IKONOS 영상을 이용한 토지피복분류 기법 분석

최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 등에 유용하게 사용되고 있는 실정이다. 이에 따라 고액의 투자가 필요로 하는 위성영상의 효율성을 높이기 위하여 영상자료의 분석과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 전처리 과정 중 연구대상에 대한 통계값에 대한 계산 및 분석을 수행하였으며, 전통적인 분류 기법인 최대우도 분류 외에도 인공신경망 분류와 SVM 분류에 대하여 설명하고 고해상도 위성영상인 IKONOS영상에 각 분류기법을 적용하여 토지피복분류를 하였으며, 각각의 결과를 오차 행렬을 통해 정확도 분석을 수행하였다. 그 결과 다른 분류 기법에 비해 Support Vector Machines(SVM) 분류 기법이 전체 정확도가 약 86%정도로 가장 우위의 결과물을 도출하였다.