This study aims to estimate a heat island potential distribution based on the land-use types using LANDSAT/TM(1100LST April 2000) and AWS data in Daegu. The heat island potential is defined as a difference between surface temperature and air-temperature at each place. The study area was selected as about $900k km^2$ square including Daegu metropolitan area. Land-use data obtained by dividing all of Daegu metropolitan area into l-km-square three types of maps were prepared, in the 1 960s, 1970s and 2000s respectively. The types of land-use were divided into 5. Forest and farm lands have been reduced at a wide range during 40 years, most of which changed to urban area. The heat island potential distribution presented a striking contrasts according to land-use types. For example, the heat island potential of urban area was higher than $14^{\circ}$ in comparison to those of water or paddy rice areas.
토지피복은 지표면의 물리적 상태 및 사용 용도에 따른 특성을 나타내는 기본적인 정보로 농업, 환경, 재해, 수자원 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 식생활동으로 인해 생기는 증산과 토양에서 일어나는 증발을 증발산이라 통칭하며, 이의 정확한 산정은 수리, 수문학적 유역 분석에 중요하다. 정확한 증발산의 산정을 위해서는 기압, 온도 등 기상 인자의 역할이 중요하지만 토지피복 특성 역시 증발산에 큰 영향을 주므로 중요한 요소 중 하나이다. 이는 인간의 활동에 의해 점차적으로 빠르게 변화하는 추세이므로 인공위성 영상을 이용하여 효율적인 정보의 취합 및 관리가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 5 TM(Thematic Mapper) 영상을 기반으로 무감독 분류법을 이용하여 ISODATA Training과 Masking기법을 사용하여 한강 유역의 토지피복도를 산정하였다. 본 연구에서는 연구 대상 지역의 영상을 사용하였고, 토지의 분류는 수역, 시가, 나지, 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지로 분류하였다. 그 결과 우리나라의 대다수를 이루는 수역, 시가, 산림, 농지에 대한 높은 정확도를 갖는 토지피복도를 얻을 수 있었으며, 이는 군사경계 외부의 지역도 포함된 결과이다. 단, 나지와 습지, 초지 부분의 정확도는 비교적 떨어지나, 우리나라의 토지특성상 많은 비율을 차지하고 있지 않으므로 신뢰할 만한 결과라 할 수 있겠다. 이 결과와 외부 자료를 이용하여 보다 향상된 토지피복도를 만들 수 있을 것이다. 이를 토대로 군사지역 등 접근이 어려운 지역의 토지피복 현황을 파악하여 정확한 증발산 산정에 도움이 되고자 한다.
This study aims to estimate a urban heat island potential distribution based on the land-use types using Landsat TM(1100 LST August 2004) and AWS data in Daegu. The heat island potential is defined as a difference between surface temperature and air-temperature at each place. The study area was selected as about $900km^2$ square including Daegu metropolitan area. Land-use data obtained by dividing all of Daegu metropolitan area in- to 1-km-square three types of maps were prepared in the 1960s, 1970s and 2000s respectively. Land-use types were classified into 5 categories. Forest and farm lands have been reduced at a wide range during 40 years. Most of those changed into urban area. The heat island potential distribution presented a striking contrasts according to land-use types. For example, the heat island potential of urban area was higher than $10^{\circ}C$ in comparison to those of water or paddy rice areas.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.3
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pp.833-841
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1998
The ann of this study is 10 propose all eff'tcient mclhod for partition of multi-dimensIOnal feature space into pattern subspace for automated generation of fuzzy rule. The suggested mclhod predicates on sequential subdivision of the fuzzy subspacc. and the size of construc1cd pattern space is variable. Under this procedure, n-dimensional pattern space, after considering the distributional characteristic patterns, is partitioned into two different pattern subspaces. From the two subspaces, the pattern space for further subdivision is chosen; then, this subdivision procedure recursively repeats itself until the stopping condition is fulfilled. The result of this study is applied to 2, 4, 7 band of satellite Landsat TM and satisfac10ry result is acquired.
In this paper, we propose a coding method of remotely sensed satellite image with edge region compensation. This method classifies each pixel vector considering spectral reflection characteristics of satellite image data. For each class, we perform classified intraband VQ and classified interband prediction to remove intraband and interband redundancies, respectively. In edge region case, edge region is compensated using class information of neighboring blocks and gray value of quantized reference bands. Then we perform classified interband prediction using compensated class information to remove interband redundancy, effectively. Experiments on LANDSAT-TM satellite images show that coding efficiency of the proposed method is better than that of the conventional methods.
The characteristics of neighborhood correlation images for change detection were explored at different spatial resolution scales. Bi-temporal QuickBird datasets of Las Vegas, NV were used for the high spatial resolution image analysis, while bi-temporal Landsat $TM/ETM^{+}$ datasets of Suwon, South Korea were used for the mid spatial resolution analysis. The neighborhood correlation images consisting of three variables (correlation, slope, and intercept) were evaluated and compared between the two scales for change detection. The neighborhood correlation images created using the Landsat datasets resulted in somewhat different patterns from those using the QuickBird high spatial resolution imagery due to several reasons such as the impact of mixed pixels. Then, automated binary change detection was also performed using the single and multiple neighborhood correlation image variables for both spatial resolution image scales.
The primary purpose of this study is, using Landsat remote sensing data and a image processing software, ERDAS, to generate real data and image photographs on physical land use of the Seoul metropolitan region. The remote sensing data used in this study are Landsat MSS data (August 28, 1979) and TM data (May 31, 1991) which cover the Seoul metropolitan region of Korea. The spatial resolutions of MSS data and TM data are 57m X 79m and 30m X 30m respectively. In addition, this study aims at contrasting urbanization phases of the Seoul metropolitan region in 1979 with those in 1991, by making image photographs and statistics on physical land use. Summing up the major results, built-up area ratio within the Seoul city had been expanded from 41.9% in 1979 to 64.5% in 1991 and that within the radius of 40km of Seoul city hall had been expanded from 10.5% In 1979 to 19.8% in 1991. The data and technique developed in this study could serve as a useful tool in making various kinds of spatial plannings, that is, urban and regional planning, selection of optimal new town location, evaluation of public facilities location alternatives, etc..
Using a field spectrometer having a spectral range of 0.4$\mu\textrm{m}$~2.5$\mu\textrm{m}$ with a spectral resolution of 1nm, the researchers measured the reflectance of granite, andesitic rocks, sedimentary rocks, and pyrophyllite ore in the Ungsang area, Kyungsang Basin, South Korea. Spectral characteristics of the geological media were investigated from the analysis. The in-situ measured sites were selected in well exposed rock outcrops. In case of unfavorable weather conditions, rocks were sampled and remeasured under natural solar condition. The reflectance of field data was measurd at three sistes for granite, six sites for andesitic rock three sites for sedimentary rocks, and two sites for pyrophyllite ore. The vibrational absorption bands for pyrophyllite are detected in the spectral range of 2.0$\mu\textrm{m}$~2.5$\mu\textrm{m}$. The absorption band for granites in study area is not distinctive. The reflectance measured under normal field conditions showed strong absorption at wavelengths of 1.4$\mu\textrm{m}$ and 1.9$\mu\textrm{m}$ due to the effect of moisture in the atmosphere. After the bands of 1.4$\mu\textrm{m}$ and 1.9$\mu\textrm{m}$ were removed, Hull Quotient method was applied to characterize absorption bands. The reflectances of field data were calculated to estimate the band ratio corresponding to the Landsat TM and EOS Terra ASTER. The researchers suggest here that the TM band2, band3, band4, and band7 or ASTER band2, band3, band4, and band9 are the best combination for discriminating outcrops. The researchers tested and demonstrated using a Landsat TM image in the study area. For geologic applications, decorrelation stretch is also an effective tool to enhance the exposed rock mass in images.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.1
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pp.80-90
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2014
The objective of this research is to estimate the stand volume of Pinus koraiensis, by using the investigated volume and the information of remote sensing(RS), in the research forest of Kangwon National University. The average volume of the research forest per hectare was $307.7m^3/ha$ and standard deviation was $168.4m^3/ha$. Before and after carrying out 3 by 3 majority filtering on TM image, eleven indices were extracted each time. Independent variables needed for linear regression equation were selected using mean pixel values by indices. The number of indices were eleven: six Bands(except for thermal Band), NDVI, Band Ratio(BR1:Band4/Band3, BR2:Band5/Band4, BR3:Band7/Band4), Tasseled Cap-Greeness. As a result, NDVI and TC G were chosen as the most suitable indices for regression before and after filtering, and R-squared was high: 0.736 before filtering, 0.753 after filtering. As a result of error verification for an exact comparison, RMSE before and after filtering was about $69.1m^3/ha$, $67.5m^3/ha$, respectively, and bias was $-12.8m^3/ha$, $9.7m^3/ha$, respectively. Therefore, the regression conducted with filtering was selected as an appropriate model because of low RMSE and bias. The estimated stand volume applying the regression was $160,758m^3$, and the average volume was $314m^3/ha$. This estimation was 1.2 times higher than the actual stand volume of Pinus koraiensis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.633-638
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2018
We are constantly hearing about the seriousness of food shortages in North Korea through various media reports. Recently, the severity of the problem has increased, and international organizations and relief organizations have become increasingly concerned. Due to the shortage of food and firewood, residents illegally cut trees in the mountains and, as a result, North Korea has become the third fastest-growing area of forest degradation in Asia. However, since North Korea cannot directly measure the extent of forest degradation, remote sensing techniques using satellite imagery have to be applied. The purpose of this study was to analyze the characteristics of forest change in North Korea, in order to understand the severity of the forest degradation problem. For this purpose, Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI TIRS satellite images were acquired and classified. As a result, it was found that the forests have turned into wilderness in the Nampo City and Pyongyang municipalities, while the wasteland has changed into forests in the north of Yanggangdo. In addition, the total forested area of the whole region decreased by $4,166.22km^2$, the residential area decreased by $2,017.03km^2$, and the amount of agricultural land increased by $6,625.74km^2$, which is similar to the amount of forested area lost, although the difference in the overall area of the forests between 2017 and 2006 was small.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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