The aim of this study is to analyze the temporal and spatial distribution aspects of red tide using GIS techniques. The damage caused by red tide appears various aspects according to the species, concentration and spatial distribution of red tide plankton. Therefore, in order to prevent the damage of red tide it is important to understand the distribution characteristics of red tide by each species according to time and space. In this perspective, we analyzed the beginning outbreak area, spatial occurrence frequency and spatial migration of red tide. The spatial data used by this study was constructed by digitizing the red tide quick report and coupled with various attributes such as species, concentration and water temperature for construction of red tide database. We used various spatial analysis methods such as union, intersect, tracking, buffer and spatial interpolation for analyzing temporal and spatial characteristics of red tide. From the result of these spatial analyses, we could get the spatial information on the temporal and spatial distribution characteristics of red tide at the Southern Sea.
Owing to the higher temporal resolution, meteorological satellite data is widely used to monitor the disasters happened on the earth's surface. However, the precision of identifying disaster information is limited by the poor spatial resolution. As known, GIS technology is good at processing and analyzing the geographic information. The result shows, integrating with GIS technology, the ability of monitoring forest fire using meteorological satellite data has been greatly improved.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.2
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pp.395-403
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2011
Various studies were performed for providing the latest spatio-temporal information in mobile GIS Environments. The two-way synchronization scheme collects updated spatio-temporal data in the field and synchronizes with a server by using the wireless network. However, the other mobile terminals have to perform periodically synchronizes with a server. In this paper, we propose the update propagation scheme about spatio-temporal data collected from the mobile terminal. The update propagation scheme does considering various factors where an influence is in the update propagation. Therefore, it provides various update propagation policies according to each factors.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.3
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pp.63-69
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2009
Climate change has influenced on various sectors including ecosystem, water resource, natural hazards and health and so on. Thus, it is essential to more accurately assess climate change impact and prepare adaptation strategy. However, it is difficult to assess for climate change impact on various sectors with integrated form due to various data format by sectors. In this study, we prepared criteria and indicators for assessing climate change impact and integrated GIS based data which in correspond to indicators based on spatio-temporal information using GIS. Finally we suggest a guideline to assess vulnerability of each sectors to climate change based on integrated spatio-temporal information.
This is based on the AGENT-LUC model framework. Luangprabang Province has the largest percentage of shifting cultivation area in Laos PDR. The model simulates the spatial and temporal patterns of the shifting cultivation in the study area, using a GIS database while the total area of shifting cultivation is controlled by supply and demand balance of food. The model simulation period is from 1990 to 1999, at a spatial resolution of 500m. The results are evaluated using statistical data and remote sensing images. Through the validation, it is concluded that the trends simulated agrees to that of statistical data and the spatial and temporal patterns are also replicated satisfactorily.
Multi-query optimization (MQO) is a critical research issue in the real-time data stream management system (DSMS). We propose to address this problem in the ubiquitous GIS (u-GIS) environment, focusing on grouping 'similar' spatio-temporal queries incrementally into N clusters so that they can be processed virtually as N queries. By minimizing N, the overlaps in the data requirements of the raw queries can be avoided, which implies the reducing of the total disk I/O cost. In this paper, we define the spatio-temporal query clustering problem and give a data cubing approach (Q-cube), which is expected to be implemented in the cloud computing paradigm.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.173-187
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2004
The horizon of using GIS technologies can be expanded to analyzing spatial changes by time in reality. Traditional GIS technologies usually use maps for a snapshot aspect of spatial information. Limitations of the present GIS technologies in terms of dealing with spatial changes require more solutions for collecting, processing and analyzing spatial data with time. Traditional GIS technologies include Temporal GIS, Real-time GIS and Virtual GIS respectively but those are not capable enough to represent spatial change in an overall perspective. By reflecting dynamic changes the current GIS technologies can be more useful and valuable than before. This study assumes that '4D GIS', a composite of temporal, realtime and virtual GIS technology, will open a new horizon for the future sophisticated GIS applications. By identifying a technology application model for 4D GIS the new concept of 4D GIS can be clarified. The model is established by combining dynamic spatial information types and applicable 4D GIS technologies, which are identified from the most current 4D application and research efforts. The technology application model for 4D GIS can be expected to contribute to efficient in planning for 4D GIS technology development in the future.he future.
With the emergency of geographic information systems (GIS), the traditional layer based data model can only contain the spatial geometry and thematic attributes of phenomena. In real world, geographic phenomena have not only spatial geometry and thematic attribute but the temporal situation and the relationship between each phenomenon. (omitted)
A GRId-based Soil MOsture Routing Model(GRISMORM) which predicts temporal variation and spatial distribution of water balance on a daily time step for each grid element of the watershed was developed. The model was programmed by C-language which aims for high flexibility to any kind of GIS softwares. The model uses ASCII-formatted map data supported by the irregular gridded map of the GRASS(Geographic Resources Analysis Support System)-GIS and generates daily or monthly spatial distribution map of water balance components within the watershed. The model was applied to Ipyunggyo watershed(75.6$km^2$) ; the part of Bocheongchun watershed. Predicted streamflows resulting from two years(95 and 96) daily data were compared with those observed at the watershed outlet. The results of temporal variation and spatial distribution of soil moisture are also presented by using GRASS.
A grid-based KIneMatic wave soil-water EROsion and deposition Model(KIMEROM) that predicts temporal variation and spatial distribution of sediment transport in a watershed was developed. This model uses ASCII-formatted map data supported from the regular gridded map of GRASS (U.S. Army CERL, 1993)-GIS(Geographic Information Systems), and generates the distributed results by ASCII-formatted map data. For hydrologic process, the kinematic wave equation and Darcy equation were used to simulated surface and subsurface flow, respectively (Kim, 1998; Kim et al., 1998). For soil erosion process, the physically-based soil erosion concept by Rose and Hairsine (1988) was used to simulate soil-water erosion and deposition. The model adopts single overland flowpath algorithm and simulates surface and subsurface water depth, and sediment concentration at each grid element for a given time increment. The model was tested to a 162.3 $\textrm{km}^2$ watershed located in the tideland reclaimed ares of South Korea. After the hydrologic calibration for two storm events in 1999, the results of sediment transport were presented for the same storm events. The results of temporal variation and spatial distribution of overland flow and sediment areas are shown using GRASS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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