Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9A
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pp.1306-1313
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1999
In this paper, we propose the signal strength path loss model (modified Hata path loss Model) and the signal strength distribution model (log-normal distribution) for the cell design of the land mobile communication system. We applied the measured experimental data at Soosungdon and Sanjuckdong in Daeku, to this model and calculate the fraction of total area above threshold.
Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.
In this study, we present a methodology and model to estimate land prices and the value of land assets in North Korea in the absence of any data about land characteristics from North Korean authorities. Using this framework, we experimentally make market price-based estimates for land assets across the entire urban area of North Korea. First, we estimate the determinants of land prices in South Korea using data on market prices of land from the late 1970s, when it was estimated that the income level gap between South Korea and North Korea wasn't relatively large, and from the early 1980s, when urbanization levels in both of them were similar. Second, we calculate land prices and their relative ratios for each city and urban area in North Korea around 2015 by substituting proxy variables of determinants of land prices derived through a geographic information analysis of North Korea into the function of land prices that we have already estimated. Finally, we estimate the value of land assets in urban areas across North Korea by combining the ratio of housing transaction prices surveyed in several cities in North Korea with the relative prices estimated in this research. As a result, land prices in urban areas in North Korea, looking at the relative ratio of price by city, are estimated to be the highest, at 100.00, in Tongdaewon district of Pyongyang, and to be the lowest, at 1.70, in Phungso county, Ryanggang Province. Meanwhile, the value of land assets in urbanized areas was estimated at $21.6 billion in 2015, which was 1.2 to 1.3 times the GDP of North Korea that year. This ratio is similar to South Korea's in the 1978-1980 period, when the South Korean economy grew at an average rate of 6%. Considering North Korea's growth rate of about 1% in the 2013-2014 period, its ratio of land assets to GDP appears very high.
Ha, Eun-Ji;Kim, Hye-Young;Joo, Yong-Jin;Jun, Chul-Min
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.09a
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pp.283-285
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2010
도시 계획의 중요성이 부각되면서 다양한 도시 통합 모델의 개발이 이루어져왔으나 기존 모델들은 거시적 측면의 토지이용의 변화만 다루는 한계점이 있다. 본 논문은 토지이용 변화뿐만 아니라 다양한 사회 경제 지표를 반영하여 미시적인 분석이 가능한 UrbanSim 모델을 사용하여 사례연구를 통한 국내 도입 가능성과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 수치지적도, 건축물 대장, 개별 공시지가 등 다양한 시공간 데이터를 이용하여 $150{\times}150m$ 그리드 셀 기반의 입력 데이터베이스를 구축하고 UrbanSim의 Land Price Model에 적용하였다. 향후 보다 현실적인 모델 수행을 위한 다중 스케일 및 Synthetic 데이터 구축 방안과 접근성 측면의 교통 통합 모델로 확장이 요구된다.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.1
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pp.19-24
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2010
The purpose of this study is to estimate monthly Morton evapotranspiration (ET) using normalized difference vegetation index (NDVI) from MODIS satellite images. Morton ET for land surface conditions was evaluated by using daily meteorological data, and the monthly averaged Morton ETs for each land cover were compared with the monthly NDVIs of three years (2000-2002) at Chungjudam Watershed. There was a high correlation between monthly NDVI and Morton ET for the watershed with average coefficient of determination, 0.80. By comparing the MODIS NDVI ET with SLURP Morton ET, the SLURP ET was smaller than the MODIS NDVI ET. This was estimated from the consideration of soil moisture condition for the ET occurrence in the SLURP model, the limited information from the monthly NDVI values, and the errors from the derived regression equations.
Lee, Dong-Ha;Yun, Hong-Sic;Hwang, Jin Sang;Suh, Yong-Cheol
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.4D
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pp.407-419
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2012
It is difficult to obtain the accurate and homogeneous height information over the whole Korea due to the effect of different vertical datums have been divided into land and sea part. In this study, we tried to unify the different vertical datums using the precise spirit leveling between TBM (tidal bench mark) and BM (bench mark) in order to solve the problems caused by different vertical datums. For this, the vertical datum offsets at observed points which were calculate from leveling results and then transformation model of vertical datum will be modelled using calculated offsets along the coastal line. For suggesting the precise modelling method to vertical datum transformation, we analyzed results from various interpolation methods such as Spline and LSC method. As the results from analysis, the LSC method combined with 4-parameters trend model is more suitable for modelling the offsets between vertical datums. The final transformation model of vertical datum using the combination of LSC and 4-parameter model which provides the transformation accuracies of ${\pm}10.4cm{\sim}14.8cm$ level. And, the software for vertical datum transformation that was also developed using the final model in order to convert the height information included in various spatial data effectively. Therefore, the transformation model between vertical datums of land and sea part, which is developed in this study, is expected to minimize the confusion caused by mismatch of height information in the use of spatial data, and it also can be minimize economic and time losses in various application fields such as coastal development project, coastal disaster prevention, etc.
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.
Purpose - This study conducts an empirical analysis on gasoline pricing of Korean retail gas stations focusing on spatial effects. Unlike previous studies, the study uses an official land price for a proxy of the importance of location, and also allows the spatial effects from other competing gas stations as well. Research design, data, and methodology - In collection of data, we obtain more abundant data than those of previous studies. The gasoline prices used in the study are 909,084 observations as daily data from January 1 to July 31 of the year 2016. A proxy for the land price is collected by linking official public land price data with address information on each gas station. For the estimation, the study employs the Panel Spatial Dubin Model to make the best use of the collected location information. Results - As expected, spatial properties of gas stations have significant effects on the gasoline price. As the price per square meter increases by 100 thousands won, the price of gasoline rises 9 won per liter. Among other characteristics, the price increases by 16 won per liter if the station has a convenience store, and about 5 won if it has a car wash service. Gasoline price in Singapore accounted for 26% of variations in domestic gasoline prices. SK Energy and GS Caltex are the top brands in terms of price. The study also finds prices and other important properties of competing gas stations have significant effects on others' prices. Prices of competing gas station have a positive relationship with those of others. If a competing gas station raises the price, the gas station also raises the price, and lowering the price lower the price. Among brands, GS Caltex has the greatest downward pressure on nearby gas stations. Conclusions - The study confirms that location value of gas stations affect their gasoline prices, and the prices of the competing gas stations also have a significant effects on their prices. It suggests that the prices in the competing retail areas tend to be synchronized with each other.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.3
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pp.77-85
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2007
Assessment of soil erosion is a cost and time-consuming task. There are many models developed to predict soil erosion from an area, but Universal Soil Loss Equation (USLE) is most widely used empirical equation for estimating annual soil erosion. Soil erosion depends upon-rainfall intensity, type of soil, land cover and land use, slope degree, slope length and soil conservation practice. All these parameters are have spatial distribution and hence satellite remote sensing and Geographic Information System (GIS) are applicable in the assessment of the influence on soil erosion. GIS has been integrated with the USLE (Universal Soil Loss Equation) model in identification of rainfall-based erosion to the Bocheong River which is the representative basin of IHP due to Typhoon Rusa. Similar studies are available in literature, ranging from those that use a simple model such as USLE to others of a more sophisticated nature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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