지형 변화 매핑을 위한 새로운 방법: 지오 통계를 활용한 시간과 공간 통합

Landsat 데이터는 이제 30년 이상 이용 가능하여, 지구 모니터링의 가장 긴 고해상도 기록을 제공합니다. 이 전례 없는 위성 이미지의 시간 시리즈는 지표의 변화를 포함한 지상 과정의 광범위한 시간적 관측을 허용합니다. 그러나 이 독특한 기회에도 불구하고, 대부분의 기존 변화 감지 기법은 이 긴 시간 시리즈를 충분히 활용하지 않습니다. 본 논문에서는 위치와 시간 시리즈 위성 데이터의 시간 및 공간 영역을 모두 활용하여 지에 대한 변화를 매핑하는 방법을 제시합니다. 이미지 내 각 픽셀의 시간 시리즈는 다음의 조합으로 모델링됩니다: 1) 픽셀 특정 원거리 감지 데이터; 2) 지상 관측 데이터에서 유도된 인접 픽셀; 3) 시간 시리즈 전이 확률. 공간 정보는 변동량으로 모델링되며, 지표 크리깅을 사용하여 통합됩니다; 시간 시리즈 전이 확률은 정보 기반의 캐스케이드 접근 방식을 사용하여 결합됩니다. 이 결과는 언제, 어디서, 어떤 토지 피복 변화가 발생했는지를 식별하는 데 있어 상당히 더 정확한 지도를 생성합니다. 본 논문에서 사용된 여섯 개 이미지의 경우, 최대 우도를 고려할 때 시간 시리즈의 예측 정확도가 31%에서 61%로 знач기적으로 향상되었습니다. 공간 연속성의 고려는 분류된 이미지에서 원치 않는 얼룩을 줄여 후처리의 필요성을 없앴습니다. 이러한 결과는 시간 및 공간 영역의 결합이 시간적 변화 감지 분석의 정확성을 크게 향상시키고 고품질의 시간 시리즈 토지 피복 지도를 생성할 수 있음을 나타냅니다.