REMOTE SENSING

어두운 객체(dark objects) 개념을 이용한 산림학습표집의 자동 추출(3)

유병혁 2011. 9. 7. 08:50

이제 논문분석 결과를 실제 영상을 통해 검증해 보도록 하겠습니다.

 

먼저 국내지역을 대상으로 촬영된 Landsat 영상에서 임의 지역을 500x500으로 선택하였습니다(아래 그림). R:G:B 조합은 5:4:3번 밴드입니다.

 

아래 그림은 알고리듬 분석내용에 따라 설계한 검증 모델입니다. ArcObjects와 VBA 프로그래밍을 통해 툴바로 제작할 계획입니다.

 

일단 첫 번째 단계는 원 영상을 NDVI 임계치(0.2보다 큰 값)로 영역을 선택하는 절차입니다.

원본 알고리듬에서는 원 영상, 즉 DN값을 반사율(Reflectance)로 변환하는 과정이 있지만 본 단계에서는 일단 생략하였습니다. 임계치를 적용하여 3번 밴드에서 비산림 영역을 1차 제거한 영상은 아래와 같습니다.

 

다음 단계는 영상의 히스토그램 상에서 산림 피크를 탐지하고 이를 임계치로 하여 산림영역을 추출하는 과정입니다.

히스토그램 상에서 첫 번째 피크가 산림 피크가 되므로, 3번 밴드의 VALUE와 COUNT에서 첫 번째로 COUNT가 감소하는 시점의 상위 레코드 VALUE가 산림 피크 임계치로 결정됩니다.

 

 

최종적으로 임계치를 적용하여 추출한 산림 화소입니다.

 

 

이제 산림화소영역의 평균과 표준편차를 구역별 통계 테이블(Zonal Statistics as Table)로부터 구하여, 산림 z-score를 구해보도록 하겠습니다.