Landsat-TM의 밴드비 연산데이터를 이용한 토지피복분류에 관한 연구

A Study on the Landcover Classification using Band Ratioing Data of Landsat-TM

본 연구에서는 밴드간 연산데이터를 재사용하는 방법이 위성영상를 이용한 토지피복 분류시의 정확도를 향상시키는 방법으로 제안되고 검증되었다. 분류항목별로 연산에 사용할 밴드를 결정하기 위해 밴드 6을 제외한 6개의 밴드를 조합이 가능한 수로 조합하고 감독분류의 최대우도법으로 토지피복 분류를 실시하였다. 49가지로 조합된 밴드의 토지피복 분류결과에서, 정확도가 상위 10위내에 분류된 밴드조합에서 사용된 횟수가 많은 두 밴드를 선정하고 연산하였다. 여기서 얻어진 연산결과를 재구성하여 다시 토지피복 분류를 실시하였다. 그리고 원 데이터를 사용한 토지피복 분류결과와 비교, 검토하였다. 연산 결과를 재구성한 데이터와 원 데이터를 사용한 토지피복 분류를 비교 검토한 결과, 연산결과를 재구성하여 사용한 토지피복 분류에서 나지에 대한 정확도가 조금 떨어진 반면 전체적으로 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 특히 인공지물에 대한 정확도가 향상되었기 때문에 이후 도시역에 대한 토지피복 분류 및 지표정보를 분석할 때 밴드간 연산데이터를 재 사용하는 방법이 유용할 것으로 판단된다.

In this research, re-using band ratio data was proposed and examined as a method of raising the accuracy in landcover classification which is using satellite data.In order to determine the band which is used to calculation in the classified item, the six bands except the band 6 were combined with the band in which combination is possible and the landcover classification by MLC of supervised classification was carried out. In the result of landcover classification which is combined with forty nine combination, Two bands which were mostly used by band combination in the accuracy belonged inside the 10th place of a higher rank were selected and also calculated. landcover classification were performed again after the calculation result had been recombinated from the research. In addition, the new landcover classification result was compared and examined with the landcover classification using the old data. From the result of which was compared and examined the new landcover classification data recombinated calculation result with landcover classification using the original data, The classification accuracy of the new landcover classification data recombinated calculation result became low in ground but became improved in the all class. Specially The accuracy to urban area is very improved. therefore, it determined that reusing band ratio data is very useful when we need to analyze landcover classification and land information to urban area after that.