The public-interest direct payment program involves providing direct payments to agricultural producers and rural residents through public funds, premised on performing public functions such as environmental conservation, stable food supply, and maintaining rural communities via agricultural activities. Scientific estimation of crop cultivation areas and production levels is crucial for formulating agricultural policies linked to regulating food supply, which increasingly impacts the national economy. Conducting comprehensive on-site inspections for compliance monitoring of direct payment programs has shown very low efficiency in relation to budget and time. The expansion of areas subject to compliance monitoring and various challenges in on-site inspections necessitate streamlining current monitoring methods and devising effective strategies. As a solution, the application of Remote Sensing technology and spatial information utilization, allowing swift acquisition of necessary information for policies without overall on-site visits, is being discussed as an efficient compliance monitoring method. Therefore, this study evaluated the potential use of remote sensing for improving operational efficiency in monitoring compliance with public-interest direct payment programs. Using satellite images during farming seasons in Gimje and Hapcheon, vegetation indices and spatial variations were utilized to identify cultivated areas, presence of mixed crops, validated against on-site inspection data.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.5
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pp.81-90
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2016
Due to droughts and water shortages causing severe damage to crops and other vegetations, much attention has been given to efficient irrigation for upland farming. However, little information has been known to measure soil moisture levels in a field scale and apply their spatial variability for proper irrigation scheduling. This study aimed to characterize the spatial variability and temporal stability of soil water contents at depths of 10 cm, 20 cm and 30 cm on flat (loamy soil) and hill-slope fields (silt-loamy soil). Field monitoring of soil moisture contents was used for variogram analysis using GS+ software. Kriging produced from the structural parameters of variogram was applied for the means of spatial prediction. The overall results showed that the surface soil moisture presented a strong spatial dependence at the sampling time and space in the field scale. The coefficient variation (CV) of soil moisture was within 7.0~31.3 % in a flat field and 8.3~39.4 % in a hill-slope field, which was noticeable in the dry season rather than the rainy season. The drought assessment analysis showed that only one day (Dec. 21st) was determined as dry (20.4 % and 24.5 % for flat and hill-slope fields, respectively). In contrary to a hill-slope field where the full irrigation was necessary, the centralized irrigation scheme was appeared to be more effective for a flat field based on the spatial variability of soil moisture contents. The findings of this study clearly showed that the geostatistical analysis of soil moisture contents greatly contributes to proper irrigation scheduling for water-efficient irrigation with maximal crop productivity and environmental benefits.
The purpose of this paper is to analyze the implementation of the karst infrastructure systems for the u-cave. IT based u-cave represents spatial information derived fields, such as geographical distribution of the cave boundaries, physical configuration of the cave locations and formation characteristics of the karst history. These three aspects relate to karst infrastructure systems, cave monitoring center and spatial database implementation. In terms of the IT based u-cave infrastructure implementation systems, the u-cave depends on IT contents and spatial features. uIT contents are strongly related to IT839 strategy due to the national agenda is "u-Korea". Cave should contribute to u-cave construction through the spatial analyses methods including USN, RFID, LiDAR, ELD, and GIS technologies. For these methods various cave functions will guide to u-cave's distribution, location, and characteristics of karst. The infrastructure consists of landforms and speleothem facilities, underground related facilities, environmental protection systems, and cave planning. These six units of the cave infrastructures have spatial databases that consist of spatial configuration, such as 4-D in order to draw the spatial distribution of the limestone and lava caves. IT based u-cave system infrastructure implementation should deal with IT convergence to generate fusion affects.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.4
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pp.13-20
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2013
Due to the global warming, international agreements have been propelled by industrialized countries. These days, there are various studies and projects to reduce the carbon emission quantity in South Korea, because South Korea is a strong candidate for a newly industrialized nation by Kyoto Protocol. Therefore, this study arranges plans to create various thematic map by producing database that can manage various datum based on grid spatial objects to manage quantity of forest biomass and carbon dioxide. Moreover, this study designs a system to create forest biomass by using the best method of calculation with LiDAR data and KOMPSAT-2 satellite images. In addition, this study designs a biomass monitoring system for public institutions to register biomass, suggesting actual plans to extract, manage, and utilized forest biomass.
Kim, Seongsam;Nho, Hyunju;Lee, Junwoo;Kim, Jinyoung;Kim, Jinsoo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.5_4
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pp.1139-1151
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2020
The National Disaster Management Research Institute(NDMI) has been developed technologies for disaster management applicability as well as disaster monitoring and damage analysis based on various earth observation platforms such as satellites, drones, and disaster field investigation vehicles. In this special issue, recent research results related to the disaster site investigation, satellite-based disaster management technology, and disaster information analysis using GIS conducted by NDMI are described in detail. Based on such achievements in the research of earth observation, we will continue to make efforts to improve the integrated national disaster investigation, analysis, and monitoring technology by connecting with the existing geo-spatial information service technology and various information collected at the disaster site.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.109-117
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2012
Recently, large-scale multi-hazards have been occurred in the various areas of the world. A variety of Earth observation sensors such as satellite EO, aerial and terrestrial LiDAR have been utilized for global natural disaster monitoring. Especially, commercial satellites which observe the Earth regularly and repeatedly, and acquire images with cm-level high spatial resolution enable its applications to extend in the fields of disaster management from advanced disaster monitoring to timely recovery. However, due to existing satellite operation systems with some limitations in almost real-time and wide regional disaster response, close international collaborations between satellite operating organizations like NASA, JAXA, KARI etc. have been required for collecting satellite images in time through a satellite platform with multi-sensors or satellite constellation. For responding domestic natural disaster such as heavy snowfall and extreme rainfall in 2011, this paper proposes a disaster management system for timely decision-making; rapid acquisition of satellite imagery, data processing, GIS analysis, and digital mapping through cooperation with NDMI in Korea and International Charter-Space and Major disasters.
We investigated the spatial and temporal patterns of water quality in the Gangjung-Goryoung weir that is located in the middle area of the Nakdong river, Korea. The monitoring results indicated that there are discernible vertical differences in water quality during the pre- and post-monsoon periods (May to September). During this period, it was observed that the weak thermal stratification formed at the maximum level, and pH, Chl-a, and DO concentrations in the surface layer were higher than those in the bottom layer. This vertical difference was especially noticeable for DO concentrations: there were DO depletions at the bottom layer in late June to early August. During the summer monsoon period with heavy rainfall, there was a decline in vertical differences in water quality. From this study, it was suggested that continuous monitoring of vertical profiles could become a useful tool for identifying the spatial and temporal distributions of water quality and for developing the best management policy for water quality in the Nakdong river.
Because groundwater recharge shows spatial-temporal variability due to climatic conditions, it is necessary to investigate land use and hydrogeological heterogeneity, and estimate the spatial variability in the daily recharge rate based on an integrated surface-groundwater model. The integrated SWAT-MODFLOW model was applied to compute physically based daily groundwater recharge in the Jincheon region. The temporal variations in estimated recharge were calibrated using the observed groundwater head at several National Groundwater Monitoring Stations and at automatic groundwater-monitoring sites constructed during the Basic Groundwater Investigation Project (2009-2010). For the whole Mihocheon watershed, including the Jincheon region, the average groundwater recharge rate is estimated to be 20.8% of the total rainfall amount, which is in good agreement with the analytically estimated recharge rate. The proposed methodology will be a useful tool in the management of groundwater in Korea.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.101-115
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2021
The purpose of this study is to evaluate the compatibility of the vegetation index between the two satellites and the applicability of agricultural monitoring by comparing and verifying NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) based on Sentinel-2 and Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Terra MODIS NDVI utilized 16-day MOD13Q1 data with 250 m spatial resolution, and Sentinel-2 NDVI utilized 10-day Level-2A BOA (Bottom Of Atmosphere) data with 10 m spatial resolution. To compare both NDVI, Sentinel-2 NDVIs were reproduced at 16-day intervals using the MVC (Maximum Value Composite) technique. As a result of time series NDVIs based on two satellites for 2019 and compare by land cover, the average R2 (Coefficient of determination) and RMSE (Root Mean Square Error) of the entire land cover were 0.86 and 0.11, which indicates that Sentinel-2 NDVI and MODIS NDVI had a high correlation. MODIS NDVI is overestimated than Sentinel-2 NDVI for all land cover due to coarse spatial resolution. The high-resolution Sentinel-2 NDVI was found to reflect the characteristics of each land cover better than the MODIS NDVI because it has a higher discrimination ability for subdivided land cover and land cover with a small area range.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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