광학영상에서 개별 화소에 해당하는 공간은 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이나, 기존의 영상처리는 각 화소를 단일의 지표물로 가정하여 처리하였다. 본 연구에서는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)을 이용하여 개개의 화소를 구성하고 있는 두 가지 이상의 지표물을 점유비율에 따라 분해하고 그 결과의 활용 가능성을 분석하였다. 경기도 광릉시 험림을 대상으로 Landsat-7 ETM+ 영상을 획득하여 대기보정 및 지형효과에 의한 복사보정을 실시하였다. 선형혼합모델을 통하여 각 화소를 6개 단위지표물(endmember)의 점유비율로 분해하였다. 각 endmember의 점유비율을 나타내는 영상들을 조합하여 보다 세부적인 임상분류가 가능하였다. 토양의 점유비율을 이용하여 수관울폐도와 관련된 정보의 추출도 가능하다고 판단된다. 또한 침엽수림의 화소값에 그늘에 의한 영향이 많다는 것을 알 수 있었다. 산림의 다양하고 복잡한 구성요소를 감안한다면 분광혼합분석은 기존의 영상처리방법에서 얻을 수 없었던 세부적인 산림정보의 추출을 위한 새로운 도구로 기대 된다.
An area corresponding to the spatial resolution of optical remote sensor imagery often includes more than one pure surface material. In such case, a pixel value represents a mixture of spectral reflectance of several materials within it. This study attempts to apply the spectral mixture analysis on forest and to evaluate the information content of endmember fractions resulted from the spectral unmixing. Landsat-7 ETM+ image obtained over the study area in the Kwangneung Experimental Forest was initially geo-referenced and radiometrically corrected to reduce the atmospheric and topographic attenuations. Linear mixture model was applied to separate each pixel by the fraction of six endmember: deciduous, coniferous, soil, built-up, shadow, and rice/grass. The fractional values of six endmember could be used to separate forest cover in more detailed spatial scale. In addition, the soil fraction can be further used to extract the information related to the canopy closure. We also found that the shadow effect is more distinctive at coniferous stands.
