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논문 기본정보
Parameter analysis of texture feature in oil spill detection based on SAR
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 海洋學報 = Acta oceanologica sinica |
| ISSN | 0253-4193, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | WEI, Lai,HU, Zhuowei |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2013-01-01 |
| 초록 | 유출유는 이미 해양 생태 환경을 파괴하는 주요 요인중 하나이다. 그러므로 해양 유출유에 대한 탐지 및 분석은 현재 해양 환경 보호의 하나의 주요 난제가 되었다. 전통적인 유출유의 탐지는 단순한 광학적 영상의 스펙트럼 정보 및 SAR 영상의 후방산란계수(backscattering coefficient) 정보만 추출하였으며 이는 동일한 주파수 및 유사한 조도를 가진 다른 지상물체 오분류(wrongly classified)를 초래할 수 있었다. 이에 전통적인 방법 이외에 영상의 질감 정보를 결합해야 하며, 이는 유출유 정보의 추출 정확도를 향상시킬수 있으며 지상 물체의 오분류를 감소할 수 있다. 2006년 보하이(Bohai Sea) 해역의 3개 경관을 동시에 볼수 있는 SAR 영상을 선택하여 수치 기초로 설정하였으며 명암도 동시발생 행렬(gray level co-occurrence matrix)의 방법을 응용하여 그의 질감 특성을 분석하였다. 이 방법은 영상 구역과 해수면에 대해 원격 감지할 수 있으며 또 화소(pixel)의 명암도 상관성에서 질감 특징에 대해 상세한 묘사를 하였다. 그러므로 이를 SAR 영상의 해양 유출유 탐지에 적용한다. 질감 분석 과정중에서 많은 매개 변수를 선택해야 하고 선택된 매개 변수의 좋고 나쁨은 직접적으로 최종 추출 결과의 정확도에 영향을 미친다. 질감 분석 과정중에서의 매개 변수에 대한 연구, 실험, 선택 및 검증을 통해 최종적으로 명암도 동시발생 해렬의 질감 분석 과정에서 각 매개 변수를 기반으로 한 수치를 확정하였으며 또한 국부적 안정(locally stationary), 비유사성, 대비도, 가변량(variable quantity) 등 4개 특정량을 선택하여 유출유 추출의 질감 특징의 통계로 하였다. 질감 특징을 SAR 자체의 후방산란계수와 상호 결합하였으며 신경망 분류법을 이용하여 이에 대해 분류하였으며 이에 계산한 정확도가 80.65%였으며 분류효과가 좋았다. 이는 영상의 전통적인 정보를 질감 정보와 결합한 유출유의 탐지는 하나의 실용성이 있는 방법이라는 것을 설명하였으며, 향후 해양 유출유 탐지 작업에 일정한 이론적 기초를 확보하였다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART66522194 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | ocean,oil spill,GLCM,SAR,texture feature,backscattering coefficient,neural network,해양,유출유,명암도 동시발생 행렬,SAR,질감 특징,후방산란계수,신경망 |