하나의 원격탐사자료를 이용하여 얻고자하는 정보를 추출하는 것은 한계가 있다. 현재 원격탐사분야의 세계적인 추세는 광학위성자료와 레이다 위성자료, 항공사진, 항공 스캐닝 데이터, 지상의 분광스캐너 데이터 등을 모두 통합하여, 정보를 추출하고 있다. 그러나 국내에서는 이들 자료의 연구가 따로 행하여지고 있다. 본 연구에서는 광학위성자료와 레이다 위성 자료의 통합기법을 소개하고 이렇게 통합하여 얻어진 자료를 기존연구방식을 이용하여 추출된 결과와 비교하여 고찰해 보고자 하였다. 이를 위하여 서로 다른 여러 가지 디지털 영상의 혼합결과물을 이용하여 분류를 수행하는데 있어서 독자적인 RGB 가법혼합의 밴드별 상관관계의 방식보다는 각기 다른 해상력의 영상들을 IHS 변환 후 다시 RGB 변환하여 얻어진 결과물의 시각적 특성치를 조사하고, 영상을 혼합하는 것이 정확도 및 해상도의 향상을 기대할 수 있다는 비교결과를 얻을 수 있었다.
To obtain new information using a single remotely sensed image data is limited to extract various information. Recent trends in the remote sensing show that many researchers integrate and analyze many different forms of remotely sensed data, such as optical and radar satellite images, aerial photograph, airborne multispectral scanner data and land spectral scanners. Korean researchers have not been using such a combined dataset yet. This study intended to apply the technique of integration between optical data and radar data(SAR) and to examine the output that had been obtained through the technique of supervised classification using the result of integration. As a result, we found of better enhanced image classification results by using IHS conversion than by using RGB mixed and interband correlation.
