현장 및 원격 초분광 정보 계측을 통한 하천 수변공간 재료 구분Field and remote acquisition of hyperspectral information for classification of riverside area materials
- Other Titles
- Field and remote acquisition of hyperspectral information for classification of riverside area materials
- Authors
- 신재현; 성호제; 이동섭
- Issue Date
- Dec-2021
- Publisher
- 한국수자원학회
- Keywords
- 초분광 이미지; 수변공간 재료; 분광 특성; 원격 탐사; 남한강; K-means; SVM; Hyperspectral image; Riverside materials; Spectral characteristics; Remote sensing; South han river; K-means; SVM
- Citation
- 한국수자원학회 논문집, v.54, no.12, pp.1265 - 1274
- Journal Title
- 한국수자원학회 논문집
- Volume
- 54
- Number
- 12
- Start Page
- 1265
- End Page
- 1274
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/85323
- ISSN
- 2799-8746
- Abstract
- 본 연구에서는 남한강에서 드론에 탑재된 초분광 센서를 활용하여 수변공간을 측정한 후, 초분광 분석을 통하여 재료를 구분하였다. 식생, 콘크리트, 흙 등의 재료를 대상으로 구분하였으며, 각각 재료의 고유한 분광반사 곡선의 특성을 비교 및 분석하였다. 드론으로 측정한 초분광 자료를 검증하기 위하여 지상분광측정기를 사용하여 현장조사를 실시하고 각 재료를 비교하였다. 분석 비교 결과 각 재료별로 고유한 유형의 파장대가 발생하는 것을 확인하였고 드론으로 수행한 원격 탐사 결과가 지상분광측정 결과와 유사하다는 결론을 내릴 수 있었다. 수변 공간의 분류를 위하여 K-means 군집화 기법과 SVM 분류 기법을 활용하여 측정 구역의 공간 분류를 수행할 수 있었다. 비교 결과, 지도학습인 SVM 분류 기법의 수변공간 분류가 비지도학습인 K-means 기법과 비교하여 상세한 구분이 수행되었음을 확인할 수 있었다. 이와 같이 분류 및 군집 분석 기법을 활용하여 각 수변공간 재료의 고유 분광 특성을 활용하여 측정되는 드론탑재 초분광 이미지의 각 데이터를 분류할 수 있게 되었다.
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