In this thesis, an attempt is made to develop land use classification based on clustering approach, which is patterned after the ISODATA technique, by remote sensing using Landsat and operations for land use classification are implemented sequentially. These operations include contrast stretch enhancement, image registration, principal component analysis, clustering, and classification.
In clustering, all required parameters are set internally from the actual Landsat data, thus eliminating a priori estimates, initial clusters are chosen reasonably, and resultant clusters are determined easily by relying more heavily on the lumping of clusters. Detailed descriptions of the operational procedure are given and result of application of the clustering algorithm to Seoul area Landsat image is included.
본 논문에서는 Landsat 을 사용한 원격탐사에 의해서 clustering방법을 사용한 토지이용 분류도 작성을 목적으로 하며 이에 필요한 Operation 들이 단계적으로 수행되었다.
이들 Operation 은 Contrast stretch enhancement, Image registration, Principal component analysis, Clustering, Classification의 순서로 구성된다.
Clustering 에서는 요구되는 Parameter 들이 Landsat data 에서 내부적으로 set 되며 cluster 들의 Lumping 에 중점을 둠으로써 얻고자하는 cluster 들을 쉽게 결정할 수 있도록 하였다.
이들 Operational Procedure 가 상세히 기술되었으며 서울을 중심으로 한 중부 지방의 Landsat image 에 대한 본 Clustering 방법의 수행 결과가 포함되었다.