1990년대 이후 적조 현상은 전 세계적으로 환경문제의 큰 관심이 되고 있으며 선진 각국들은 해상용 위성을 이용하여 조기에 적조영역을 검출하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 우리나라는 대부분의 해안이 굴곡이 심하고 연안에서 탁류가 많아 저해상도인 해상용 위성으로 소규모 적조영역을 검출하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 고 정밀 육상용 위성으로 촬영한 우리나라 남해안 영상에 대해 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 특징 정보를 취득하고, 이 정보로부터 주성분 분석을 통해 ...
1990년대 이후 적조 현상은 전 세계적으로 환경문제의 큰 관심이 되고 있으며 선진 각국들은 해상용 위성을 이용하여 조기에 적조영역을 검출하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 우리나라는 대부분의 해안이 굴곡이 심하고 연안에서 탁류가 많아 저해상도인 해상용 위성으로 소규모 적조영역을 검출하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 고 정밀 육상용 위성으로 촬영한 우리나라 남해안 영상에 대해 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 특징 정보를 취득하고, 이 정보로부터 주성분 분석을 통해 차원 축소로 중복되는 불필요한 성분을 제거한 후 적조영역을 검출한다. 또한 유클리디언 거리 측정 및 공간 분포를 통해 임의 해역에 대해 적조영역을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 기존의 적조영역 검출은 해상용 위성이 적조생물의 햇빛에 대한 반사 정도 즉, 바다의 분광 스펙트럼을 원격탐사 인공위성의 센서가 감지하여 맑은 해역인 파란색과 구분되는 색으로 처리하는 방법인 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었으나, 본 연구에서는 GLCM의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 검출하였다.
1990년대 이후 적조 현상은 전 세계적으로 환경문제의 큰 관심이 되고 있으며 선진 각국들은 해상용 위성을 이용하여 조기에 적조영역을 검출하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 우리나라는 대부분의 해안이 굴곡이 심하고 연안에서 탁류가 많아 저해상도인 해상용 위성으로 소규모 적조영역을 검출하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 고 정밀 육상용 위성으로 촬영한 우리나라 남해안 영상에 대해 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 특징 정보를 취득하고, 이 정보로부터 주성분 분석을 통해 차원 축소로 중복되는 불필요한 성분을 제거한 후 적조영역을 검출한다. 또한 유클리디언 거리 측정 및 공간 분포를 통해 임의 해역에 대해 적조영역을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 기존의 적조영역 검출은 해상용 위성이 적조생물의 햇빛에 대한 반사 정도 즉, 바다의 분광 스펙트럼을 원격탐사 인공위성의 센서가 감지하여 맑은 해역인 파란색과 구분되는 색으로 처리하는 방법인 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었으나, 본 연구에서는 GLCM의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 검출하였다.
Red tide is becoming big interest of environmental problem worldwide since the 1990. So, every advanced countries are progressing study that detect early red tide area using sea satellite. But, most seashores of our country are Rias coast and there are a lot of turbid streams on coast, so it makes h...
Red tide is becoming big interest of environmental problem worldwide since the 1990. So, every advanced countries are progressing study that detect early red tide area using sea satellite. But, most seashores of our country are Rias coast and there are a lot of turbid streams on coast, so it makes hard to detect small red tide area using sea satellite that is low resolution. Therefore, in this study, we acquire texture feature information using GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) about south coast images by a high accuracy land satellite. And then we detect red tide area automatically using PCA(principal component analysis) that remove duplicate needless component through dimensional reduction. Also, we propose method that red tide area detect by red tide area and clear sea about random sea area through Euclidian distance and spatial distribution. Existent red tide area detection method is sea satellite for reflection about sunlight of red tide creature indeed, sensor of remote sensing artificial satellite senses dispersal spectrum of the sea. And method by sea color one feature, so, method handling divided by blue color that is clear sea area, was most. But, in this study, we make image that accumulate two principal component after change picture to use GLCM's texture feature information. And then these images use preprocess to achieved corner detection and area detection. Experiment results, two principle component conversion accumulation images had most informations about six kind textures by Eigen value 94.6%. When compared with red tide area that uses sea color and red tide area of image that have all principle component, displayed the most superior result. Also, we creates Euclidian space using Euclidian distance measurement about red tide area and clear sea. We detect of red tide area by red tide area and clear sea about random sea area through Euclidian distance and spatial distribution.
Red tide is becoming big interest of environmental problem worldwide since the 1990. So, every advanced countries are progressing study that detect early red tide area using sea satellite. But, most seashores of our country are Rias coast and there are a lot of turbid streams on coast, so it makes hard to detect small red tide area using sea satellite that is low resolution. Therefore, in this study, we acquire texture feature information using GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) about south coast images by a high accuracy land satellite. And then we detect red tide area automatically using PCA(principal component analysis) that remove duplicate needless component through dimensional reduction. Also, we propose method that red tide area detect by red tide area and clear sea about random sea area through Euclidian distance and spatial distribution. Existent red tide area detection method is sea satellite for reflection about sunlight of red tide creature indeed, sensor of remote sensing artificial satellite senses dispersal spectrum of the sea. And method by sea color one feature, so, method handling divided by blue color that is clear sea area, was most. But, in this study, we make image that accumulate two principal component after change picture to use GLCM's texture feature information. And then these images use preprocess to achieved corner detection and area detection. Experiment results, two principle component conversion accumulation images had most informations about six kind textures by Eigen value 94.6%. When compared with red tide area that uses sea color and red tide area of image that have all principle component, displayed the most superior result. Also, we creates Euclidian space using Euclidian distance measurement about red tide area and clear sea. We detect of red tide area by red tide area and clear sea about random sea area through Euclidian distance and spatial distribution.
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