웨이브렛 분해를 이용한 고해상도 위성영상 분석기법에 관한 연구

Abstract

최근 원격탐사 기술의 발달로 다양한 고해상도 위성영상이 등장하고 있으며, 이에 따라 고해상도 영상의 처리기법에 대한 새로운 접근이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 고해상도 영상의 특성을 파악하고 이를 분석하기 위하여 웨이브렛 분해기법을 적용하였다. 고해상도 위성영상으로부터 지리정보를 추출하기 위하여 공간패턴 인식을 이용한 질감분석을 적용하였

다. 서울북부지역을 촬영한 고해상도 위성영상을 대상으로 웨이브렛 분해과정에서 발생하는 상세영상들을 추출하고, 훈련지역의 영상특성을 비교하여, 영상의 분석 가능성을 평가하였다. 영상의 통계적 분리정도를 표현하는TD(transformed divergence)와 영상의 공간분포 특성을 표현하는 Morans 1가 훈련지역간의 질감의 차이를 효과적으로 표현하는 지수로 나타났다.

The development of remote sensing techniques leads to the appearance of high-resolution satellite images. It is needed to study the new image processing technique about such images. This study adopt the wavelet multi-resolution decomposition in order to identify and analyse the characteristics of high-resolution images. To explore the spatial pattern of image, the texture analysis is applied. The IKONOS high-resolution imagery covering northern Seoul is decomposed to three detail images by wavelet decomposition. The indices for representing training sites are applied at each decomposed image, and the indices are then compared. The transformed divergence and Moran's 1 are identified as an effective indices which could represent the characteristics of texture pattern and classify the land cover pattern from each other at spatial domain.