Conventional MCDA techniques have been used in the field of water resources in the past. A GIS can offer an effective spatial data-handling tool that can enhance water resources modeling through interfaces with sophisticated models. However, GIS systems have a limited capability as far as the analysis of the value structure is concerned. The MCDA techniques provide the tools for aggregating the geographical data and the decision maker's preferences into a one-dimensional value for analyzing alternative decisions. In other words, the MCDA allows multiple criteria to be used in deciding upon the best alternatives. The combination of GIS and MCDA capabilities is of critical importance in spatial multi-criteria analysis. The advantage of having spatial data is that it allows the consideration of the unique characteristics at every point. The purpose of this study is to identify, review, and evaluate the performance of a number of conventional MCDA techniques for integration with GIS. Even though there are a number of techniques which have been applied in many fields, this study will only consider the techniques that have been applied in floodplain decision-making problems. Two different methods for multi-criteria evaluation were selected to be integrated with GIS. These two algorithms are Compromise Programming (CP), Spatial Compromise Programming (SCP). The target region for a demonstration application of the methodology was the Suyoung River Basin in Korea.
The purpose of this study is to develop a system, which estimates watershed pollutant loading rate through the combination of GIS and computational mode. Also, the applicability of this study was estimated by the application of the above system for Chuncheon City. The detailed results of these studies are as follows; The pollutant loading estimation system was developed for more convenient estimation of pollutant loading rate in watershed, and the system load was minimized by the separation of estimation module for point and non-point source. This system on the basis of GIS is very economical and efficient because it can be applied to other watershed with the watershed map. System modification is not needed. The pollutant loading estimation system for point source was developed to estimate the pollutant loading rate in watershed through the extraction of the proper data from all districts and yearly data and the execution of spatial analysis which is main function of GIS. From the verification result of spatial analysis, real watershed area and the administrative districtarea extracted by spatial analysis were $1,114,893,340.15m^2$ and $1,114,878,683.68m^2$, respectively. It shows that the spatial analysis results were very exact with only 0.001% error. The pollutant loading estimation system for non-point source was developed to calculate the pollutant loading rate through the overlaying of land-use and watershed map after the construction of new land-use map using the land register database with most exact land use classification. Application result for Chuncheon City shows that the proposed system results in one percent land use error while the statistical method results in five percent. More exact nonpoint source pollutant loading was estimated from this system.
In the background of rapid urbanization and frequent earthquakes, earthquake disaster prevention planning has become an important topic of current research. Universities are irreplaceable disaster shelter, as they are public institutions with a lot of open space. This article puts forward the concept of "disaster prevention campus". With the refuge behavioral and psychological characteristics of people in the campus when the earthquake happens, it integrated uses GIS spatial analysis technique, takes Shandong Agricultural University as an example, and studies the spatial pattern of earthquake disaster prevention planning in campus from five aspects. The aspects include building distribution, population distribution, analysis of service radius, infrastructure configuration and choice of the optimal refuge path. On the basis of researches above, reform proposals and specific strategies are put forward to build the safe and harmonious disaster prevention campus.
Jo, Myung-Hee;Heo, Young-Jin;Kim, Joon-Bum;Kim, In-Ho
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.911-913
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2003
Recently in order to process forest official task more effectively and scientifically the previous of that which is focused on document and inventory, should be applied with the spatial information technology. Especially, the forest information remote sensing system has to be developed using digital photogrammetry and GIS. In this study the forest information remote sensing system is implemented to manage forest resource and forest official effectively especially by constructing database of forest environment information and cadastral information, overlaying various thematic maps, and performing spatial analysis using GIS and aerial photograph. For this, the attribute data and spatial data of aerial photograph, digital topography map, forest cadastral map, forest type map, forest use map should be reprocessed and stored in Oracle. Also, the user interface is developed by using Visual Basic 6.0 and MapObjects 2.1 of ESRI based on CBD(Component Based Development).
Each system should have a suitable data model about their purpose for efficiently managing, analyzing, and manipulating data. And the usable range of application is determined by the data model, and suitable data models are being developed for each application. In GIS, diversity spatial data model is being developed too. The accuracy and update of the spatial data would be important for applying efficient application as well as the data modeling is important as constructing the spatial data structure. Therefore, the purposes of this research are to 1)compare domestic spatial data models with oversea spatial data models about their geometry model, topology model and visualizing method of 3D spatial data 2)to compare the features of the data model by analyzing each data structures. We 3)compare and analyze features of each spatial data models via the quantitative analysis of each spatial data models.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.5
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pp.349-356
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2017
In this study, we propose a method to investigate topographic characteristics by applying machine learning which is an artificial intelligence analysis method based on the spatial data constructed using UAV and the training data created through spatial analysis. This method provides an alternative to the subjective judgment and accuracy of spatial data, which is a problem of existing topographic characteristics survey for officially assessed land price. The analysis method of this study is expected to improve the problems of topographic characteristics survey method of existing field researchers and contribute to more accurate decision of officially assessed land price by providing more objective land survey method.
In spatial information processing, particularly in non-renewable resource exploration, the spatial data sets, including remote sensing, geophysical and geochemical data, have to be geocoded onto a reference map and integrated for the final analysis and interpretation. Application of a computer based GIS(Geographical Information System of Geological Information System) at some point of the spatial data integration/fusion processing is now a logical and essential step. It should, however, be pointed out that the basic concepts of the GIS based spatial data fusion were developed with insufficient mathematical understanding of spatial characteristics or quantitative modeling framwork of the data. Furthermore many remote sensing and geological data sets, available for many exploration projects, are spatially incomplete in coverage and interduce spatially uneven information distribution. In addition, spectral information of many spatial data sets is often imprecise due to digital rescaling. Direct applications of GIS systems to spatial data fusion can therefore result in seriously erroneous final results. To resolve this problem, some of the important mathematical information representation techniques are briefly reviewed and discussed in this paper with condideration of spatial and spectral characteristics of the common remote sensing and exploration data. They include the basic probabilistic approach, the evidential belief function approach (Dempster-Shafer method) and the fuzzy logic approach. Even though the basic concepts of these three approaches are different, proper application of the techniques and careful interpretation of the final results are expected to yield acceptable conclusions in cach case. Actual tests with real data (Moon, 1990a; An etal., 1991, 1992, 1993) have shown that implementation and application of the methods discussed in this paper consistently provide more accurate final results than most direct applications of GIS techniques.
In spite of the usefulness of migration statistics in spatially understanding social processes and identifying social effects of spatial processes, services and analyses of the statistics have been restricted due to the complexity of their data structure. In addition, flow mapping functionality which is a useful method to explore and visualize the migration statistics has yet to be fully represented in modern GIS applications. Given this, the purpose of this research is to demonstrate the possibility of flow mapping and the exploratory spatial analysis of the migration statistics in a Web GIS environment. For this, the characteristics of the statistics were examined from database, GIS, and cartographic perspectives. Then, O-D structure of the migration statistics was converted to spatial data appropriate to f low mapping based on the characteristics. The interface of Web GIS is specialized the migration statistics and provides exploratory visualization by allowing dynamic interactions such as spatial focusing and attribute filtering.
A GRId-based Soil MOsture Routing Model(GRISMORM) which predicts temporal variation and spatial distribution of water balance on a daily time step for each grid element of the watershed was developed. The model was programmed by C-language which aims for high flexibility to any kind of GIS softwares. The model uses ASCII-formatted map data supported by the irregular gridded map of the GRASS(Geographic Resources Analysis Support System)-GIS and generates daily or monthly spatial distribution map of water balance components within the watershed. The model was applied to Ipyunggyo watershed(75.6$km^2$) ; the part of Bocheongchun watershed. Predicted streamflows resulting from two years(95 and 96) daily data were compared with those observed at the watershed outlet. The results of temporal variation and spatial distribution of soil moisture are also presented by using GRASS.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.121-129
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2009
Today, it is difficult to re-use and share spatial information, because of the explosive growth of heterogeneous information and specific characters of spatial information accumulated by diverse local agency. A spatial analysis of subsurface spatial informa-tion, one of the National Spatial Data Infrastructure, needs related spatial information such as, topographical map, geologic map, underground facility map, etc. However, current methods using standard format or spatial datawarehouse cannot consider a se-mantic hetergenity. In this paper, the layered ontology model which consists of generic concept, measuremnt scale, spatial model, and subsurface spatial information has developed. Also, the current ontology building method pertained to human experts is a expensive and time-consuming process. We have developed the MDA-based metamodel(UML Profile) of ontology that can be a easy under-standing and flexiblity of environment change. The semantic quality of devleoped ontology model has evaluated by reasoning engine, Pellet. We expect to improve a semantic sharing, and strengthen capacities for developing GIS experts system using knowledge representation ability of ontology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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