植物とその生育環境のリモートセンシング 〔1〕 精密農業管理への応用からみた到達点と可能性

作者: 吉雄 井上

DOI: 10.11440/RSSJ1981.17.275

关键词:

摘要: 본 연구에서는 강원도 평창군 봉평면 일대의 지역에 대해 2000년 4월 24일에 수신된 IKONOS 위성영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 피복분류는 임상분류에 중점을 두었으며, 분류에 적용한 분류항목(class)은 현지조사 및 영상을 통하여 상록침엽수, 낙엽송, 활엽수, 나지, 밭, 초지, 수역, 사토지역, 아스팔트지역의 9개로 나누었다. 영상분류는 최대우도법을 적용하여 감독분류를 정확도는 검정지역에 대한 전체정확도, 생산자정확도, 사용자정확도, k의 항목에 분류오차행렬표를 평가하였다. 분류 분석에는 ERDAS사의 Imagine 8.4와 Purdue 대학에서 개발한 Multispec 소프트웨어를 사용하였다. 결과, 전체정확도 94.3%, 생산자정확도 77.0-99.9%, 사용자정확도 71.9-100%, k은 0.93이었다. 밭 등의 경우 다른 분류항목보다 분류의 정확도가 비교적 낮게 나타난 반면, 있어서는 기존의 중해상도(5-30m) 위성영상보다 향상된 분류결과를 보여주었다. 【This study was carried out to evaluate high resolution satellite imagery of for classifying the land cover, especially forest type. The 11km $\times$ size taken on April 24, 2000 in Bong-pyoung Myun Pyungchang-Gun, Kangwon Province. Land cover classes were water, coniferous evergreen, Larix leptolepis, broad-leaved tree, bare land, farm grassland, sandy soil and asphalted area. Supervised classification method with algorithm maximum likelihood applied classification. terrestrial survey also collect reference data this accuracy analyzed items overall accuracy, producer's user's k test area through error matrix. In analysis area, 71.9-100% 0.93. Classes less clear than other classes, whereas result showed higher performance that resolution(5-30m) data.】

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