Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.49
no.6
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pp.105-114
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2007
This study is to predict the spatial expansion of urban areas by applying CA(Cellular Automata)-Markov technique considering MCE(multi-criteria evaluation) and MOLA(multi-objective land allocation) of factor analysis. For the 10 administration districts$(3677.3km^2)$ including the whole Anseong-cheon watershed, the past six temporal land use data(1973, 1981, 1985, 1990, 1994, 2000) from Landsat satellite images were prepared. During this period, the urban area increased $233.71km^2$. Using the 36 indices composed of topological characteristics, population and land use change, the final factor map of MOLA was produced through 5 maps of MCE. Using 1990 and 1994 land use data, the 2000 predicted urban area of CA-Markov with factor map showed 0.06% improvement of absolute error comparing with that of CA-Markov without factor map. By the CA-Markov technique considering factor map, the 2030 and 2060 urban area increased $58.94km^2(0.78%)\;and\;60.14km^2(0.81%)$ respectively comparing with 2000 urban area$(313.19km^2)$. The 2030 and 2060 paddy area decreased $93.28km^2(2.54%)\;and\;93.65km^2(2.55%)$ respectively comparing with 2000 paddy area$(1383.23km^2)$.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.58-70
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2007
The purpose of this study is to predict future land use using Landsat images through assessing the effect of spatial scale and resolution in applying CA (Cellular Automata)-Markov technique. The scale for areas ranging from $31.26km^2$ to $84.48km^2$ showed about 11% difference of overall accuracies. Among the five spatial resolutions (10m, 30m, 50m, 100m, 150m), 30m resolution showed the best result in the prediction of area and spatial distribution of urban areas. Based on the results, the 2004 land use by CA-Markov was predicted using 1996 and 2001 land use data and compared with the 2004 land use by maximum likelihood classification. After that, future land uses of 2030, 2060 and 2090 were predicted and the results showed a tendency of gradual increase in urban area and high decrease in forest area.
The purpose of this study is to evaluate the temporal land cover change by gradual urbanization of Gyeongan-cheon watershed. This study used the five land use of Landsat TM satellite images(l987, 1991, 2001, 2004) which were classified by maximum likelihood method. The five land use maps examine its accuracy by error matrix and administrative district statistics. This study analyze land use patterns in the past using time.series Landsat satellite images, and predict 2004 year land use using a CA-Markov combined CA(Cellular Automata) and Markov process, and examine its appropriateness. Finally, predict 2030, 2060 year land use maps by CA-Markov model were constructed from the classified images.
Park, Min-Ji;Park, Geun-Ae;Lee, Yong-Jun;Kim, Seong-Joon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.1
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pp.61-68
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2010
토지피복은 대부분의 수문 수질 모형의 중요한 매개변수로서, 수자원 변화 예측에 중요한 입력자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 개선된 CA (Cellular Automata)-Markov 기법을 이용하여 충주댐유역의 미래 산림식생변화에 대한 예측을 시도하였다. 예측과정으로 과거의 Landsat TM 영상 (1985, 1990, 1995, 2000)을 이용하여 기법의 정확도 검증 및 산림분포의 변화경향을 파악하고, Landsat 산림은 2000년과 2005년의 NOAA AVHRR NDVI값을 기준으로 침엽수림, 혼효림, 활엽수림의 3종으로 구분한 후, 이를 이용하여 2030년, 2060년, 2090년의 식생변화를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법의 적용결과, 2000년과 비교하여 2090년의 활엽수림과 혼효림은 각각 14.3 %, 11.6 % 증가하였으며, 침엽수림은 24.9 % 감소하는 것으로 나타났다. 과거의 경향성에 의해 예측을 시도한 본 연구결과는 미래 토지피복 변화에 따른 수문 수질 영향 분석시 지표 조건의 불확실성을 줄이는데 활용될 수 있다고 판단된다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.3
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pp.25-39
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2013
In this study, the change of the discharge according to the land cover change which acts as one of dominant factors for the outlook of future discharge was analyzed using SWAT(Soil and Water Assessment Tool) model for Yongdam and Daecheong Dam Watershed in the Geum River Basin. The land cover maps generated by Landsat TM satellite images in the past 1990 and 1995 were used as observed data to simulate the land cover in 2000 by CA-Markov serial technique and after they were compared and verified, the changes of land cover in 2050 and 2100 in the future were simulated. The discharge before and after the change of land cover by using input data of SWAT model was compared and analyzed under the A1B scenario. As a result of analyzing the trend in the elapses of year on the land cover in the Geum River Basin, the forest and rice paddy class area steadily decreased while the urban, bare ground and grassland classes increased. As a result of analyzing the change of discharge considering the future change of the land cover, it appeared that the discharge considering the change of land cover increases by 1.83~2.87% on the whole compared to the discharge not considering the change of land cover.
This study predicted urban green spaces for 2020 based on two scenarios keeping or freeing the green-belt in the Daegu metropolitan city using a hybrid Cellular Automata(CA)-Markov model and analyzed the spatial dynamics of urban green spaces between 2009 and 2020 using a land cover change detection technique and spatial metrics. Markov chain analysis was employed to derive the transition probability for projecting land cover change into the future for 2020 based on two land cover maps in 1998 and 2009 provided by the Ministry of Environment. Multi-criteria evaluation(MCE) was adopted to develop seven suitability maps which were empirically derived in relation to the six restriction factors underlying the land cover change between the years 1998 and 2009. A hybrid CA-Markov model was then implemented to predict the land cover change over an 11 year period to 2020 based on two scenarios keeping or freeing the green-belt. The projected land cover for 2009 was cross-validated with the actual land cover in 2009 using Kappa statistics. Results show that urban green spaces will be remarkably fragmented in the suburban areas such as Dalseong-gun, Seongseo, Ansim and Chilgok in the year 2020 if the Daegu metropolitan city keeps its urbanization at current pace and in case of keeping the green-belt. In case of freeing the green-belt, urban green spaces will be fragmented on the fringes of the green-belt. It is thus required to monitor urban green spaces systematically considering the spatial change patterns identified by this study for sustainably managing them in the Daegu metropolitan city in the near future.
Park, Geun-Ae;Lee, Yong-Jun;Shin, Hyung-Jin;Kim, Seong-Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.2B
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pp.107-120
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2010
The effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water was assessed using the SLURP (semi-distributed land use-based runoff process), a physically based hydrological model. The fundamental input data (elevation, meteorological data, land use, soil, vegetation) was collected to calibrate and validate of the SLURP model for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang and Gosam) located in Anseongcheon watershed. Then, the CCCma CGCM2 data by SRES (special report on emissions scenarios) A2 and B2 scenarios of the IPCC (intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The future weather data for the year, m ms, m5ms and 2amms was downscaled by Change Factor method through bias-correction using 3m years (1977-2006) weather data of 3 meteorological stations of the watershed. In addition, the future land uses were predicted by modified CA (cellular automata)-Markov technique using the time series land use data fromFactosat images. Also the future vegetation cover information was predicted and considered by the linear regression between monthly NDVI (normalized difference vegetation index) from NOAA AVHRR images and monthly mean temperature using eight years (1998-2006) data.
The objective of this study was to analyze the changes in the hydrological environment in Soyanggang-dam watershed due to climate change results (in yews 2050 and 2100) which were simulated using CCCma CGCM2 based on SRES A2 and B2. The SRES A2 and B2 were used to estimate NDVI values for selected land use using the relation of NDVI-Temperature using linear regression of observed data (in years 1998$\sim$2002). Land use change based on SRES A2 and B2 was estimated every 5- and 10-year period using the CA-Markov technique based on the 1985, 1990, 1995 and 2000 land cover map classified by Landsat TM satellite images. As a result, the trend in land use change in each land class was reflected. When land use changes in years 2050 and 2100 were simulated using the CA-Markov method, the forest class area declined while the urban, bareground and grassland classes increased. When simulation was done further for future scenarios, the transition change converged and no increasing trend was reflected. The impact assessment of evapotranspiration was conducted by comparing the observed data with the computed results based on three cases supposition scenarios of meteorological data (temperature, global radiation and wind speed) using the FAO Penman-Monteith method. The results showed that the runoff was reduced by about 50% compared with the present hydrologic condition when each SRES and periods were compared. If there was no land use change, the runoff would decline further to about 3$\sim$5%.
In this work we propose an energy-efficient transmission strategy for wireless sensor networks that operate in a strict energy-constrained environment. Our transmission algorithm consists of two components: a binary-decision based transmission and a channel-aware backoff adjustment. In the binary-decision based transmission, we obtain the optimum threshold for successful transmission via Markov decision process (MDP) formulation. A channel-aware backoff adjustment, the second component of our proposal, is introduced to favor sensor nodes seeing better channel in terms of transmission priority. Extensive simulations are performed to verify the performance of our proposal over fading wireless channels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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