Many satellite image fusion techniques have been developed in order to produce a high resolution multispectral (MS) image by combining a high resolution panchromatic (PAN) image and a low resolution MS image. Heretofore, most high resolution image fusion techniques have used IKONOS and QuickBird images. Recently, GeoEye-1, offering the highest resolution of any commercial imaging system, was launched. In this study, we have experimented with GeoEye-1 images in order to evaluate which fusion algorithms are suitable for these images. This paper presents compares and evaluates the efficiency of five image fusion techniques, the $\grave{a}$ trous algorithm based additive wavelet transformation (AWT) fusion techniques, the Principal Component analysis (PCA) fusion technique, Gram-Schmidt (GS) spectral sharpening, Pansharp, and the Smoothing Filter based Intensity Modulation (SFIM) fusion technique, for the fusion of a GeoEye-1 image. The results of the experiment show that the AWT fusion techniques maintain more spatial detail of the PAN image and spectral information of the MS image than other image fusion techniques. Also, the Pansharp technique maintains information of the original PAN and MS images as well as the AWT fusion technique.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.2
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pp.107-112
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2010
Wind power generation is the natural source energy without pollution, and the highest economic efficiency among renewable energies. Amid the recent development of small wind power generation, wind power generation facilities can be installed in the super high-rise buildings or complexes. It is necessary to conduct analyses on appropriate locations in a bid to promote efficient power generation in those locations. In this study, relative weight of the elements required for the wind power generation were estimated by using the Analytic Hierarchy Process in Busan City, and the characteristics of wind velocity and wind direction in Busan City were expressed. As a result, 'Dadae 1-dong, Cheolma-myeon, Noksan-dong' was selected as the candidate region inside Gangseo-gu, Gijang-gun, Saha-gu by using the geo-spatial information system.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.3
no.1
s.5
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pp.139-150
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1995
The assessment/evaluation of land use suitability is an important part of land use planning. In this paper, we developed. The Expert System for a suitability analysis including the function of data storage, analysis, assessment and display by using Borland C++ Language and could suggest the following results in the suitability analysis to select a site for an industrial complex using this system. 1. With the increase in volume and variety of geo-spatial data now available, it has become necessary to find more efficient ways of storing this data. This report presents the Quadtree structure, as a method of gaining significant savings over conventional raster processing in data storage. 2. In order to get the criteria of suitability analysis, the opinions of specialists, administrative officers and citizens were collected by a questionnaire, and used to calculate the weight of geo-spatial data. Also, The Expert System, which we developed, was designed to do overlay and spatial analysis, as well as reflect the various opinions we collected in the questionnaire. The Expert System is expected to be used in other land use planning.
Kim, Kyong-Ho;Choe, Seung-Keol;Lee, Jong-Hun;Yang, Young-Kyu
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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1999.12a
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pp.47-51
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1999
Geo-features play a key role in object-oriented or feature-based geo-processing system. So the strategy for how-to-model and how-to-manage the geo-features builds the main architecture of the entire system and also supports the efficiency and functionality of the system. Unlike the conventional 2D geo-processing system, geo-features in 3D GIS have lots to be considered to model regarding the efficient manipulation and analysis and visualization. When the system is running on the Web, it should also be considered that how to leverage the level of detail and the level of automation of modeling in addition to the support for client side data interoperability. We built a set of 3D geo-features, and each geo-feature contains a set of aspatial data and 3D geo-primitives. The 3D geo-primitives contain the fundamental modeling data such as the height of building and the burial depth of gas pipeline. We separated the additional modeling data on the geometry and appearance of the model from the fundamental modeling data to make the table in database more concise and to allow the users more freedom to represent the geo-object. To get the users to build and exchange their own data, we devised a fie format called VGFF 2.0 which stands for Virtual GIS File Format. It is to describe the three dimensional geo-information in XML(extensible Markup Language). The DTD(Document Type Definition) of VGFF 2.0 is parsed using the DOM(Document Object Model). We also developed the authoring tools for users can make their own 3D geo-features and model and save the data to VGFF 2.0 format. We are now expecting the VGFF 2.0 evolve to the 3D version of SVG(Scalable Vector Graphics) especially for 3D GIS on the Web.
The concept of 'spatial association' explains spatial distribution pattern of geographical phenomenon based on similarity with neighborhoods, as in the Tobler's Law of Geography: 'Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.' In this study, we develop a time-series exploratory analysis tool for discovering temporal patterns of spatial association by combining spatial statistics and geo-visualization, and thus present a possibility to support spatial decision-making process. As for the spatial proximity weight matrix indispensable to measuring global and local spatial association, we employ a variety of flexible weighting schemes using geometric characteristics of areal unit. In addition, we renovate the existing visualization methods for more effective understanding of the procedures and results of time-series analysis on spatial association: for instance, temporal parallel coordinate plot with box plot, animated map for spatial association, and 3D Moran scatterplot. The feasibility of our system is verified by time-series analysis experiments on the spatial association of land price fluctuation rate for all administrative units in Korea, $1995{\sim}2004$.
There has been a recent spate in the usage of mobile device equipped GPS sensors, such as smart phones. This trend enables the posting of geo-tagged messages (i.e., multimedia messages with GPS locations) on social media such as Twitter and Facebook, and the volume of such spatial data is rapidly growing. However, the relationships between the location and content of messages are not always explicitly shown in such geo-tagged messages. Thus, the need arises to reorganize search results to find the relationship between keywords and the spatial distribution of messages. We find the smallest minimum bounding rectangle (MBR) that embedding k or more points in order to find the most dense rectangle of data, and it can be usefully used in the location search system. In this paper, we suggest efficient algorithms to discover a group of 2-Dimensional spatial data with a close distance, such as MBR. The efficiency of our proposed algorithms with synthetic and real data sets is confirmed experimentally.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.1
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pp.23-29
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2015
In this study, the spatial relevance between the regional housing price data and the spatial distribution of the location-based social media data is explored. The spatial analysis with rasterization was applied to this study, because the both data have a different form to analyze. The geo-tagged Twitter data had been collected for a month and the regional housing price index about sales and lease were used. The spatial range of both data includes Seoul and the some parts of the metropolitan area. 2,000m grid was constructed to consider the different spatial measure between two data, and they were combined into the constructed grids. The Hotspot Analysis was operated using the combined dataset to see the comparison of spatial distribution, and the bivariate spatial correlation coefficients between two data were measured for the quantitative analysis. The result of this study shows that Seocho-gu area is detected as a common hotspot of tweet and housing sales price index data. though the spatial relevance is not detected between tweet and housing lease price index data.
Kim, Han-Saem;Kim, Hyun-Ki;Shin, Si-Yeol;Chung, Choong-Ki
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.27
no.7
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pp.59-68
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2011
Subsurface Investigation results always reflect a level of soil uncertainty, which sometimes requires statistical corrections of the data for the appropriate engineering decision. This study suggests a closed-form framework to extract the outlying data points from the testing results using the statistical geo-spatial information analyses with outlier analysis and kring-based crossvalidation. The suggested analysis method is conducted to soil stratification using the borehole data in Yeouido.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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