This study aims at suggesting the attributes and limitations of each methods through the evaluation of the verified analysis results, so that it will be possible to select an efficient method that may be applied to assess the green coverage ratio. Green coverage areas of each sites subject to this study were assessed utilizing the following four methods. First, assessment of green coverage area through direct planimetry of satellite images. Second, assessment of green coverage area using land cover map. Third, assessment of green coverage area utilizing the band value in satellite images. Forth, assessment of green coverage area using and land cover map and reference materials. For this study, four urban zones of the City of Seosan in Chungcheongnam-do. As a result, this study show that the best calculation method is the one that combines the merits of first and second methods. This method is expected to be suitable for application in research sites of middle size and above. It is also deemed that it will be possible to apply this method in researches of wide area, such as setting up master plans for parks and green zones established by each local self-government organizations.
This study aimed to analyze the prioritized area for the functional change of agricultural reservoir according to the rapid urbanization and social changes through the mapping method. Changwon-si, Gimhae-si, and Jinju-si in Gyeongnam province were selected as the study area, considering the results of land-use and cluster analysis. As the planning unit of management area, watershed was used and land coverage map from 1975 to 2015 were analyzed for changes of land use. The reduction ratio (%) of farmland was calculated for identifying the changes in 2013 compared to 1975. As a result, the reduction ratio was 11.9% for Changwon-si, 12.2% for Gimhae-si and 9.3% for Jinju-si, and the number of watershed having functionally reduced potential-area was relatively high in the proportion to the city size.
Mammals act as an important role in maintaining ecosystem, but direct observation is very difficult. Nevertheless, in order to understand the impact of various changes about a sudden environment, long-term monitoring through direct investigation is essential. This study investigated home range analysis using GPS tracking device and behavioral ecology of Korean waterdeer (Hydropotes inermis), indigenous and native species in Korea. Studies on ecological characteristics and home range of Korean waterdeer are insufficient. Therefore, we studied home range using the GPS technique for critical point of existing research. Data showed the active movement in daytime ($44.1km^2$) than night ($30.0km^2$) and large area of activity in winter ($3.7km^2$) and spring ($44.1km^2$) than summer($0.04km^2$) and autumn ($0.01km^2$). The most used area of Korean waterdeer was forested area and wetland, agricultural area, waters in order of frequency based on the land coverage map. Our research represents overall characteristics of Korean water deer due to measurement of area of activity. However, this research signified behavioral ecology for Korean waterdeer, and further investigation in necessary.
The Eurasian otter(Lutra lutra) is listed as No. 330 in natural monument. To manage and conserve habitat for otters, it is critical to understand which habitat components are important for otters. The objectives of this study were to analyze otter habitat characteristics in accordance with land-cover map. We investigated otter spraints and sprainting site in Geoje Island from January to December, 2004. with GPS coordinates. The analysis of otter habitat use pattern was used by Arcview ver. 3.2 with 1: 25,000 Topology Map and field data. Otter habitat use was strongly related to sites in riparian vegetation riparian(dam or river) structures. In this study, Gucheon was a site with high coverage of riparian vegetation and unconfined channels, thus recording higher number of spraint densities than those of Yeonchocheon. Yeonchocheon was under construction at lower stream areas so that otter habitat use was limited. This study suggests that securing suitable forests and riparian vegetation zone is essential for conservation of otters.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1999.10c
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pp.765-770
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1999
The purpose of this study is to obtain land classification map by using remotely sensed data; Landsat TM and SPOT panchromatic, and to compare their results with statistical data and digitized coverage from topographic paper map. The classification was conducted by maximum likelihood method with training sets. The best result was obtained from the Landsat TM merged by SPOT Panchromatic, that is, similar with statistical data. This is caused by setting more precise training sets with the enhanced spatial resolution by using SPOT Panchromatic. The classified map may be useful as a fundamental data to estimate pollutant load in regional scale of agricultural watershed.
Song, Junyoung;Won, Taeyeon;Jo, Su Min;Eo, Yang Dam;Park, Jin Sue
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.4
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pp.763-776
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2021
This paper introduces a method of selecting priority update areas for subdivided land cover maps by training orthoimages and serial cadastral maps in a deep learning model. For the experiment, orthoimages and serial cadastral maps were obtained from the National Spatial Data Infrastructure Portal. Based on the VGG-16 model, 51,470 images were trained on 33 subdivided classifications within the experimental area and an accuracy evaluation was conducted. The overall accuracy was 61.42%. In addition, using the differences in the classification prediction probability of the misclassified polygon and the cosine similarity that numerically expresses the similarity of the land category features with the original subdivided land cover class, the cases were classified and the areas in which the boundary setting was incorrect and in which the image itself was determined to have a problem were identified as the priority update polygons that should be checked by operators.
The Ministry of Land, Infrastructure and Transport carried out a pilot project for data maintenance in 2011 to ensure the accuracy of cadastral records nationwide, and now trying to reduce the errors such as omission of the cadastral book, inconsistency of land category between cadastral account book and cadastral map, etc. and the boundary between the map boundary, scale, and administrative areas. In this study, we looked at the currents status and problems of the cadastral research, improving the cadastral map, which has been promoted by the government and the cadastral office. In order to revitalize the cadastral map data maintenance project, it is necessary to re-establish the plan for each step for challenging the limitation of current data maintenance, and the master plan for promotion system, and develop manuals to maintain consistency and secure accuracy of cadastral map maintenance, such as "Coverage and Maintenance Guidelines for Cadastral Maps", and secure the national budget for error correction in cadastral map led by government.
In this study, it aims to research for unified system of "the surveying and geospatial information management" and new National geoSpatial Information Infrastructure(NSDI) as new paradigm against the strategy of "global geospatial information management". The country's existing NGIS projects and the policies of spatial information were examined in this paper, then it was defined newly by modification of NSDI's data coverage with bottom-up method. The new NSDI strategy is based on large scale digital map which was influenced by the local and global trend such as open data, e-Government, Earth observation, etc. (refer to Fig. 1). It was also suggested with new concept of NSDI model that the public-private sharing data can be added to digital map on equal term with spatial core data. (refer to Fig. 2) It is proposed the institutional model of MOLIT(Ministry of Land, Infrastructure and Transport) as new concept of NSDI which was applied(refer to Fig. 4). The new model is improving localization and reinforcing cooperation system with not only the other departments within the MOLIT but also the other ministries(forestry, environment, agriculture, heritage, etc.) from independent operation system as a part informatization of land, infrastructure and transport. At the new SDI institutional model of the MOLIT, the spatial information is reorganized as common data infrastructure for all applications, Goverment 3.0 can be feasible according to common data related to government agencies and local government's data vertically or horizontally. And then, it can be practical strategy model to integrate and link all the map and the register which are managed by the laws and institutions if this unified system as a common data can include all spatial core data(digital map), such as base map data of NGA(national gespatial agency), land data and facility data of local government.
The green coverage ratio is the ratio of the land area to green coverage area, and it is used as a practical urban greening index. The green coverage ratio is calculated based on the land cover map, but low spatial resolution and inconsistent production cycle of land cover map make it difficult to calculate the correct green coverage area and analyze the precise green coverage. Therefore, this study proposes a new method to calculate green coverage area using aerial images and deep neural networks. Green coverage ratio can be quickly calculated using manned aerial images acquired by local governments, but precise analysis is difficult because components of image such as acquisition date, resolution, and sensors cannot be selected and modified. This limitation can be supplemented by using an unmanned aerial vehicle that can mount various sensors and acquire high-resolution images due to low-altitude flight. In this study, we proposed a method to calculate green coverage ratio from manned or unmanned aerial images, and experimentally verified the proposed method. Aerial images enable precise analysis by high resolution and relatively constant cycles, and deep learning can automatically detect green coverage area in aerial images. Local governments acquire manned aerial images for various purposes every year and we can utilize them to calculate green coverage ratio quickly. However, acquired manned aerial images may be difficult to accurately analyze because details such as acquisition date, resolution, and sensors cannot be selected. These limitations can be supplemented by using unmanned aerial vehicles that can mount various sensors and acquire high-resolution images due to low-altitude flight. Accordingly, the green coverage ratio was calculated from the two aerial images, and as a result, it could be calculated with high accuracy from all green types. However, the green coverage ratio calculated from manned aerial images had limitations in complex environments. The unmanned aerial images used to compensate for this were able to calculate a high accuracy of green coverage ratio even in complex environments, and more precise green area detection was possible through additional band images. In the future, it is expected that the rust rate can be calculated effectively by using the newly acquired unmanned aerial imagery supplementary to the existing manned aerial imagery.
Park, Mi Ok;Lim, Su Hyun;Li, Lan;Kim, Bo Heui;Yang, Seung Bin;Koo, Bon Hak
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.17
no.6
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pp.39-50
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2014
This study was conducted to establish inventory and propose conservation strategy of 'village wetlands' in Cheonan. As results, the village wetlands are defined as such places as palustrine wetland, village embankment, agricultural reservoir or small reservoirs located in or near the village and related to everyday life or farming. Firstly 791 provisional village wetlands were identified in Cheonan by using Arc-GIS 10.1, then 104 wetlands were defined as village wetlands and listed the inventory of Cheonan Village Wetlands after being validated through their area (greater than $1,000m^2$), satellite images, Korea Land Information System, land use map, land coverage map and field survey. Finally the 49 wetlands were selected for detailed surveying, and function assessment. As the result of the wetland function assessments, 11 wetlands were found to have 'high' wetland function (conservation) 30 wetlands were 'average' (enhancement) and 8 wetlands were 'low' (restoration or enhancement). Enhancing biodiversity and ecosystem services through ecological management of wetlands in Cheonan and connecting with an ecological network were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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