This study aims to detect the change of marine aquaculture farm within the boundary of Hallyeo Marine National Park. Comparison has been made on the Landsat images taken in 1984 and 2002 respectively by using feature extraction methods and other image analysis techniques. During the 18 year period between 1984 and 2002, total area of the aquaculture farms has been decreased in 63 percent. The reason for the change seems to be that aquaculture farms became concentrated only around the Geoje Islands due to the growth of the labor- and capital-intensive cage aquaculture for the expensive fish species instead of traditional oyster farming. Authors suggest the monitoring using remotely-sensed data as the best tool for the management of marine aquaculture farms on the basis of accuracy of analysis and relatively cheap cost. Management strategies of salmon farms in Tasmania, Australia has been analyzed to find the field techniques necessary for the management of aquaculture.
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.
This research presents particulate distribution map of tidal flats of Hampyung bay using reflectance which extracted from satellite data and field survey data during same periods. The spectrum of particulate composition obtained from Landsat TM data was analysed and 7 scenes of satellite image were classified with ISODATA and K-MEANS methods. The results of unsupervised classification were estimated with in-situ data. The classification accuracy of ISODATA and K-MAMS methods were 84.3% and 85.7%. For validation of classified results of multi-temporal satellite images, TM image of May 1999(reference data), which was classified with field survey data was compared with classified results of multi-temporary satellite data.
Geographic Information System (GIS) combined with Universal Soil Loss Equation (USLE) was used to estimate the soil erosion of Asan Bay experiment watershed in Korea. Spatial data for each USLE factors were obtained from the Landsat-5 TM remote sensing images and 1/25,000 scale digital contour maps. Sediment yield to Asan Bay was estimated by the sediment delivery ratio and trap efficiency. The estimated sediment yield was compared with observed on the Asan and Sapgyo estuary sub-watershed within Asan Bay experimental watershed for the period from 1981 to 2000. The calculated total annual sediment yields from Asan and Sapgyo estuary sub-watershed to Asan Bay were 5,665tonnes/yr and 6,766tonnes/yr, respectively. The measured sediment yields were 12,937tonnes/yr and 12,395tonnes/yr, respectively on an average.
Remotely sensed images from a satellite can be applied for detecting and quantifying spatial and temporal variations in terms of landuse & landcover, crop growth, and disaster for agricultural applications. The purposes of this study were to analyze topography using DEM(digital elevation model) and classify landuse & landcover into 10 classes-paddy field, dry field, forest, bare land, grass & bush, water body, reclaimed land, salt farm, residence & building, and others-using Landsat TM images in North Korea. Elevation was greater than 1,000 meters in the eastern part of North Korea around Ranggang-do where Kaemagowon was located. Pyeongnam and Hwangnam in the western part of North Korea were low in elevation. Topography of North Korea showed typical 'east-high and west-low' landform characteristics. Landcover classification of North Korea using spectral reflectance of multi-temporal Landsat TM images was performed and the statistics of each landcover by administrative district, slope, and agroclimatic zone were calculated in terms of area. Forest areas accounted for 69.6 percent of the whole area while the areas of dry fields and paddy fields were 15.7 percent and 4.2 percent, respectively. Bare land and water body occupied 6.6 percent and 1.6 percent, respectively. Residence & building reached less than 1 percent of the country. Paddy field areas concentrated in the A slope ranged from 0 to 2 percent(greater than 80 percent). The dry field areas were shown in the A slope the most, followed by D, E, C, B, and F slopes. According to the statistics by agroclimatic zone, paddy and dry fields were mainly distributed in the North plain region(N-6) and North western coastal region(N-7). Forest areas were evenly distributed all over the agroclimatic regions. Periodic landcover analysis of North Korea based on remote sensing technique using satellite imagery can produce spatial and temporal statistics information for future landuse management and planning of North Korea.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.49
no.5
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pp.67-77
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2007
The images of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provide wider swath and shorter revisit frequency than Land Satellite (Landsat) and Satellite Pour I' Observation de la Terre (SPOT) has been used fer land cover classification with better spatial resolution than National Oceanic and Atmosphere Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)'s images. Due to the advantages of MODIS, several researches have conducted, however the results for the land cover classification using MODIS images have less accuracy of classification in small areas because of low spatial resolution. In this study, uncertainty of paddy fields classification using MODIS images was conducted in the region of Gyeonggi-do and the relation between this uncertainty of estimating paddy fields and topographical factors was also explained. The accuracy of classified paddy fields was compared with the land cover map of Environmental Geographic Information System (EGIS) in 2001 classified using Landsat images. Uncertainty of paddy fields classification was analyzed about the elevation and slope from the 30m resolution Digital Elevation Model (DEM) provided in EGIS. As a result of paddy classification, user's accuracy was about 41.5% and producer's accuracy was 57.6%. About 59% extracted paddy fields represented over 50 uncertainty in one hundred scale and about 18% extracted paddy fields showed 100 uncertainty. It is considered that several land covers mixed in a MODIS pixel influenced on extracted results and most classified paddy fields were distributed through elevation I, II and slope A region.
Lim, Ji Sang;Lee, Eul Rae;Kang, Sin Uk;Choi, Hyun Gu
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.286-286
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2015
하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.294-294
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2015
하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1998.10a
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pp.366-369
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1998
To get the knowledge of land uses for watersheds, Thematic Mapper image from Landsat 5 satellite was used. The image was classified into land covers/uses by maximum likelihood classification technique. Land uses from the satellite image in this study was compared with those from the topographical map in previous. It was found that Land uses from the satellite image had a good reflection of real situations and more advantage in the reduction of time and cost.
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