Classification of sea ice in Greenland by using multi-frequency SAR images

Abstract

해빙의 면적은 급격히 줄어들고 있으며, 특히 다년빙의 감소가 두드러지고 있어 해빙을 종류별로 구별하여 관측할 필요가 있다. SAR는 기상의 영향을 받지 않으므로 극지방을 탐지하는데 매우 효과적이다. 본 연구에서는 해빙 분류의 정확도를 향상시키기 위하여 Radarsat-2, Envisat-ASAR, ALOS-PALSAR영상 및 텍스쳐 영상을 사용하였으며, 각 영상을 다양하게 조합하여 결과를 비교해보았다. 해빙의 종류는 현장 관측 데이터를 참고하여 first year ice, highly deformed ice, moderately deformed ice, ridge 총 4가지로 분류하였다. 분류를 위해 K-means 알고리즘과 최대 우도법 알고리즘이 사용되었으며, 최대 우도법을 사용했을 때 전체 정확도가 더 높게 나타났다. 위의 두 알고리즘을 사용하여 분류한 경우, SAR 영상을 사용했을 때 보다 텍스쳐 영상을 사용했을 때 전체 정확도가 높게 나타났다. C-band인 Radarsat-2 영상과 ASAR 영상의 조합에 L-band인 PALSAR영상을 추가했을 경우, 두 알고리즘 모두 전체 정확도가 향상되었다. 특히 이 조합은 최대 우도법 알고리즘을 사용하여 moderately deformed ice를 분류하는 데 효과적이었다. 또한 ASAR 영상과 PALSAR 영상을 조합하여 최대 우도법 알고리즘을 사용했을 때 전체 정확도가 가장 높게 나타났다. ASAR텍스쳐 영상과 PALSAR 텍스쳐 영상을 사용했을 경우, 전체 정확도가 88.7%, 카파 계수는 0.83으로 최상위 등급에 속하는 것으로 나타났다. 따라서, 다중 주파수 영상을 적절하게 조합하여 사용한다면 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.