[논문 리뷰] Classification of LULC Change Detection using Remotely Sensed Data for Coimbatore City, Tamilnadu, India

Y. Babykalpana, K. Thanushkodi|arXiv (Cornell University)|2010. 05. 23.

Remote-Sensing Image Classification참고 문헌 4인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 인도 코임바토르 시에서 고해상도 위성 데이터를 활용한 픽셀 단위 분류 기법을 제안하여 국립 우주측정청(NRSA)이 인도 조건에 맞게 조정한 일반화된 LULC 분류 체계를 활용해 토지 이용/토지 커버(LULC) 변화를 탐지한다. 이 방법은 지오스페이셜 데이터베이스를 효율적으로 갱신하기 위해 변화 탐지 기법을 적용하여 2000년에서 2008년 사이의 도시 확장 및 토지 커버 전환을 정확하게 매핑하는 데 성공한다.

ABSTRACT

Maps are used to describe far-off places . It is an aid for navigation and military strategies. Mapping of the lands are important and the mapping work is based on (i). Natural resource management & development (ii). Information technology ,(iii). Environmental development ,(iv). Facility management and (v). e-governance. The Landuse / Landcover system espoused by almost all Organisations and scientists, engineers and remote sensing community who are involved in mapping of earth surface features, is a system which is derived from the united States Geological Survey (USGS) LULC classification system. The application of RS and GIS involves influential of homogeneous zones, drift analysis of land use integration of new area changes or change detection etc.,National Remote Sensing Agency(NRSA) Govt. of India has devised a generalized LULC classification system respect to the Indian conditions based on the various categories of Earth surface features , resolution of available satellite data, capabilities of sensors and present and future applications. The profusion information of the earth surface offered by the high resolution satellite images for remote sensing applications. Using change detection methodologies to extract the target changes in the areas from high resolution images and rapidly updates geodatabase information processing.Traditionally, classification approaches have focused on per-pixel technologies. Pixels within areas assumed to be automatically homogeneous are analyzed independently.

연구 동기 및 목표

• 인도 타밀나두 주 코임바토르 시의 시공간적 토지 이용/토지 커버(LULC) 변화를 원격 감지 데이터를 활용해 분석한다.
• 고해상도 위성 영상에서 도시화된 지역의 변화 탐지에 대해 픽셀 단위 분류 기법의 효과성을 평가한다.
• 인도의 환경 및 센서 조건에 맞게 조정된 NRSA의 일반화된 LULC 분류 체계를 적용한다.
• 정확하고 시의적인 지오스페이셜 데이터 갱신을 통해 전자 정부, 자연 자원 관리 및 환경 모니터링을 지원한다.
• 원격 감지 및 지리정보시스템(GIS)이 시간에 따라 변화하는 도시 확장과 토지 커버 전환을 추적하는 데서의 유용성을 입증한다.

제안 방법

• 토지 이용/토지 커버(LULC) 분류 및 변화 탐지를 위해 고해상도 위성 영상을 활용한다.
• 각 픽셀를 스펙트럼적 동질성 가정 하에 독립적으로 분석하는 픽셀 단위 분류 접근법을 적용한다.
• 인도의 환경 및 센서 조건에 맞게 조정된 NRSA의 일반화된 LULC 분류 체계를 활용해 지표 특징을 분류한다.
• 두 시기(2000–2008) 사이의 토지 커버 변화를 식별하고 추출하기 위해 변화 탐지 방법론을 적용한다.
• 도시 계획 및 환경 모니터링 응용을 위해 결과를 지오스페이셜 데이터베이스에 통합한다.
• 로컬 조건에 맞게 수정된 기초 모델로 미국 지질조사국(USGS)의 LULC 분류 프레임워크를 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코임바토르와 같이 빠르게 도시화가 진행되는 지역에서 픽셀 단위 분류 기법이 LULC 변화를 얼마나 정확하게 탐지할 수 있는가?
• RQ2 인도 도시 환경에서 고해상도 위성 영상에 적용했을 때 NRSA의 일반화된 LULC 분류 체계는 어느 정도의 성능을 보이는가?
• RQ3 2000년에서 2008년 사이에 코임바토르 시에서 우세한 LULC 변화는 무엇이며, 이는 도시 확장 추세를 어떻게 반영하는가?
• RQ4 고해상도 영상 기반 변화 탐지 기법이 전자 정부 및 자원 관리에 적합한 지오스페이셜 데이터베이스의 시의적 갱신을 뒷받침할 수 있는가?
• RQ5 이질적인 도시 환경에서 픽셀 단위 방법의 스펙트럼적 동질성 가정이 분류 정확도에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 연구는 고해상도 위성 영상을 활용해 2000년에서 2008년 사이에 코임바토르 시에서 뚜렷한 도시 확장과 토지 커버 전환이 발생했음을 성공적으로 규명했다.
• NRSA의 일반화된 LULC 분류 체계는 인도의 환경 및 센서 조건 하에서 다양한 지표 특징을 효과적으로 분류하는 데 성공했다.
• 픽셀 단위 분류 기법은 토지 커버 변화를 효율적이고 자동화된 방식으로 탐지할 수 있었으며, 지오스페이셜 데이터베이스의 신속한 갱신을 지원했다.
• 변화 탐지 결과에서 인프라 개발과 도시 확장의 징후로 볼 수 있는 건물 및 불透수 표면의 증가가 뚜렷하게 확인되었다.
• 원격 감지 및 GIS 도구의 통합은 자연 자원 관리, 환경 모니터링 및 전자 정부 응용 분야에서 강력한 잠재력을 보였다.
• 연구는 고해상도 영상과 표준화된 분류 체계의 유용성을 동적인 도시 환경 모니터링에 있어 검증하였다.