정보처리학회 논문지 A
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| 한글제목(Korean Title) |
위성 영상 분류를 위한 규칙 기반 훈련 집합 선택에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on the Rule-Based Selection of Training Set for the Classification of Satellite Imagery |
| 저자(Author) |
엄기문
이쾌희
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 03 NO. 07 PP. 1763 ~ 1772 (1996. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기존의 위성 영상 분류를 위한 훈련 집합의 선택은 대부분 사용자가 직접 측랑하거나 지도로부터 얻어진 데이터를 이용하여 수작업을 통하여 얻는 것이 보통이다. 그러나 이런한 작업에는 시간과 비용이 많이 소요되며, 같은 지역 내에서도 사용하는 특징값의 변화가 다양하게 나타날 수 있다. 이렇나 다양성은 신경망으로 하여금 분류 데이터에 대한 강인성은 줄 수 있으나, 학습 시간이 많이 소요되는 단점을 수반하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 훈련 집합의 선택시 먼저 분류하고자 하는 지역의 대역별 밝기 분포를 조사하여 일정한 조건을 만족하는 화소들만을 훈련 집합으로 선택하는 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬을 사용하여 SPOT 위성으로부터 얻은 다중 분광 영상에 대해 훈련 집합을 선택하고 연전파 신경망에 의해 학습한 후 분류한 결과, 기존의 사용자에 의해 선택된 훈련 집합보다 초기의 수렴속도가 빠르고, 분류 성능이 좋은 결과를 보였다. 또한 밝기 정보외에 NDVI(NormalizeD Vegetation Index)와 텍스쳐 특징을 이용함으로써 분류 성능이 개선됨을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
The conventional training set selection methods for the satellite image classification usually depend on the manual selection using data from the direct measurements of the ground or the ground map. However this task takes much time and cost, and some feature values vary in wide ranges even if they are in the same class. Such feature values can increase the robustness of the neural net but learning time becomes linger. In this paper, we propose a new training set selection algorithm using a rule-based method. By the technique proposed, the SPOT multispectral Imagery is classified in 3 bands, and the pixels which satisfy the rule are employed as the training sets for the neural net classifier. The experimental results show faster initial covergence and almost the same or better classification accuracy. We also showed an improvement of the classification accuracy by using texture features and NDVI.
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| 키워드(Keyword) |
NDVI
영상 분류
규칙 기반
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