C- 밴드 다편파 지상 SAR 영상 분류 결과

1. C-밴드 다편파 지상 SAR 영상분류 결과 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 강문경1*, 김광은1, 조성준1, 이훈열2, 이재희1 1 한국지질자원연구원 광물자원연구본부, 2 강원대학교 지구물리학과 • INTRODUCTION • WISHART SUPERVISED CLASSIFICATION RESULTS 0 50 100 (m) • 다편파 SAR(POLSAR) 자료를 활용한 영상분류기술은 지표면의 정보 추출을 목적으로 하며, SARPolarimetry 기술분야에서 중요한 주제이다. • 이 연구에서는 한국지질자원연구원과 강원대학교에서 개발한 지상 SAR 시스템에서취득된 C-밴드 POLSAR 영상자료를활용한 영상분류 결과를 고찰하고자 한다. • Wishart-H/alpha 무감독분류법(Lee et al., 1999a)과 Wishart 감독분류법(Lee et al., 1994)을적용하여추출된 영상분류 결과를 비교 검토하였다. 1 2 3 4 (b) Maple trees (c) Juniper trees (d) Grass area • GB-SAR DATA & PROCESSING • GB-SAR Image Data 2 3 4 5 6 1 • 자료취득시기: 2008년 11월 3일 ~ 5일 • 관측지역: 한국지질자원연구원 내 잔디밭 지역 • 사용 주파수: C-밴드(5.3 GHz) • 다편파 자료: HH, HV, VH, VV fullpolarization (f) Trihedral corner reflector (a) Training cluster set (e) Ginkgo tree • POLSARImage Processing 1 2 3 4 5 6 • SAR Focusing Processing: ‘gbsar’ Processor (강원대학교개발) • - Deramp-FFT 알고리즘방식 • POLSARImage Processing: ‘PolSARpro’프로그램 • (http://earth.eo.esa.int/polsarpro/) • SpeckleFiltering Methods • - Boxcar 필터, Refined Lee 필터사용 • POLSARImage Classification Methods • - 무감독 분류: Wishart-H/alpha 무감독 분류법 • - 감독 분류: Wishart 감독분류법 (h) Rhododendron tree (g) Pine trees (i) Man-made targets (a) (b) (c) 4 class 6 class Ts1 • WISHART-H/ALPHA UNSUPERVISED CLASSIFICATION RESULTS (a) Ts2 • Ts1 지역: 건물 앞 화단 지역 • Ts2: 잔디밭내 동산 지역(나무 위치 함) • Ts3: 지자기관측함 등 인공지물 위치지역 • Ts4, Ts5: 인공산란체위치 잔디밭 지역 • Ps1 ~ Ps5: 인공산란체 (b) Ts3 (c) Broadleaved trees 1 2 Man-made targets 3 Ts4 Trihedral corner reflectors Grass Shrubs 4 5 6 Coniferous trees Wishart supervised classification results for 4 class set and 6 class set: (a) 1×4 multilook original image without speckle filtering, (b) 7×7 boxcar filter, and (c) 7×7 refined Lee filter. Ts5 The polarimetric Pauli color coded image of 1×4 multilook image (Red: HH-VV, Green: HV, Blue: HH+VV) Range Ts5 Overall image Ts1 Ts2 Ts3 Ts4 Ts5 Ts4 Azimuth • CONCLUSIONS Ps4 Ps3 Ts1 Ts2 (a) Ps1 Ps2 Ps5 • C-밴드지상 SAR 다편파영상자료의 분류 결과를 고찰 함. • Wishart-H/alpha 무감독 분류 결과 • 인공지물과 자연지물의 구별 가능. • 스펙클 필터 과정을 수행 후 분류 정확도 향상 뚜렷함. • 스펙클 필터링 및 H/A/alpha decomposition 과정 수행 시 적용되는 입력변수의 영향이 감독 분류법 보다 크게 나타남. • Boxcar 필터: 상대적으로 refinedLee 필터보다 입력변수에 따른 영향이 적고, 보다 일관된 분류 결과를 보이나 퍼짐현상(burringeffect), 해상도 저하의 단점이 있음. • RefinedLee 필터: 사용된 이동창크기(windowsize)의 증가에 따른 퍼짐 현상은 개선되는 장점을 보이나 영상처리 시 입력변수에 따른 영향이 큼. • Wishart 감독분류 결과 • 연구지역 내 위치하는 대상체의 구별이 가능 함. • 4 classset: 인공산란체, 인공지물(지자기관측함), 나무, 잔디 지역 구별 가능. • 6 classset: 나무 클래스를 침엽수, 활엽수, 관목 3개로 세분류 가능. • 영상 분류 시 분류 정확도 향상을 위한 향후 연구 필요. Trees Trees Grassarea Man-made targets Ts3 (b) (c) (d) (e) • ACKNOWLEDGEMENTS (f) 본연구는 국토해양부 첨단도시기술개발사업-지능형국토정보기술혁신 사업과제의 연구비지원(07국토정보C03)에 의해 수행되었습니다. (g) • REFERENCES Kong, J. A., A. A. Swartz, H. A. Yueh, L. M. Novak, and R. T. Shin, 1988. Identification of Terrain Cover Using the Optimum Polarimetric Classifier, Journal of Electromagnetic Waves and Applications, 2(2): 171-194. Lee, J. S., M. R. Grunes, and R. Kwok, 1994. Classification of Multi-Look Polarimetric SAR Imagery Based on Complex Wishart Distribution, International Journal of Remote Sensing, 15(11): 2299-2311. Lee, J. S., M. R. Grunes, T. L. Ainsworth, L. J. Du, D. L. Schuler, and S. R. Cloude, 1999a. Unsupervised Classification Using Polarimetric Decomposition and the Complex Wishart Classifier, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(5): 2249-2258. Lee, J. S., M. R. Grunes, and G. de Grandi, 1999b. Polarimetric SAR Speckle Filtering and Its Implication for Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(5): 2363-2373. (h) (i) Wishart-H/alpha unsupervised classification results: (a) without filtering and after boxcar filter applied with (b) 3×3, (c) 5×5, (d) 7×7, (e) 9×9 window size. The refined Lee filter were used with (f) 3×3, (g) 5×5, (h) 7×7, (i) 9×9 window size. The H/A/alpha decomposition processing were applied with 5×5 window size.