사례지역의 영상 분류에 사용된 변수들은 모두 5개로서 blue, green, red, infrared의 4개 밴드에 대하여 측정된 DN, 그리고 이 자료들을 바탕으로 산출한 NDVI(정규식생지수)이다. 대부분의 토지이용/피복 분류에서 중요한 부분을 차
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히 식생과 건물의 분광특성이 서로 매우 다른 바, 한 필지를 단위로 평균하여 분 석할 경우 이들 분광특성이 평균되고, 표준편차를 크게 만들므로서 분석의 오류 를 야기시킬 것으로 판단되었다.
우선 분류를 위하여 앞서 선정된 분류항목의 대표성을 보이는 트레이닝 데이 터 세트 60개 영역을 총 26,671개 영역 중에서 추출하였다. 각 분류 항목별로 추 출된 트레이닝 데이터 세트의 수는 다음의 표와 같다. 이들 60개 트레이닝 데이 터 세트에 대한 확률밀도함수 도출을 위한 통계적 파라미터들을 산출하였다. 다 음으로는 26,611개의 영역에 대하여 앞서 언급한 5개 변수에 대하여 DN의 평균 을 산출하여 영역 분류를 위한 자료로 관리하였다.
<표 5-2> 분류항목별 트레이닝 데이터 수
분류 항목 트레이닝 데이터 영역(개)
건물 10
도로 25
그림자 10
초지 및 경작지 10
과수원(귤밭) 5
삼림 5
미경작지 5
합계 60
영역별로 산출된 평균을 바탕으로 트레이닝 데이터 세트 60개에 대하여 각각 에 속할 확률이 산출되었다. 그리고 하나의 영역에 대하여 60개씩 산출된 유사성 에 대한 확률이 서로 비교되었으며 이 가운데 가장 높은 확률을 보이는 트레이닝 데이터 세트의 ID가 각 영역에 새로운 항목으로 부여되었다. 26,671개의 영역에
대하여 확률의 산출이 완료되었을 때, 그 결과를 다시 분류 항목별로 재분류를 행하였다. 그러므로써 각 영역은 토지이용/피복분류 항목으로 분류되었다.
이 결과는 다시 필지별로 종합되어 필지의 토지이용/피복분류 항목 결정에 사 용되었다. 각 필지를 영역별 분류 결과를 바탕으로 하였으나, 우선 필지 내에 건 물로 분류되는 영역이 발견될 경우 그 필지는 기개발지로 분류하였다. 이는 한 필지 내라 하더라도 건물, 식생이 있는 정원 및 포장된 정원 등이 혼재하여 나타 나는 현상을 감안한 것이다. 그리고 분류 항목가운데 그림자는 건물 등과 같은 개발된 지형지물에 의하여 형성된다고 보고 기개발지에 포함하였다. 그 외에는 필지 내에서 가장 큰 면적을 보이는 영역의 토지이용/피복분류 항목을 당해 필 지에 부여하였다.
<표 5-3> 토지이용/피복 분류항목별 면적
분류 항목 면적(ha)
기개발지 88.61
도로 32.36
초지 및 농경지 45.20
과수원(귤밭) 38.99
삼림 20.75
미경작 농경지 26.80
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그림에 의하면 사례 연구지역은 크게는 기개발지, 그리고 이와 인접한 농촌지 역으로 구성되어 있음을 알 수 있다. 이 결과는 필지별 토지이용/피복 현황을 단 번에 파악할 수 있도록 지역의 토지이용/피복 상태를 잘 나타내 주고 있다. 사례 지역은 시가화 지역의 경우 개발가능지는 거의 남아 있지 않은 것으로 분석의 결과에서 파악된다. 주변 농촌지역의 경우, 상당한 부분이 귤을 경작하는 과수원 으로 파악되어 제주도의 토지이용 특성을 잘 나타내 주고 있다. 그리고 경작 중 인 농경지와 미경작 중인 농경지의 구성이 비슷한 것으로 나타났는 바, 이는 이 영상의 취득시기가 5월로서 본격적인 경작이 이루어지기 전이기 때문에 나타난 현상으로 보인다.
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