Recently, the heat island phenomenon in which the temperature of a city part rises from the circumference ground has developed into a big problem. In this study, we aimed at examining the impact of increasing vegetation in urban areas to reduce the heat island phenomenon by taking the Fukuoka City of Japan as a case. In order to discuss the relation between vegetation environment and the heat island phenomenon, we have calculated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and mapped the spatial vegetation distribution. These are then compared with the heat island phenomenon investigations in Fukuoka City. The results of the study revealed that the areas showing comparatively lesser heat island phenomenon are those having increased vegetation.
The satellite remote sensing data is good in order to grasp the wide natural environment. The purpose of study is that it examines spectral reflection characteristic and vegetation index by the utilization of the plant energy ( chlorophyll ) for examining the reliability of satellite data and grasps the transition of the natural environment using the result. According to result of analysis, there were NDVI and mutual relationship on chlorophyll, and luminance compensation of NDVI was effective for all area. In vegetation transition, there were no luminance compensation and relation, and there was a decrease of vegetation in area in south and north. The reason was a result by the artificial and natural effect. This analysis is an effective method in order to confirm the change of specific vegetation.
GLI on boarded ADEOS-II satellite allows us to observe vegetation status in the two different resolutions simultaneously, because of thirty 1km resolution channels and six 250m resolution channels. There are four GLI land higher level products from these channels ; those are PGCP (Precise Geometric Correction Parameter), L2A_LC (TOA reflectance), ACLC (atmospheric corrected reflectance), and VGI (NDVI and EVI). This paper shows ADEOS-II GLI land data processing, and some of the latest results.
Spatially referenced mobile mapping (MM) images contain rich information of man-made objects , e.g. road centerlines, buildings, light poles, traffic signs ,billboards and line trees etc. Therefore, the applications in transportation, urban 3D reconstruction, utility management are implemented increasingly. It’s a fundamental issue lies in MM image process that how to orient this image in the object space including interior orientation of camera and the exterior orientation of image. In this paper, the algorithm of automatic acquirement of DC (Digital Camera) parameters based on MM images is illustrated. And then, the mapping between image space and object space for MM images is described.
Biotop map can be utilized in the urban area for nature conservation and impact assessment for the proposed activities. High resolution satellite data such as IKONOS and KOMPSAT1-EOS were used to classify land use activities in biotop mapping. After land use classification, field -check was done to survey the wildlife and vegetation. These maps were combined and the boundaries were delineated to produce the biotop map. Within the boundary the characteristics of each polygon were identified, and named. This study was carried out at Daedok Science Town in Taejeon Metropolitan Area. The purpose of this study is to produce the biotop map using high resolution remote sensing data together with other ground data.
The role of remote sensing in phenological studies is increasingly regarded as a key in understanding large area seasonal phenomena. This paper describes the application of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) time series data for vegetation classification using seasonal variation patterns. The vegetation seasonal variation phase of Seoul and provinces in Korea was inferred using 8 day composite MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dataset of 2006. The seasonal vegetation classification approach is performed with reclassification of 4 categories as urban, crop land, broad-leaf and needle-leaf forest area. The BISE (Best Index Slope Extraction) filtering algorithm was applied for a smoothing processing of MODIS NDVI time series data and fuzzy classification method was used for vegetation classification. The overall accuracy of classification was 77.5% and the kappa coefficient was 0.61%, thus suggesting overall high classification accuracy.
Geo-scientifically viable, environmentally suitable, and socially acceptable sanitary landfill sites are very limited in the Kathmandu Valley and is confronted with the burning problem of safe disposal of urban waste. This paper deal with the evaluation and assessment of its interface, following the major criteria defining suitable geological barrier, Cation Exchange Capacity and other necessary physical parameters with the optimum utilization of remotely sense data along with GIS techniques. The study revealed one of the most viable sites at the flat land of natural depression of Taikabu area and has potential to serve all the municipalities of the Kathmandu Valley.
도시 확장은 도시의 온도를 상승시키고, 이러한 도시의 온도 상승은 사회적, 경제적, 신체적 피해를 초래한다. 이러한 도시열섬을 예방하고 도시의 지표면 온도를 감소시키기 위해서는 도시 공간을 구성하는 지형지물들의 냉각 효과를 계량화하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 서울을 대상으로 토지피복 각각의 객체들과 지표면 온도와의 관계를 파악하고자 토지피복지도 6개 클래스로 분류하여 지표면 온도와 객체들의 면적, 둘레/면적, 정규식생지수와의 상관분석과 다중회귀분석을 수행했다. 분석 결과 정규식생지수는 지표면 온도와 상관성이 높게 나타났다. 그리고 다중회귀분석에서도 지표면 온도 예측에 정규식생지수가 다른 계수보다 높은 영향력을 행사했다. 다만 다중회귀분석 결과 도출된 모델들의 설명력은 낮게 나타났는데, 향후 아리랑 3A의 고해상 중적외선 데이터를 연계 활용하여 지속적인 모니터링을 수행한다면 모델의 설명력을 한층 강화할 수 있을 것이다. 그리고 녹지공간의 식생 활력까지 고려한 토지피복 유형과 도시 공간 내 지표면 온도와의 관계를 기반으로 도시계획에 활용한다면 도시의 지표면 온도를 저감하는데 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.
원격탐사와 GIS를 활용한 공간자료 분석은 재난 관리에 효율적인 기술로 이를 활용한 재난정보 제공을 위한 자료 분석 및 기술 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 군집위성의 발사와 다양한 원격탐사 플랫폼의 활용, 취득된 데이터 처리 및 저장 능력의 향상, 인공지능 기술의 발달 등으로 인해 재난 관리를 위한 원격탐사와 GIS 기술의 활용은 많은 발전의 여지를 가지고 있다. 이번 특별호에는 재난의 예측, 감시 그리고 대응 단계에서 선박탐지, 건축물 추출, 해양환경 감시, 홍수탐지, 산불탐지, 그리고 재난 발생시 의사결정지원에 적용 가능한 원격탐사와 GIS 기술의 개발과 활용한 관련한 10편의 논문이 게재되었다. 이번 특별호에 출판된 논문들은 재난 관리 기술의 발전과 연관 학문 분야의 학술적 발전에 밑거름이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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