements of chlorophyll, suspended minerals, dissolved organic carbon, and turbidity in the Neuse river, North Carolina" 70 (70): 125-133, 2004

      12 Jang, S. J, "A study on the EO‐1 hyperion’s optimized band selection method for land cover/land use map" 17 (17): 289-297, 1999

      13 Congalton, R. G., "A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data" 37 : 35-46, 1991

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      2027 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2019-03-12 학술지명변경 한글명 : 한국지형공간정보학회지 -> 대한공간정보학회지
      외국어명 : Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science -> journal of Korean Society for Geospatial Information Science
      KCI등재
      2019-01-29 학회명변경 한글명 : 한국공간정보학회 -> 대한공간정보학회 KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-03-30 학술지명변경 외국어명 : The Korea Society For GeospatIal Information System -> Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2013-01-02 학술지명변경 한글명 : 한국지형공간 정보학회지 -> 한국지형공간정보학회지 KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-05-07 학회명변경 한글명 : 한국GIS학회 -> 한국공간정보학회
      영문명 : Geographic Information Systems Association Of Korea -> Korea Spatial Information Society (KSIS)
      KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2005-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.83 0.83 0.72
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.63 0.61 0.947 0.12
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