線型 變換된 LANDSAT 데이타를 利用한 土地利用分類

The Use of Linearly Transformed LANDSAT Data in Landuse Classification

本 硏究에서는 遠隔探査 技法을 利用하여 人工衛星 MSS 데이터와 TM 데이터를 몇 가지의 線型變換된 데이터로 變形시킴으로 分類 正確度向上과 特定 對象物에서의 유효 變換데이타 組合을 알아내고자 하는 것이 주된 目的이라 하겠다. LANDSAT 데이터를 處理함에 있어서, 問題點중의 하나가 資料의 방대함이며, 이 방대한 資料에 대하여 보다 效率的이고 經濟的인 分析을 행하기 위한 方法이 線型變換이다. 이 方法은 여러 가지 선형적 算術과 統計的 變換을 하여 多波長 데이터들을 變換시킴으로써, (1) 복잡한 데이터에 대해서는 단순함을 제공 (2) 중복 데이터에 대한 선택적 처리 및 불필요한 자료 제거 (3) 연구대상에 대한 강조등을 행한다. 本 硏究에서는 Band Ratioing과 PCA를 수행하여 資料를 變換 分析하여 보았다. 分類 結果 Infrared/RED Ratio 는 植物의 特性을 擴張시켜 다른 分類 項目과 구별하여 分類하는 데 有用하였으며, 主成分 分析 決果 綠色植物域의 分類에 있어서 Band 1,27 이 效果的이었다.

The aim of this study is to find out the combination of effective transformed data, applying Remote Sensing techniques, as to the classification and particular objects by transforming the MSS data and TM data of the satellite LANDSAT into several linearly transformed data. Since one of the problems in the processing of the LANDSAT data is the vastness of the data, the Linear Transformation could be a method to perform analysis of those vast data, more efficiently and economically. This method is carried out as follows : (1) offering the simplicity over complex data, (2) selectional processing over redundant data and removing unnecessary data, (3) emphasizing on the object of the study : by transforming multispectral data through linear calculation and statistical transformation. In this study, the analysis and transformation of the data have been performed by means of Band Ratioing and Principal Component Analysis. As the classficatory consequence, Infrared/RED ratioing which expands the characterization of green vegetation, has been useful for a distinctive classification among other classes. For the Principal Component Analysis, band 1,2,7 are efficient in the classification of the green vegetation.