Biotop map can be utilized for nature conservation and assessment of environmental impact for human activities in urban area. High resolution satellite images such as IKONOS and KOMPSAT1-EOC were interpreted to classify land use, hydrology, impermeable pavement ratio and vegetation for biotop mapping. Wildlife habitat map and detailed vegetation map obtained from former study results were used as ground truth data. Vegetation was investigated directly for the area where the detailed vegetation map is not available. All 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 investigates the possibility of biotop mapping using high resolution satellite remote sensing data together with field data with the goal of contributing to nature conservation in urban area.
In tactical theater, it is crucial to detect ground moving targets and to locate them precisely. This problem can be resolved by using SAR (Synthetic Aperture Radar) sensors providing GMTI (Ground Moving Target Indication) capability. In general, to implement a robust GMTI sensor is not simple because of the strong competitions between target signals and clutter signals from the ground, and low speed of moving targets. Contrary to the case that a delay canceller is mostly suitable for ground surveillance radars, DPCA (Displaced Phase Centered Antenna) or STAP (Space Time Adaptive Processing) techniques have been widely adapted for GMTI function of modern airborne radars. In this paper, a new scheme of DPCA using two passive antennas with vertical separation is proposed, which also provides good clutter cancellation performance. The proposed scheme realizes full azimuth coverage for DPCA operation on an airborne platform, which is impossible with classical DPCA configuration. Simulations using various conditions have been performed to validate the proposed scheme, and the results are acceptable.
MODIS LAI product has been one of key variable for analyzing the quantitative aspects of terrestrial ecology at global scale. This study was designed to validate MODIS global LAI product for regional application. To examine the quality of MODIS LAI data, we developed a reference LAI surface that was derived by relating the ground LAI measurements to Landsat ETM+ reflectance. The study area, the Kwangneung Experiment Forest in Korea, covers mixed deciduous and coniferous species of temperate forest. Ground measurements of LAI were conducted at 30 sample plots by using a photo-optical instrument during the growing season of 2002. Ground measured LAI data were then related to the ETM+ reflectance to produce a continuous map of LAI surface over the study area. From the comparison between the MODIS LAI and the reference LAI, it was found that the MODIS LAI values were slightly higher at the forestland. Considering the limitations of producing the reference LAI surface and the uncertainty of the input variable for the MODIS LAI algorithm, such small discrepancy mal not be significant.
Kim, Hyun-Goo;Chyng, Chin-Wha;An, Hae-Joon;Ji, Yeong-Mi
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.31
no.2
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pp.63-71
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2011
The remote-sensng campaign was performed at the Pohang Accelerator Laboratory where is located in a basin 6km inland from Yeongil Bay. The campaign aimed uncertainty assessment of Remtech PA0 SODAR through a mutual comparison with WindCube LIDAR, the remote-sensing equipment for wind resource assessment. The joint observation was carried out by changing the setup for measurement heights three times over two months. The LIDAR measurement was assumed as the reference and the uncertainty of SODAR measurement was quantitatively assessed. Compared with LIDAR, the data availability of SODAR was about half. The wind speed measurement was fitted to a slope of 0.94 and $R^2$ of 0.79 to the LIDAR measurement. However, the relative standard deviation was about 17% under 150m above ground level. Therefore, the Remtech PA0 SODAR is judged to be unsuitable for the evaluation of wind resource assessment and wind turbine performance test, which require accuracy of measurement.
Recently, as remote sensing is widely used for environmental monitoring, more precise quantitative analysis of remote sensing data is required. In this paper, themat ic maps of water qual i ty factors such as chlorophyll-a, transparency, and suspended sediments were presented from the high resoltion airborne remote sensing data of HapCheon Dam. Though it was difficult to explicitly correlate remote sensing data with water quality factors due to the insufficient number of ground teuth data, the presented water quality maps showed very well the overall spatial distribution of water pollution in the Lake.
The objective of this paper is to determine the suitable spectral bands for monitoring growth status change during a long period. The long-term ground-level reflectance spectra as well as LAI and biomass were obtained in xiaotangshan area, Beijing, 2001. The narrow-band NDVI type spectral indices by all possible two bands were calculated their correlation coefficients R$^2$ with biomass and LAI. The best NDVIs must have higher R$^2$ with both biomass and LAI. The reasonable band centers and band widths were determined by a systematically increasing bandwidth centered over a wavelength. In addition, the first 19 bands of MODIS were simulated and investigated. Each developed spectral indices was then validated by the biomass and LAI time series using the generalized vector angle. It turned out that six new NDVI type indices within 750-1400nm were developed. NDVI(811_10,957_10) and NDVI(962_10,802_10) performed best. No satisfactory conventional NDVI formed by red and NIR bands were found effective. MODIS_NDVI(band19, band17) and MODIS_NDVI(band19, band2) were much better than MODIS_NDVI(band2,band1) for growth monitoring.
Stretching on the coastline of 70 km, the Tam Giang - Cau Hai Lagoon plays a very important role for the coastal ecology and socio-economic development of Hue region where was Vietnam's Ancient Kingdom Capital and recognized as a World's Cultural Heritage. Recently, coastal hazard in the lagoon have occurred seriously such as inlet movement and fill up, coastal erosion, flood and inundation, etc. These hazards have impacted on lagoon environment, resources, ecosystems, socio-economic and sustainable development of this coastal area. This paper present a case study using remote sensing data in combination with ground survey for monitoring the coastal hazards in Tam Giang - Cau Hai lagoon in recent decades. Analysis results find that during its natural evolution, the lagoon has been being in three situations of only one, two and three inlets. When inlets opened or displaced, coastal erosion have occurred seriously toward new balance condition. Flood and inundation occurs every rainy season in lowland plain around lagoon. The historical flood happened in early of November 1999 with six days long, created very terrible damages for Thua Thien Hue province. Remote sensing data with capability of regular update, large area coverage is effective provide real-time and continuous information for coastal hazards monitoring.
In times of the civil uses of commercialized high-resolution satellite imagery, applications of remote sensing have been widely extended to the new fields or the problem solving beyond traditional application domains. Transportation application of this sensor data, related to the automatic or semiautomatic road extraction, is regarded as one of the important issues in uses of remote sensing imagery. Related to these trends, this study focuses on automatic road extraction using Gradient Direction Profile Algorithm (GDPA) scheme, with IKONOS panchromatic imagery having 1 meter resolution. For this, the GDPA scheme and its main modules were reviewed with processing steps and implemented as a prototype software. Using the extracted bi-level image and ground truth coming from actual GIS layer, overall accuracy evaluation and ranking error-assessment were performed. As the processed results, road information can be automatically extracted; by the way, it is pointed out that some user-defined variables should be carefully determined in using high-resolution satellite imagery in the dense or low contrast areas. While, the GDPA method needs additional processing, because direct results using this method do not produce high overall accuracy or ranking value. The main advantage of the GDPA scheme on road features extraction can be noted as its performance and further applicability. This experiment study can be extended into practical application fields related to remote sensing.
There are many global/continental or large area land cover mapping projects because land cover is one of key parameters in environmental studies. Though ground truth collection is a important and difficult task in land cover mapping, it is usually performed independently in each project without any cooperation between them. This is the background of the development of Global Land Cover Ground Truth (GLCGT) database by the cooperation of many projects and researchers. The developed GLCGT database will be used freely by any researcher. This cooperative and common development of GLCGT database will realize reliable and continuously improved land cover ground truth data. It also eliminates duplicated efforts of ground truth collection among projects.
Multitemporal analysis with remotely sensed data is complicated by numerous intervening factors, including atmospheric attenuation and occurrence of clouds that obscure the relationship between ground and satellite observed spectral measurements. A reconstruction system was developed to increase the discrimination capability for imagery that has been modified by residual dffects resulting from imperfect sensing of the target and by atmospheric attenuation of the signal. Utilizing temporal information based on an adaptive timporal filter, it recovers missing measurements resulting from cloud cover and sensor noise and enhances the imagery. The temporal filter effectively tracks a systematic trend in remote sensing data by using a polynomial model. The reconstruction system were applied to the AVHRR data collected over Korean Peninsula. The results show that missing measurements are typically recovered successfully and the temporal trend in vegetation change is exposed clearly in the reconstructed series.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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