PUKYONG

항공 원격탐사 자료의 융합을 통한 연안 해저 암반 탐지 방안 연구

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Alternative Title
A Study on Seabed Rock Detection Method through Fusion of Airbone Remote Sensing Data
Abstract
The distribution of seabed rock in the coastal area is connected to the navigation safety and development of ocean where it is a very important measurement target. Currently, the distribution of seabed rock is surveyed with interpretation of water depth data or point based bottom sampling, which shows low efficiency. This study aims to suggest an efficient and accurate detection method of seabed rock using airborne remote sensing data. Airborne bathymetric LiDAR data and hyperspectral image were used to detect seabed rock, respectively. Then a method was suggested for seabed rock detection using fused data which could overcome limitations from single data.
The seabed rock could be detected using texture information of airborne bathymetric LiDAR data. The result shown 88% detection accuracy and24% commission error due to blur effect of moving window operator for texture calculation. The spectral information was used to detect seabed rock using airborne hyperspectral image. The spectral angle mapper (SAM) algorithm was used to compare spectral similarity of each pixel to training samples. The result shown 79% detection accuracy with 16% commission error and 26% ommission error. The reasons of error might be limitation of image correction method and environmental variation at local area. The two data was fused to enhance detection accuracy that the texture data was added to hyperspectral image as a band. The maximum likelihood (MLH) method was applied to detect seabed rock using fused data. The result shown 96% detection accuracy, 6% commission error and 1% ommission error which is 8%p and 17%p enhanced accuracy compare to results with bathymetric LiDAR data or hyperspectral image, respectively. Therefore, the suggested method should increase accuracy on seabed rock detection with fusion of two remote sensing dataset. Additionally, it may improve efficiency to survey seabed rock distribution.
Distribution of seabed rock can be a useful data on application fields such as navigation safety, military operation and sustainable development of coastal area. For this, further studies are needed aspect on accuracy enhancement, subdivision of class and expansion of area with various coastal characteristics of water and environments around Korean Peninsula.
Author(s)
신명식
Issued Date
2016
Awarded Date
2016. 8
Type
Dissertation
Keyword
초분광영상 해저재질 암반탐지
Publisher
부경대힉교 대학원
URI
https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/13426
http://pknu.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002300627
Affiliation
부경대학교 대학원
Department
대학원 수로학연협동과정
Advisor
서용철
Table Of Contents
Ⅰ. 서 론 1
1.1. 연구 배경 1
1.2. 연구 동향 3
1.3. 연구 목적 11
1.4. 연구 방법 11
Ⅱ. 이론적 배경 13
2.1. 해양 광학 원격탐사 이론 13
가. 해양의 반사 신호 구성 13
나. 해수의 광학적 흡수 특성 14
2.2. 암반 및 해저 재질 탐지를 위한 센서 종류 및 특징 15
가. 항공 수심측량 시스템의 종류 및 특징 15
나. 초분광 영상의 종류 및 특징 18
2.3. 항공 수심측량 시스템을 이용한 수심측량 원리 26
가. 측정 원리 26
나. 위치결정 원리 30
다. 스캐닝 32
라. 신호데이터 33
2.4. 항공 초분광 영상을 이용한 재질 분류 원리 36
2.5. 탐지 알고리즘의 분류 및 특징 39
Ⅲ. 연구 지역 및 자료 42
3.1. 연구 지역 42
3.2. 연구 자료 43
가. 항공 수심측량 자료 43
나. 항공 수심측량 자료 전처리 45
다. 항공 초분광 영상 51
라. 항공 초분광 영상 전처리 52
마. 검증자료 63
Ⅳ. 항공 수심측량 자료를 이용한 암반 탐지 68
4.1. 질감을 이용한 암반 탐지 방법 68
가. 조건부 분산탐지 69
나. 최소-최대 질감 연산자 71
4.2. 항공 수심측량 자료를 이용한 암반 탐지 결과 73
Ⅴ. 항공 초분광 영상을 이용한 암반 탐지 77
5.1. 항공 초분광 영상을 이용한 암반 탐지 방법 77
가. 기준 분광반사자료 수집 77
나. 사용한 표적탐지 알고리즘 79
5.2. 항공 초분광 영상을 이용한 암반 탐지 결과 80
가. 암반 탐지 결과 육안 분석 80
나. 암반 탐지 결과 정탐지율 분석 84
Ⅵ. 정확도 향상을 위한 초분광 영상과 항공 수심측량 자료 융합 방안 87
6.1. 융합 자료를 이용한 암반 탐지 방법 87
가. 초분광 영상과 질감 자료의 융합 87
나. 융합 자료를 이용한 암반 탐지 방법 89
6.2. 융합 자료를 이용한 암반 탐지 결과 92
6.3. 융합 자료 이용 시 정탐지율 향상 비교 95
Ⅶ. 결 론 98
7.1. 연구결과 요약 및 향후 연구 98
7.2. 연구결과의 활용을 위한 제언 100
참 고 문 헌 101
부 록 108
감사의 글 113
Degree
Doctor
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