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문제 정의
- 27로 나타났다. 기하 보정 후 영상에 나타나는 대기의 영향과 지형 기복에 따른 복사왜곡 현상을 감소하기 위한 복사 보정이 시행되었다. ETM+ 영상과 같은 다중분광 영상에서 대기에 의한 영향을 정확하게 보정하기 위해서는 촬영시점의 대기자료가 충분히 구비되어야 하나.
- 한반도에서 자연환경의 중요한 역할을 담당하고 있는 산림의 분포현황과 생육상태에 관련된 보다 정확한 정보의 요구는 날로 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 한반도 지역의 산림을 대상으로 분광혼합분석 기법을 적용하여 얻어질 수 있는 산림 피복과 관련된 정보의 특성을 분석하고자 한다. 즉 기존의 영상분류 기법에 의하여 얻어지는 정보에 추가하여, 혼합화소를 분해한 결과에서 해석될 수 있는 새로운 정보의 추출 가능성을 파악하고자 한다.
- 본 연구의 목적은 한반도 지역의 산림을 대상으로 분광혼합분석 기법을 적용하여 얻어질 수 있는 산림 피복과 관련된 정보의 특성을 분석하고자 한다. 즉 기존의 영상분류 기법에 의하여 얻어지는 정보에 추가하여, 혼합화소를 분해한 결과에서 해석될 수 있는 새로운 정보의 추출 가능성을 파악하고자 한다.
가설 설정
- 이와 같이 두 개 이상의 상이한 지표물이 혼재된 화소를 혼합화소 (mixel) 라 한다. 수치 영상자료를 분류하는 기존의 영상처리기법은 이와 같은 혼합화소의 성격을 가지고 있는 경우에도 각각의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 처리한다. 즉, 토양과 식물이 혼재된 화소는 순수한 토양 또는 식물의 분광반사특성과는 다소 거리가 있지만 둘 중 하나로 분류되도록 강요된다.
제안 방법
- 임상도, 항공사진, 위성영상을 이용하여 임분 경계가 비교적 정확하게 표시되었다고 판단된 소수의 임분을 선정하였다. 각 표본임분 경계에 포함된 화소들을 추출하여 각 endmember별 점유비율의 평균값을 비교하였다(Table. 1). 활엽수림 임분에서는 활엽수 endmember의 비율이 가장 높게 분포되어 있음을 알 수 있었고.
- 있다. 따라서 영상압축 효과와 함께 정보의 손실이 거의 없다고 판단되는 3개의 주성분으로 산포도를 그린 후 이를 판독하여 endmember를 선정하였다(Fig. 3). 세 개의 주성분 간의 이차원 산포도마다 나타나는 끝 부분에 해당하는 지점에 위치한 화소들을 선정한 결과 1차적으로 13개의endmember가 구성되었다.
- 본 연구에서 얻어진 6개 endmember 점유 비율자료를 연구지역의 임상도와 비교하였다. 임상도, 항공사진, 위성영상을 이용하여 임분 경계가 비교적 정확하게 표시되었다고 판단된 소수의 임분을 선정하였다.
- 이와 같은 가정은 다양한 수 , 지표를 이루는 하층식생, 토양, 낙엽 등 여러 물체가 혼합되어 있는 산림지역에 적합한 경우라 할 수 있다. 본 연구에서는 산림지역의 다중분광위성영상을 이용하여 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 결과를 해석하여 산림피복 관련 정보의 특성을 분석하였다. 경기도 광릉 지역의 산림청 시험림 지역의 ETM+ 영상에서 6개의 endmember를 선정하였고, 선형혼합모델에 의한 혼합 화소 분해를 시행한 결과 각 endmember의 점유 비율을 나타내는 영상을 도출하였다.
- 본 연구의 주요 분석대상이 산림이므로 연구지역에 포함되는 주요 도시 및 농지지역은 제외하고, 분광혼합분석을 시행하였다. 기하보정과 복사 보정 처리를 거쳐 반사율(%)로 변환된 ETM+ 자료의 각 화소를 endmember의 점유비율에 따라 분해하기 위한 분광혼합분석 과정은 Fig.
- 2과 같다. 앞 장에서 언급되었듯이 분광혼합분석을 위해서는 먼저 endmember/)- 선정되어야 하는데, 본 연구에서는 각 화소의 밴드간 분광반사값의 산포도를 이용하여 분석자가 직접 선정하는 방법을 사용하였다. 이 방법에서는 6개 밴드의 산포도를 육안으로 분석하기 위해서는 많은 산포도를 일일이 판독해야 하는 현 어려움이 있으므로 먼저 6개 밴드를 압축하여 2-3개의 밴드로 변환하고자 했다.
- 영상자료의 획득은 모든 수종이 연중 최대의 생육 시점이라 할 수 있는 2000년 9월 4일에 촬영된 영상으로서, 침엽수 및 활엽수 모두 잎이 무성한 시점의 영상을 사용하였다. 열적외선 밴드를 제외한 6 개 분광밴드의 영상만을 이용하여 분광혼합 분석을 시행하였다. 위성영상의 전처리 및 분광혼합분석 결과를 비교 검증하기 위하여, 항공사진판독에 의하여 제작된 임상도를 참조자료로 사용하였다.
- 영상의 기하학적 왜곡을 보정하고 지도 좌표에 등록하기 위하여 영상과 지도에서 확인할 수 있는 지상 기준점을 선정하였다. ETM+ 영상을 연구지역이 충분히 포함되도록 크게 자른 다음 1:5,000 수치지형도와 비교하여 14곳의 지상기준점을 선정하여 기하보정을 실시한 결과, 상대적 위치정확도는 평균제곱근오차(RMSE) 가 0.
- 세 개의 주성분 간의 이차원 산포도마다 나타나는 끝 부분에 해당하는 지점에 위치한 화소들을 선정한 결과 1차적으로 13개의endmember가 구성되었다. 이 13개의 endmember에 해당하는 화소값을 추출하여 밴드별 분광반사값을 비교하고 더 나아가 참조자료를 이용하여 각 지점을 판독한 후 혼합화소가 아니라고 판단되는 곳을 제외한 나머지 6개 지점을 최종 endmember 로 확정하였다. 6개의 endmember는 활엽수, 침엽수, 토양, 빌딩/구조물, 그림자, 논/초지로 판정되었다.
- 앞 장에서 언급되었듯이 분광혼합분석을 위해서는 먼저 endmember/)- 선정되어야 하는데, 본 연구에서는 각 화소의 밴드간 분광반사값의 산포도를 이용하여 분석자가 직접 선정하는 방법을 사용하였다. 이 방법에서는 6개 밴드의 산포도를 육안으로 분석하기 위해서는 많은 산포도를 일일이 판독해야 하는 현 어려움이 있으므로 먼저 6개 밴드를 압축하여 2-3개의 밴드로 변환하고자 했다.
대상 데이터
- and Yoon, 1997). Minnaert 보정 방법을 수행하기 위해서는 모든 화소의 위치마다 태양각과 경사면의 방위와 경사를 이용하여 국소입사각을 구해야 되는데, 이를 위하여 영상자료와 동일한 좌표에 등록된 수치고도자료(DEM)를 이용하였다. 지형효과 보정에 사용된 DEM자료는 1:5,000 축척 수치지형도에서 추출된 등고선과 표고점을 이용하여 연구에 사용된 ETM+ 영상의 화소 크기와 같은 28.
- 본 연구에서는 산림지역의 다중분광위성영상을 이용하여 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 결과를 해석하여 산림피복 관련 정보의 특성을 분석하였다. 경기도 광릉 지역의 산림청 시험림 지역의 ETM+ 영상에서 6개의 endmember를 선정하였고, 선형혼합모델에 의한 혼합 화소 분해를 시행한 결과 각 endmember의 점유 비율을 나타내는 영상을 도출하였다. 각 endmember의 점유비율을 여러 가지 경우에 따라 조합함으로써 기존의 임상분류보다 공간적으로 세분된 임상분류가 가능하였다.
- 본 연구에서는 이와같이 다양한 산림식생이 분포하고, 국가적인 연구 시험림으로 보존 관리되고 있으며 비교적 현지 조사 자료가 풍부하게 구비되어 있는 경기도 광릉시험림을 연구지역으로 선정하였다. 본 연구에 사용된 영상자료는 Landsat-7 ETM+ 다중분광 영상으로 적정수의 endmember를 선정하여 혼합 화소 분해에 적용하기에 적합한 자료라 판단되었다. 영상자료의 획득은 모든 수종이 연중 최대의 생육 시점이라 할 수 있는 2000년 9월 4일에 촬영된 영상으로서, 침엽수 및 활엽수 모두 잎이 무성한 시점의 영상을 사용하였다.
- 구비되어야 한다. 본 연구에서는 이와같이 다양한 산림식생이 분포하고, 국가적인 연구 시험림으로 보존 관리되고 있으며 비교적 현지 조사 자료가 풍부하게 구비되어 있는 경기도 광릉시험림을 연구지역으로 선정하였다. 본 연구에 사용된 영상자료는 Landsat-7 ETM+ 다중분광 영상으로 적정수의 endmember를 선정하여 혼합 화소 분해에 적용하기에 적합한 자료라 판단되었다.
- 본 연구에 사용된 영상자료는 Landsat-7 ETM+ 다중분광 영상으로 적정수의 endmember를 선정하여 혼합 화소 분해에 적용하기에 적합한 자료라 판단되었다. 영상자료의 획득은 모든 수종이 연중 최대의 생육 시점이라 할 수 있는 2000년 9월 4일에 촬영된 영상으로서, 침엽수 및 활엽수 모두 잎이 무성한 시점의 영상을 사용하였다. 열적외선 밴드를 제외한 6 개 분광밴드의 영상만을 이용하여 분광혼합 분석을 시행하였다.
- 열적외선 밴드를 제외한 6 개 분광밴드의 영상만을 이용하여 분광혼합 분석을 시행하였다. 위성영상의 전처리 및 분광혼합분석 결과를 비교 검증하기 위하여, 항공사진판독에 의하여 제작된 임상도를 참조자료로 사용하였다.
- 임상도, 항공사진, 위성영상을 이용하여 임분 경계가 비교적 정확하게 표시되었다고 판단된 소수의 임분을 선정하였다. 각 표본임분 경계에 포함된 화소들을 추출하여 각 endmember별 점유비율의 평균값을 비교하였다(Table.
- Minnaert 보정 방법을 수행하기 위해서는 모든 화소의 위치마다 태양각과 경사면의 방위와 경사를 이용하여 국소입사각을 구해야 되는데, 이를 위하여 영상자료와 동일한 좌표에 등록된 수치고도자료(DEM)를 이용하였다. 지형효과 보정에 사용된 DEM자료는 1:5,000 축척 수치지형도에서 추출된 등고선과 표고점을 이용하여 연구에 사용된 ETM+ 영상의 화소 크기와 같은 28.5m의 격자간격으로 제작되었다. 지형 기복에 의한 복사왜곡 정도가 파장밴드별로 다르게 나타나므로 이를 보정하기 위하여 실험적인 방법으로 밴드별 Minnaert 상수를 구하여 적용하였다 (Fig.
- 항공사진판독에 의하여 구획된 임상도와 비교하기 위한 다른 접근으로 분광혼합분석에서 얻어진 침엽수와 활엽수 endmember의 점유비율이 60%이상인 화소들을 추출하였다. Fig.
이론/모형
- 5m의 격자간격으로 제작되었다. 지형 기복에 의한 복사왜곡 정도가 파장밴드별로 다르게 나타나므로 이를 보정하기 위하여 실험적인 방법으로 밴드별 Minnaert 상수를 구하여 적용하였다 (Fig. 1). Minnaert 상수는 밴드에 따라 0.
- 태양의 위치와 사면의 방위 및 경사에 의하여 나타나는 지형효과를 감쇄하기 위한 복사 보정은 이미 우리나라 산림지역에 적용하여 나름대로 효율성이 입증된 Minnaert 보정방법을 이용하였다 (Lee and Yoon, 1997). Minnaert 보정 방법을 수행하기 위해서는 모든 화소의 위치마다 태양각과 경사면의 방위와 경사를 이용하여 국소입사각을 구해야 되는데, 이를 위하여 영상자료와 동일한 좌표에 등록된 수치고도자료(DEM)를 이용하였다.
성능/효과
- 선정하였다. ETM+ 영상을 연구지역이 충분히 포함되도록 크게 자른 다음 1:5,000 수치지형도와 비교하여 14곳의 지상기준점을 선정하여 기하보정을 실시한 결과, 상대적 위치정확도는 평균제곱근오차(RMSE) 가 0.27로 나타났다. 기하 보정 후 영상에 나타나는 대기의 영향과 지형 기복에 따른 복사왜곡 현상을 감소하기 위한 복사 보정이 시행되었다.
- 경기도 광릉 지역의 산림청 시험림 지역의 ETM+ 영상에서 6개의 endmember를 선정하였고, 선형혼합모델에 의한 혼합 화소 분해를 시행한 결과 각 endmember의 점유 비율을 나타내는 영상을 도출하였다. 각 endmember의 점유비율을 여러 가지 경우에 따라 조합함으로써 기존의 임상분류보다 공간적으로 세분된 임상분류가 가능하였다. 또한 토양 endmember의 점유비율을 함께 이용할 때 수관 울폐도와 같은 새로운 산림피복정보의 추출이 가능하다고 판단된다.
- 즉 각 화소마다 endmember의 점유비율 합이 정확하게 1이 되지 않는 경우가 있으며, 1에서 6개 end member의 점유 비율 합을 제외한 값이 오차로 계산된다. 본연구에서 추출된 각 화소별 오차를 분석한 결과 최대 0.035, 평균 0.015로 나타났으며, 이는 모든 화소에서 오차가 최대 3.5% 이하가 되므로 각 endmember의 점유비율이 비교적 정확하게 추정되었음을 알 수 있다.
- 분광혼합분석을 통하여 얻어진 6개 endmember 의 점유비율을 적절히 이용한다면 일정 면적으로 구획되었던 기존의 산림피복 분류와 다른 화소 단위의 보다 세부적인 산림피복 정보를 얻을 수 있다. 가령, 임상분류를 위하여 항공사진을 판독할 때 침엽수림은 침엽수가 75%이상 분포하는 임분을 구획하게 된다.
- 선형혼합모델 적용 결과 6개 endmembei의 점유 비율만 얻는 게 아니라 최소자승법 풀이 과정에서 나타나는 오차가 함께 얻어진다. 즉 각 화소마다 endmember의 점유비율 합이 정확하게 1이 되지 않는 경우가 있으며, 1에서 6개 end member의 점유 비율 합을 제외한 값이 오차로 계산된다.
- 선형혼합모델을 통한 혼합화소 분해 결과 각 화소에서 6개의 endmember 점유비율을 나타내는 6개의 영상과 오차를 나타내는 영상이 얻어졌다. Fig.
- 3). 세 개의 주성분 간의 이차원 산포도마다 나타나는 끝 부분에 해당하는 지점에 위치한 화소들을 선정한 결과 1차적으로 13개의endmember가 구성되었다. 이 13개의 endmember에 해당하는 화소값을 추출하여 밴드별 분광반사값을 비교하고 더 나아가 참조자료를 이용하여 각 지점을 판독한 후 혼합화소가 아니라고 판단되는 곳을 제외한 나머지 6개 지점을 최종 endmember 로 확정하였다.
- 이는 앞에서 언급하였듯이 낙엽송림이나 소나무림처럼 낙엽송 고유의 분광반사특성이나 소나무림의 구조적 특성에 따라 그림자와 활엽수 endmember의 점유비율이 상대적으로 높기 때문에 침엽수 점유비율이 60%이 미치지 못하기 때문으로 생각된다. 특히 그림자 endmember의 점유 비율을 침엽수림과 활엽수림으로 나누어 비교한 결과, 침엽수림지역에서 그림자의 효과가 크게 나타나고 있음을 알 수 있었다.
- 1). 활엽수림 임분에서는 활엽수 endmember의 비율이 가장 높게 분포되어 있음을 알 수 있었고. 리기다소나무림과 같은 인공소나무림의 경우 침엽수 endmember의 비율이 당연히 높게 나타나고 있다.
후속연구
- 본 연구에 적용된 6개의 endmember를 보다 세분화하여 연구지역에 분포하는 다양한 수종별 endmember에 따라 분광반사값이 얻어진다면 단순한 임상 구분보다 수종별 혼합상태를 나타내는 새로운 종류의 정보 획득이 가능할 것이다. 또한 보다 많은 endmember을 적용하기 위해서는 단순한 선형혼합모델에서 벗어나 비선형 혼합모델을 적용도 검토되어야 할 것이다. 분광혼합분석은 향후 공급이 확대될 초분광영상에 보다 적합한 분석 방법으로서, 기존의 영상처리방법에서 얻을 수 없었던 다양하고 세부적인 산림정보의 추출이 기대된다.
- 많은 연구가 필요한 상태이다. 본 연구에 적용된 6개의 endmember를 보다 세분화하여 연구지역에 분포하는 다양한 수종별 endmember에 따라 분광반사값이 얻어진다면 단순한 임상 구분보다 수종별 혼합상태를 나타내는 새로운 종류의 정보 획득이 가능할 것이다. 또한 보다 많은 endmember을 적용하기 위해서는 단순한 선형혼합모델에서 벗어나 비선형 혼합모델을 적용도 검토되어야 할 것이다.
- 본 연구에서 얻어진 분광혼합분석 결과 중 토양 endmember의 점유비율과 침활엽수의 점유 비율을 적절히 이용한다면 산림의 피복도 또는 수관 울폐도(canopy closure)를 얻을 수 있다. 즉.
- 임상도에 나타나는 임분 구획 단위는 평균적으로 수 십ha에 이르지만. 본 연구에서 얻어진 혼합화소 분해 결과를 이용한다면 보다 작은 면적으로 임분을 구획할 수 있게 된다.
- 또한 보다 많은 endmember을 적용하기 위해서는 단순한 선형혼합모델에서 벗어나 비선형 혼합모델을 적용도 검토되어야 할 것이다. 분광혼합분석은 향후 공급이 확대될 초분광영상에 보다 적합한 분석 방법으로서, 기존의 영상처리방법에서 얻을 수 없었던 다양하고 세부적인 산림정보의 추출이 기대된다.
- 각 endmember의 분광반사값을 얻는 두 번째 방법은 영상에서 다른 지표물과 혼합되지 않고 비교적 순수한 상태로 하나의 endmember만을 대표한다고 추정되는 화소들을 선정하여 영상으로부터 직접 그 지표물의 분광반사값을 얻는 것이다. 이 방법은 각 endmembsr가 다른 지표물과 혼합되지 않고 순수하게 분포되어 있는지를 확인해 줄 수 있는 참조자료 및 현지 검증이 필요하다. 세 번째 방법은 분석자가 영상에서 나타나는 각 밴드별 화소값의 분포를 관찰하여 endmember를 정하는 것으로, 다중분광밴드에 나타나는 화소값의 산포도(scatter plot)에서 일정 지점을 선정하는 것으로 기하적 선정방법 (geometric endmember selection method)이라 한다.
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