This study was aimed to classify soil desalination area for cultivation using NDVI (Normalized difference vegetation index) of high-resolution satellite image because the soil salinity affects the change of plant community in reclaimed lands. We measured the soil salinity and NDVI at 28 sites in the Saemangeum reclaimed land in June 2013. In halophyte and non-vegetation sites, no relation was found between NDVI and soil salinity. In glycophyte sites, however, we found that the soil salinity was below 0.1% and NDVI ranged from 0.11 to 0.57 which was greater than the other sites. So, we could distinguish the glycophyte sites from the halophyte sites and non-vegetation, and classify the area that soil salinty was below 0.1%. This technique could save the time and labor to measure the soil salinity in large area for agricultural utilization.
The greenhouse gas emission according to the energy consumption is the cause of global warming. With various climates, it is occurs the direct problems to ecosystem. The various studies are being to reduce the carbon dioxide, which accounts for more than 80% of the total greenhouse gas emissions. In this study, estimate the carbon usage using potential biomass extracted from forest type map according to land-use by satellite image, and estimate the amount of carbon dioxide, according to the energy consumption of urban area. The $CO_2$ adsorption is extracted by the amount of forest based on the direct absorption of tree, the other used investigated value. The $CO_2$ emission in Jecheon was 3,985,900 $TCO_2$ by energy consumption. At the land cover classification, the forest is analyzed as 624,085ha and the farmland is 148,700ha. The carbon dioxide absorption was estimated at 1,834,850 Tons from analyzed forest. In case of farmland, it was also estimated at 706,658 Tons.
The western coast of South Korea is famous for its large and broad tidal lands. Nevertheless, land reclamation, which has been conducted on a large scale, such as Sihwa embankment construction project has accelerated coastal environmental changes in the embankment inland. For monitoring of environmental change, vegetation change detecting of the embankment inland were carried out and field survey data compared with Landsat TM, ETM+, IKONOS, and EOC satellite remotely sensed data. In order to utilize multi-temporal remotely sensed images effectively, all data set with pixel size were analyzed by same geometric correction method. To detect the tidal land vegetation change, the spectral characteristics and spatial resolution of Landsat TM and ETM+ images were analyzed by SMA(spectral mixture analysis). We obtained the 78.96% classification accuracy and Kappa index 0.2376 using March 2000 Landsat data. The SMA(spectral mixture analysis) results were considered with comparing of vegetation seasonal change detection method.
The master plan of forest land management proposes forest watershed management that considers regional characteristics in order to overcome the problem of uniform forest land management. In order to manage the forest watersheds in Gyeonggi-do, this study classified 1,823 forest watersheds in Gyeonggi-do and attempted to understand their characteristics. It conducted a factor analysis and cluster analysis from the perspective of conservation value and development pressure using forest land indicators. In terms of conservation value, three factors were drawn: the topography factor, vegetation factor and public service factor, while in terms of development pressure, three factors were drawn: the easiness of development factor, economic benefits factor and development activity factor. Using these factors, forest watersheds were divided into three clusters in terms of conservation value while they were divided into three clusters in terms of development pressure. Using the results of the cluster analysis from a conservation-development perspective, the forest watersheds were classified into nine different types, and the characteristics were identified by each type. It is judged that the factors and clusters drawn as a result of the research accurately reflect the present conditions of Gyeonggi-do, and the nine types of forest watersheds have clear characteristics according to each type, which are judged to be utilized in forest management in the future.
Future climate according to land-use change was simulated by regional climate model. The goal of study was to predict the distribution of meteorological elements using the Weather Research & Forecasting Model (WRF). The KME (Korea Ministry of Environment) medium-category land-use classification was used as dominant vegetation types. Meteorological modeling requires higher and more sophisticated land-use and initialization data. The WRF model simulations with HyTAG land-use indicated certain change in potential vegetation distribution in the future (2086-2088). Compared to the past (1986-1988) distribution, coniferous forest area was decreased in metropolitan and areas with complex terrain. The research shows a possibility to simulate regional climate with high resolution. As a result, the future climate was predicted to $4.5^{\circ}$ which was $0.5^{\circ}$ higher than prediction by Meteorological Administration. To improve future prediction of regional area, regional climate model with HyTAG as well as high resolution initial values such as urban growth and CO2 flux simulation would be desirable.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.1
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pp.133-142
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2010
To monitor composition and change of the national land, intelligent topographical classifier which enables accurate classification of land-cover types from airborne LiDAR data is highly required. We developed a topographical classifier development support system cooperating with da1a mining tool WEKA to help users to construct accurate topographical classification systems. The topographical classifier development support system has the following functions; superposing LiDAR data upon corresponding aerial images, dividing LiDAR data into tiles for efficient processing, 3D visualization of partial LiDAR data, feature from tiles, automatic WEKA input generation, and automatic C++ program generation from the classification rule set. In addition, with dam mining tool WEKA, we can choose highly distinguishable features by attribute selection function and choose the best classification model as the result topographical classifier. Therefore, users can easily develop intelligent topographical classifier which is well fitted to the developing objectives by using the topographical classifier development support system.
This study presents a rule-based urban image classification method for time series analysis of changes in the vicinity of Asan-si and Cheonan-si in Chungcheongnam-do, using Landsat satellite images (1991-2006). The area has been highly developed through the relocation of industrial facilities, land development, construction of a high-speed railroad, and an extension of the subway. To determine the yearly changing pattern of the urban area, eleven classes were made depending on the trend of development. An algorithm was generalized for the rules to be applied as an unsupervised classification, without the need of training area. The analysis results show that the urban zone of the research area has increased by about 1.53 times, and each correlation graph confirmed the distribution of the Built Up Index (BUI) values for each class. To evaluate the rule-based classification, coverage and accuracy were assessed. When Optimal allowable factor=0.36, the coverage of the rule was 98.4%, and for the test using ground data from 1991 to 2006, overall accuracy was 99.49%. It was confirmed that the method suggested to determine the maximum allowable factor correlates to the accuracy test results using ground data. Among the multiple images, available data was used as best as possible and classification accuracy could be improved since optimal classification to suit objectives was possible. The rule-based urban image classification method is expected to be applied to time series image analyses such as thematic mapping for urban development, urban development, and monitoring of environmental changes.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.35
no.5
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pp.73-81
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2007
The purpose of this study is to derive policy suggestions and new orientations for biotope mapping in Korea from a review of case studies on the classification of biotope typesin Germany. This study was conducted in the following manner: First, the related literature and data on biotopes in Germany was collected. Second, the representative examples at the provincial government level and urban and residential areas were selected. Finally, the characteristics of biotope types, biotope classification systems, and biotope classification criteria were reviewed. The results of reviewing the case examples in Germany are as follows: First, the biotope types at the provincial government level were composed of patterns which existed mostly in natural areas and the corresponding areas of their conditions. Those in urban and residential areas were made up of patterns which were distributed in urban areas and their peripheries. Second, the biotope classification systems at the provincial government level consisted of three steps:large, medium and small. Those in urban and residential areas were made up of two steps: medium and small. However, it is strongly recommended to introduce the biotope classification system composed of three steps. Third, the biotope classification criteria at the provincial government level considered ecological factors and anthropogenic factors except land use forms. Those in urban and residential areas reflected mostly anthropogenic factors and ecological factors. In conclusion, this study suggests that future biotope surveys and mapping in Korea should be investigated not only in urban areas but also in natural and semi-natural areas. In addition, a specified biotope type classification system should be established in Korea.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.2
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pp.107-115
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2007
Among public transportation facilities within urban area, electric railway (subway) has been a regionally based facility that has played an important role in improving the foundation of territory development and arrangement of living foundation and living environment while supplementing the regional road network. In this regard, the subway stations should be allocated in the right place to ensure mobility, convenience and economic feasibility, some of transportation characteristics of road network combined with the subway. However, it would be very hard to evaluate quantitatively the effects of public transportation facilities such as subway in metropolitan cities on regional development and change in land use and to suggest the data that would be utilized in future city planning corresponding to their results. Therefore, this study evaluated the change in land use by the conditions of location of subway stations quantitatively; then, it evaluated and analyzed the change in land use for the internal and external parts of the surrounding areas of subway stations through the GIS spatial analysis and classification of landsat TM satellite image for utilizing it as reference material for the new establishment of subway stations in the future.
In order to evaluate the Capability of ETM+ remotely- sensed data to provide 'Forest-shrub land-Rangeland' cover type map in areas near the timberline of northern forests of Iran, the data were analyzed in a portion of nearly 790 ha located in Neka-Zalemroud region. First, ortho-rectification process was used to correct the geometric errors of the image, yielding 0/68 and 0/69 pixels of RMS. error in X and Y axis, respectively. The original and panchromatic bands were fused using PANSHARP Statistical module. The ground truth map was made using 1 ha field plots in a systematic-random sampling grid, and vegetative form of trees, shrubs and rangelands was recorded as a criteria to name the plots. A set of channels including original bands, NDVI and IR/R indices and first components of PCI from visible and infrared bands, was used for classification procedure. Pair-wise divergence through CHNSEL command was used, In order to evaluate the separability of classes and selection of optimal channels. Classification was performed using ML classifier, on both original and fused data sets. Showing the best results of $67\%$ of overall accuracy, and 0/43 of Kappa coefficient in original data set. Due to the results represented above, it's concluded that ETM+ data has an intermediate capability to fulfill the spectral variations of three form- based classes over the study area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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