House management is very important in water resource protection in order to provide sustainable drinking water for about four millions population in northern Taiwan. House management can be a simple job that can be done without any ingredient of remote sensing or geographic information systems. Remote sensing and GIS integration for house management can provide more efficient management prescription when land use enforcement, soil and water conservation, sewage management, garbage collection, and reforestation have to be managed simultaneously. The objective of this paper was to integrate remote sensing and GIS to manage houses in a water resource protection district. More than four thousand houses have been surveyed and created as a house data base. Site map of every single house and very detail information consisting of address, ownership, date of creation, building materials, acreages floor by floor, parcel information, and types of house condition. Some houses have their photos in different directions. One house has its own card consists these information and these attributes were created into a house data base. Site maps of all houses were created with the same coordinates system as parcel maps, topographic maps, sewage maps, and city planning maps. Visual Basic.NET, Visual C#.NET have been implemented to develop computer programs for house information inquiry and maps overlay among house maps and other GIS map layers. Remote sensing techniques have been implemented to generate the background information of a single house in the past 15 years. Digital orthophoto maps at a scale of 1:5000 overlay with house site maps are very useful in determination of a house was there or not for a given year. Satellite images if their resolutions good enough are also very useful in this type of daily government operations. The developed house management systems can work with commercial GIS software such as ArcView and ArcPad. Remote sensing provided image information of a single house whether it was there or not in a given year. GIS provided overlay and inquiry functions to automatically extract attributes of a given house by ownership, address, and so on when certain house management prescriptions have to be made by government agency. File format is the key component that makes remote sensing and GIS integration smoothly. The developed house management systems are user friendly and can be modified to meet needs encountered in a single task of a government technician.
The monitoring of urban area, target detection and building reconstruction have been actively studied and investigated since high resolution X-band SAR images could be acquired by airborne and/or satellite SAR systems. This paper describes an efficient approach to reconstruct artificial structures (e.g. apartment, building and house) in urban area using high resolution X-band SAR images. Building footprint was first extracted from 1:25,000 digital topographic map and then a corner line of building was detected by an automatic detecting algorithm. With SAR amplitude images, an initial building height was calculated by the length of layover estimated using KS-test (Kolmogorov-Smirnov test) from the corner line. The interferometric SAR phases were simulated depending on SAR geometry and changable building heights ranging from -10 m to +10 m of the initial building height. With an interferogram from real SAR data set, the simulation results were compared using the method of the phase consistency. One of results can be finally defined as the reconstructed building height. The developed algorithm was applied to repeat-pass TerraSAR-X spotlight mode data set over an apartment complex in Daejeon city, Korea. The final building heights were validated against reference heights extracted from LiDAR DSM, with an RMSE (Root Mean Square Error) of about 1~2m.
In this study, a quantitative assessment was carried out in order to identify the agricultural drought in time and space using the Terra MODIS remote sensing data for the agricultural drought. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) were selected by MOD13A3 image which shows the changes in vegetation conditions. The land cover classification was made to show only vegetation excluding water and urbanized areas in order to collect the land information efficiently by Type1 of MCD12Q1 images. NDVI and EVI index calculated using land cover classification indicates the strong seasonal tendency. Therefore, standardized Vegetation Stress Index Anomaly (VSIA) of EVI were used to estimated the medium-scale regions in Korea during the extreme drought year 2001. In addition, the agricultural drought damages were investigated in the country's past, and it was calculated based on the Standardized Precipitation Index (SPI) using the data of the ground stations. The VSIA were compared with SPI based on historical drought in Korea and application for drought assessment was made by temporal and spatial correlation analysis to diagnose the properties of agricultural droughts in Korea.
Lee, Yong Gwan;Jung, Chung Gil;Ahn, So Ra;Kim, Seong Joon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.3
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pp.227-239
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2016
This study is to estimate Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) daily spatial evapotranspiration (ET) comparing with eddy covariance flux tower ET in Seolmacheon mixed forest (SMK) and Cheongmicheon rice paddy (CFK). The SEBAL input data of Albedo, Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from Terra MODIS products and the meteorological data of wind speed, and solar radiation were prepared for 2 years (2012-2013). For the annual average flux tower ET of 302.8 mm in SMK and 482.0 mm in CFK, the SEBAL ETs were 183.3 mm and 371.5 mm respectively. The determination coefficients ($R^2$) of SEBAL ET versus flux tower ET for total periods were 0.54 in SMK and 0.79 in CFK respectively. The main reason of SEBAL ET underestimation for both sites was from the determination of hot pixel and cold pixel of the day and affected to the overestimation of sensible heat flux.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.1
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pp.89-99
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2015
Recently, our construction industry is actively participating in numerous city planning projects in the third world countries. Considering the current depression of domestic real estate market, the emerging foreign demands could certainly provide substantial opportunities for the domestic industry to overcome the trough. For the field planners dealing with such foreign projects, though, the immediate problem is the lack of public statistics and geographic information to perform spatial analyses and/or prepare master plans. This study, in this context, tries to simulate a process to construct a digitized basemap of the case area, 'Bab Ezzouar,' in Algeria of Northern Africa. The area is a typical municipality that lacks the IT databases. To overcome the data shortage, the study uses the satellite map tiles so as to digitize the roads and building structures. It then estimates the block-wise populations based on the building image interpolation as well as the supplementary field survey data. The topographic TINs are also built by the SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) digital elevation maps so that the three-dimensional configuration of the structures and terrains are rendered to check the urban scenery and skylines.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.38
no.5
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pp.31-41
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2010
This research aims to present a methodological approach for repurposing small pockets of national/public lands, which can be constructed as parks, through an investigation of the present status of these areas of national/public lands that are scattered around Busan Megalopolis as well as the suitability of their construction. In order to attain this, this study looked at the present status of these small areas of national/public lands by utilizing a national land, city land list (lot number), land registration map and satellite image of Busan Megalopolis, and evaluating their suitability as parks through GIS analysis and classification. As a result, these small areas of lands with the potential to be turned into parks include 516 spots($375,934m^2$). Geographically, 39% of these areas are located on flat land and are the most scattered. 260 places met the requirements for optimal placement for conversion, while convenience included 305 places, and availability 267 places. The most optimal of the places meeting such standards include 61 spots. The characteristics of these areas of national/public lands include being below $500m^2$, with flatlands and open areas above a 5' grade occupy the highest ratio, accounting for 25.4% of the land studied. These results have offered a methodology for a GIS DB, which can visualize the data for a positive utilization be yond the simple level of the maintenance/preservation of national/public lands and provide basic data for the utilization and management of these types of areas in the future.
There have been many applications to observe Earth using synthetic aperture radar (SAR) since it could acquire Earth observation data without reference to weathers or local times. However researches about digital map generation using SAR have hardly been performed due to complex raw data processing. In this study, we suggested feasibility of producing digital map using SAR stereo images. We collected two sets, which include an ascending and a descending orbit acquisitions respectively, of KOMPSAT-5 stereo dataset. In order to suggest the feasibility of digital map generation from SAR stereo images, we performed 1) rational polynomial coefficient transformation from radar geometry, 2) digital resititution using KOMPSAT-5 stereo images, and 3) validation using digital-map-derived reference points and check points. As the results of two models, root mean squared errors of XY and Z direction were less than 1m for each model. We discussed that KOMPSAT-5 stereo image could generated 1:25,000 digital map which meets a standard of the digital map. The proposed results would contribute to generate and update digital maps for inaccessible areas and wherever weather conditions are unstable such as North Korea or Polar region.
Natural forests are un-manned forests where the artificial forces of people are not applied to the formation of forests. On the other hand, artificial forests are managed by people for their own purposes such as producing wood, preventing natural disasters, and protecting wind. The artificial forests enable us to enhance economical benefits of producing more wood per unit area because it is well-maintained with the purpose of the production of wood. The distinction surveys have been performed due to different management methods according to forests. The distinction survey between natural forests and artificial forests is traditionally performed via airborne remote sensing or in-situ surveys. In this study, we suggest a classification method of forest types using satellite imagery to reduce the time and cost of in-situ surveying. A classification map of natural forest and artificial forest were generated using KOMPSAT-3, 3A, 5 data by employing artificial neural network (ANN). And in order to validate the accuracy of classification, we utilized reference data from 1/5,000 stock map. As a result of the study on the classification of natural forest and plantation forest using artificial neural network, the overall accuracy of classification of learning result is 77.03% when compared with 1/5,000 stock map. It was confirmed that the acquisition time of the image and other factors such as needleleaf trees and broadleaf trees affect the distinction between artificial and natural forests using artificial neural networks.
Monitoring nuclear activity for inaccessible areas using remote sensing technology is essential for nuclear non-proliferation. In recent years, deep learning has been actively used to detect nuclear-activity-related small objects. However, high-resolution satellite imagery containing small objects can result in class imbalance. As a result, there is a performance degradation problem in detecting small objects. Therefore, this study aims to improve detection accuracy by analyzing the effect of the ratio of small objects related to nuclear activity in the input data for the performance of the deep learning model. To this end, six case datasets with different ratios of small object pixels were generated and a U-Net model was trained for each case. Following that, each trained model was evaluated quantitatively and qualitatively using a test dataset containing various types of small object classes. The results of this study confirm that when the ratio of object pixels in the input image is adjusted, small objects related to nuclear activity can be detected efficiently. This study suggests that the performance of deep learning can be improved by adjusting the object pixel ratio of input data in the training dataset.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.2
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pp.27-44
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1999
Digital maps produced in Korea are various in scale and include a lot of geographic and attribute data. In this study, it is argued that, to reduce the production cost and the difficulties for renewal, it is necessary to establish the already nationally drawn 1:5,000 scale digital maps as the base maps and simplify them as much as the TIGER files in the U.S. The comprehensive data included in the digital maps in Korea are mostly land use information, which are supposed to be established separately from the digital maps. The land use information system could be maintained and updated cheaply and frequently at the local government level. In response to common needs, the land use information could be imported to GIS and used for analyses. As technologies and societies changes, the Census questions and methodologies should be changed for better uses. Along with GIS, the Census would be developed and processed more reliably and efficiently. Also, it is recommended for Korean government to develop the Census Tract and Block Group system. Current Eup, Myon, Dong as basic units for Census information may not be useful or effective for micro level urban analyses and public service planning activities because of their large population and land areas. It is recommended that optimum population of a Census Tract be 5,000 and a Block Groups 1,500, and one Census Tract includes 1~9 Block Groups. It is recommend that Census Tract and Block Group boundary lines be decided flexibly in light of population, physical features, socio-economic attributes, and tradition. For urban analyses using GIS, socio-economic census data, city government's information such as parcel data and building permit data, survey data, and satellite image data could also be used. The existence of Census Tracts and Block Groups as well as GIS could help for the data and methods to be useful for urban analyses and public service provisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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