공간 해상도 1m 이하의 고해상도 원격 탐사 영상의 민간 활용이 활발해 짐에 따라, 이를 위한 전문 분야 별 영상 분석 방법의 개발 요구가 증가하고 있다. 다양한 영상분석 기법 중에, 주변 화소들간의 공간 분포 관계에 의해 특성이 결정되는 텍스처 영상의 분석은 이러한 목적을 위한 유용한 영상 분석 방법 중 하나이다. 이 연구에서는 원시 영상으로부터 GLCM 알고리즘에 의해 생성된 텍스처 영상에 대해서 방향 인자, 마스킹 커널의 크기, 변수의 종류에 따른 결과를 비교, 분석한 뒤 각각의 결과 영상의 지형공간 특성 분석의 적용성에 대하여 알아보았다. 또한 원시 영상과 텍스처 영상에서 특성 정보를 포함하는 템플레이트를 설정하고 이를 기준으로 반복적인 패턴을 자동으로 검색하는 템플레이트 정합 프로그램을 구현하여 이를 원시 영상과 텍스처 영상에 적용하였고, 처리 결과에 기초하여 향후 적용 가능성을 검토하였다. 이 연구의 결과는 일정한 패턴으로 나타나는 지구과학적인 지형 특성이나 고해상도 위성영상 정보를 이용한 인공 지형지물의 파악 및 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

As remote sensing imagery with high spatial resolution (e.g. pixel resolution of 1m or less) is used widely in the specific application domains, the requirements of advanced methods for this imagery are increasing. Among many applicable methods, the texture image analysis, which was characterized by the spatial distribution of the gray levels in a neighborhood, can be regarded as one useful method. In the texture image, we compared and analyzed different results according to various directions, kernel sizes, and parameter types for the GLCM algorithm. Then, we studied spatial feature characteristics within each result image. In addition, a template matching program which can search spatial patterns using template images selected from original and texture images was also embodied and applied. Probabilities were examined on the basis of the results. These results would anticipate effective applications for detecting and analyzing specific shaped geological or other complex features using high spatial resolution imagery.

• 류희영(서울대학교 지구과학교육과) | Yoo, Hee Young
• 전소희(서울대학교 지구과학교육과) | 전소희
• 이기원(한성대학교 정보시스템공학과) | 이기원
• 권병두(서울대학교 지구과학교육과) | 권병두