Journal of the Korean Geographical Society ISSN:1225-6633(Print) 대한지리학회지

SAR와 VIR 영상을 디지털 환경에서 통합하여 상승효과를 도출하려는 응용은 아직까지도 탐색적인 연구 수준에 머물러 있다. 본 연구는 SAR와 VIR을 통합한 영상에서 삼각 트레이닝 도구가 개별 클라스의 분류 정확도의 분포추세에 미치는 영향을 평가하는 데 주안점을 두고 있다. SAR 데이터와 VIR 데이터가 단일 시너지 영상을 제작하기 위해 통합되었다. 분류정확도의 향상과정이 SAR, VIR, SAR/VIR 통합영상에서 단계적으로 확실하게 도출되었다. 아울러 개별 클라스의 분류정확도가 FCC에 의거한 트레이닝 샘플의 신호(signature)값과 밀접한 상관성을 가지고 분포되는 것이 확인되었다. 한 예로 FCC에서 SAR 영상 신호(signature)의 기여 때문에 구름으로 덮힌 지역과 굴곡을 지닌 지상물체가 (VIR에서는 사실상 분류가 불가능하였던) 상당한 공간 정확도를 가지고 분류되었다. 본 연구가 SAR/VIR을 통합한 응용분야에서 분류정확도의 분포추세에 대한 정량화되고 객관적인 근거가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 SAR/VIR 원격탐사에서 개별 클라스에 대해 확보할 수 있는 분류 정확도에 대한 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.