[2017년 11월] ArcGIS로 이미지 데이터 분석
설명
강좌개요
이번 과정은 인공위성, Lidar, 기타 원격 탐사 자료로부터 의미있는 정보를 추출하고 시각화를 향상시키는 작업 흐름에 대해 배우는 과정입니다. 또한 과정에서 ArcGIS에서 활용가능한 동적 래스터 프로세싱을 다루며, 이미지 분류에 대한 상세한 탐색을 할 수 있습니다.
대상자
이미지 자료를 활용하여 GIS 분석을 하고자 하는 자
목표
– 동적 래스터 프로세싱 함수 사용
– 변화된 지역 확인 및 문서화
– 무감독 분류, 감독 분류, 객체 지향 분류 방법 수행
– 분류 결과의 정확도 평가
기타사항
– ArcGIS 10.3 / 10.4 / 10.5 for Desktop (Standard 또는 Advanced)
래스터 함수
래스터 함수 적용하기
이미지 분석 창(Image Analysis window)의 기본
4-밴드 래스터에서 래스터 함수 적용하기
모자이크 데이터셋에서 LAS 데이터셋 사용하기
래스터 함수 체인(Raster function chains) 및 활용방법
함수 템플릿 체크리스트
래스터에 함수 템플릿 적용하기
2. 시간 흐름에 따른 시각적 분석
지역의 변화 확인
래스터 데이터 원본
래스터 데이터의 디스플레이 향상
위성 센서 데이터 연구
지역적 변화 감지
Ikonos 영상을 이용한 시계열(Time-series) 분석
3. 이미지 분류 소개
분석적인 변화 감지의 필요성
원격 탐사를 통한 변화 감지
이미지 분류의 유형 및 작업흐름
원격 탐사 작업흐름
이미지 분류의 결과
분석을 위한 계획 수립
4. 무감독 분류(Unsupervised Classification)를 통한 변화 감지
무감독 분류 검토
저해상도 데이터의 특성
Landsat 위성 영상 밴드
Landsat 위성 영상 데이터 확인하기
클래스 확인하기
Landsat 영상에서 클래스 지정하기
일반 영상과의 비교
5. 개발된 지역의 감독 분류(Supervised Classification)
감독 분류 검토
감독 분류의 적절한 예
시그니쳐 파일 평가하기
6. 분류한 결과의 정확도 평가
정확도 평가 사용하기
정확도 평가의 구성요소
정확도 평가 예제
7. 객체기반 분류(Object-oriented Classification)를 통한 불투수면 분석
객체기반 분류 검토
이미지 분할
분할 요소
객체기반의 표본 생성
8. 이미지 분석의 응용
분석을 위한 권장 작업흐름
수강신청 안내
수강신청은 교육시작일 전까지 가능하며, 수강신청과 함께 교육비 결제 또는 현장결제 방법을 선택하셔야 수강신청이 완료됩니다. 수강신청과 관련하여 아래 단계를 확인하시기 바라며, 세금계산서 요청 및 교육비 관련 문의사항은 한국에스리 교육센터(02-2086-1980)로 연락주시기 바랍니다.
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