본 글은 이전 단계에서 처리된 NDVI에 임계치를 적용하여 비식생인 어두운 객체(dark objects)를 제거하는 절차입니다.
일단 NDVI 임계치를 설정하기 위하여, ENVI에서 Basic Tools > Masking > Apply Mask를 실행합니다.
다시 정리하면, 입력자료는 FLAASH 모듈을 통해 대기보정 처리한 반사율 영상에 대한 정규차식생지수(NDVI) 생성 결과입니다.
Mask Options > Build Mask를 선택합니다. 이 과정은 사용자가 지정할 NDVI 임계치로 추출한 마스크 영상을 의미합니다.
아래와 같이 Mask Definition 창이 표시됩니다. Options를 클릭해 봅니다.
Options를 클릭하고 Import Data Range를 선택합니다. NDVI 임계치를 최소값으로 지정해주기 위해서입니다.
여기서 사용자는 마스킹할 NDVI 임계치를 지정해 주어야 합니다. 기존 연구에서는 이 부분에 대해 다음과 같이 정의하고 있습니다.
지역적 규모에서 산림피복변화분석을 위한 임계치는 조정될 수 있다.
예를 들면, 연구지역의 산림이 대부분 매우 조밀하고 녹색이면, 약간 더 높은 임계치(예, ~0.4)가 어두운 비산림 객체를 제외하는데 더 효과적일 수 있다.
여기서는 NDVI 임계치를 각각 0.2, 0.3, 0.4로 지정하고 각각의 마스킹 결과를 육안비교해 보도록 하겠습니다.
예를 들면 Data Min Value는 0.2입니다.
Data Max Value는 공란으로 두면 [max] 값으로 자동 인식됩니다.
Mask Parameters에서 Mask Value는 NaN으로 지정합니다.
이렇게 설정하면 마스킹 제외 부분은 값이 없으므로, 영상 통계치에 해당 값이 반영되지 않습니다.
위와 같은 방식으로 각각 0.2, 0.3, 0.4 임계치에 대한 마스킹 처리를 수행하고, 각 결과를 비교해 보았습니다.
상단 좌측 순으로 (a) R:G:B가 5:4:3인 연구지역 영상. (b) R:G:B가 4:3:2인 연구지역 영상. (c) NDVI 반사율 영상.
(d) NDVI 임계치 0.2를 적용한 결과 영상. (d) NDVI 임계치 0.3를 적용한 결과 영상. (f) NDVI 임계치 0.4를 적용한 결과 영상.
일단 회사업무로 연구일정이 다소 늦어진 탓에, 구름과 구름 그림자가 포함된 표집영상 내 비교분석을 통하여, NDVI 임계치는 0.4로 설정하고 다음 단계 진행합니다.
개념적으로 비산림 객체들이 히스토그램 상 최하단에 위치하므로, 정확도평가곡선을 통해서 추출하면 될 것 같습니다.
물론, 이를 위해서는 영상 내 표집을 생성하고 각 표집에 대한 이진분류(산림, 비산림) 식별이 필요합니다.
여기서 NDVI 임계치는 지역적 특성(기후, 계절, 식생 등)에 의해 좌우되므로, 이 지역에 대한 계절별 임계치를 추출해 놓으면 되지 않을까 싶습니다.
물론 국립공원과 같이 연구지역이 뚜렷한(주기적인 모니터링을 요하는) 경우에 의미가 있겠습니다.