무인항공기(UAV) 센서의 개발로 단일 비행에서 다양한 형태의 분광 영상을 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 도시 지역의 고해상도 UAV 유래 영상을 활용하여 차도, 보도, 가로수(도로변 식생)를 포함한 토지피복 지도를 작성하였다. 총 9장의 정사영상(orthoimages)을 제작하였으며, UAV 기반 토지피복 지도를 생성하는 데 효과적인 변수를 식별하였다. 객체 기반 영상 분석을 바탕으로 각 영상마다 14개의 통계값을 계산하여 126개의 변수를 도출하였다. 무작위 포레스트(RF) 분류기를 사용하여 126개 변수의 우선순위를 평가하였다. 이어서 변수 축소를 통해 RF를 최적화하고, 초기 RF와 최적화된 RF를 비교함으로써 고우선 변수의 유용성을 평가하였다. 변수 중요도를 계산하여 정규화 디지털 표면모델(nDSM), 정규화 차이 식생지수(NDVI), 지표면 온도(LST), 토양조정 식생지수(SAVI), blue, green, red, rededge 순으로 가장 영향력 있는 변수를 평가하였다. 마지막으로 일련의 분석에서 분류 결과에 있어 초기 RF와 최적화된 RF 간에 유의미한 변화가 관찰되지 않았으며, 그럼에도 불구하고 분류에는 축소된 변수 개수가 적용되었다.

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