The primary goal in this paper is to analyze urban growth patterns using multi-temporal remote sensing images and geographic information data. In order to accomplish this purpose, firstly data pre-processing is carried out, and then land-use maps are generated with ancillary data source by heads-up on-screen digitizing. Lastly, using the results of the previous stages, the patterns of land-use and urban changes are monitored by the proposed scheme. In this research, using the multi-temporal images and geographic information data, monitoring of urban growth was carried out with the application of urban land-use changes.
Urban growth management is essential for sustainable urban growth. Monitoring physical urban built-up area is a task of great significance to manage urban growth. Detecting urbanized area is essential for monitoring urbanized area. Although image classifications using satellite imagery are among the conventional methods for detecting urbanized area, they requires very tedious and hard work, especially if time-series remote sensing data have to be processed. In this paper, we propose an effective urbanized area detecting method based on normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference built-up index (NDBI). To verify the proposed method, we extract urbanized area using two methods; one is conventional supervised classification method and the other is the proposed method. Experiments shows that two methods are consistent with 98% in 1998, 99.3% in 2000, namely the consistency of two methods is very high. Because the proposed method requires no more process without band operations, it can reduce time and effort. Compared with the supervised classification method, the proposed method using vegetation indices can serve as quick and efficient alternatives for detecting urbanized area.
This research examined the capabilities of KOMPSAT-1 EOC images for the application of urban environment, including the urban changes of the study areas. This research is constructed in three stages: Firstly, for the application of change detection techniques, which utilizes multi-temporal remotely sensed data, the data normalization process is carried out. Secondly, the change detection method is applied for the systematic monitoring of land-use changes. Lastly, using the results of the previous stages, the land-use map is updated. Consequently, the patterns of land-use changes are monitored by the proposed scheme. In this research, using the multi-temporal KOMPSAT-1 EOC images and land-use maps, monitoring of urban growth was carried out with the application of land-use changes, and the potential and scope of the application of the EOC images were also examined.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.222-227
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2002
This research will examine into the capabilities of KOMPSAI-1 EOC image application in the field of urban environment and at the same time, with that as its foundation, come to understand the urban changes of the study areas. This research is constructed in three stages: Firstly, for application of change detection techniques, which utilizes multi-temporal remotely sensed data, the data normalization process is carried out. Secondly, change detection method is applied fur the systematic monitoring of land use changes, which utilizes multi-temporal EOC images. Lastly, by using the results of the application of land use changes, the existing land use map is updated. Consequently, the land-use change patterns are monitored, which utilize multi-temporal panchromatic EOC image data; and application potentials of ancillary data fur updating existing data can be presented. In this research, with the use of the land use change, monitoring of urban growth has been carried out, and the potential for the application of KOMPSAT-1 EOC images and the scope of application was examined. Henceforth, the future expansion of the scope of application of KOMPSAT-1 EOC image is anticipated.
Seoul has experienced a rapid urban expansion over the past three decades. This paper reports an investigation into the application of Landsat imagery for detecting urban growth and assessing its impact on surface temperature in the region. Land cover/use change detection w3s carried out by using Landsat data. The results revealed a notable urban growth in the study area. This urban expansion had raised surface radiant temperature in the urbanized area. The method using remote sensing data based on GIS was found to be effective in monitoring and analysing urban growth and in evaluating urbanization impact on surface temperature.
Growing urban areas modify patterns of local land use and land cover. Land use changes associated with an urban area can be extensive. One way to understand and document land use change and urbanization is to establish benchmark maps compiled from satellite imagery The use of satellite imagery for monitoring urban growth has been widely demonstrated. Multi-temporal LANSAT TM image data has created the potential for monitoring urban change and land cover identification. In this study, for extracting urban boundary GLCM method and visual interpretation were used in CORONA imagery and SPOT imagery.
Urban space expansion is an important symbol of the urbanization process and has always been an important topic in urban studies. In addition, for sustainable city management, it is important to identify factors that can influence, such as the driving force and direction of urban space expansion, from the stage of establishing an urban development plan. To understand these factors, by observing the expansion process of a specific city, it is possible to sufficiently observe how the urban spatial dimension changes. Through a series of processes, the spatial growth characteristics of the city are analyzed, and the influence and results of important factors are analyzed. For this purpose, this paper examines the changes in the city's outer boundary and land use structure through monitoring data on urban areas of 14 cities in Hunan Province, China from 2000 to 2016. Temporal and spatial regularity according to the urban space expansion of these cities were analyzed, and a preliminary assessment was made on whether the urban space expansion is coordinated with the urban population growth. The assessment result showed: (1) The urban space of most cities has been extended rapidly in 2000-2015 however, the rate and the intensity of urban space expanding has been declining. (2) The construction of the industrial park is the core driving force of the urban space expanding, and the change of the urban space structure is manifested as enclave city expansion because that the industrial park is usually far away from the city center. (3) The population agglomeration is another driving force of the urban space expanding. At this time, the urban space expanding is like boundary extension. (4) Except Changsha city, all of the cities has a high urbanization-area-growth elastic coefficient. It means that most of the cities should enhance the land use degree.
Vinluan, Randy John N.;Quiblat, Carla;Batadlan, Beata;Asilo, Sonia;Sontillanosa, Rosalyn;Pereira, Rosalyn;Macapinlac, Oliver;Menguito, Mon Pierre
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.378-380
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2003
One of the most common forms of land use change is urbanization. Fortunately, the temporal revisit capacity of remote sensing satellites and their multispectral imaging capability make it possible to monitor this process. Using two Landsat images taken in 1972 and 1989, and one SPOT image taken in 2000, urban growth in Metro Manila is monitored. The extent of urbanization in Metro Manila increased from about 39 percent in 1972 to about 74 percent in 2000, although a slowing of growth was observed in the last decade due to decreasing areas for development. Most cities and municipalities in Metro Manila exhibited urban growth rates higher than the metropolitan average. The drivers and environmental consequences of urban growth were determined as well as the relationship of the extent of urbanization with some socio-economic and environmental variables.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
Land-use in northern Cheongju region is changing rapidly because of the increased interactions of human activities with the environment as population increases. Land-use change detection is considered essential for monitoring the growth of an urban complex. The analysis was undertaken mainly on the basis of the multi-temporal Landsat images (1991, 1992 and 2000) and DEM data in a post-classification analysis with GIS to map land-use distribution and to analyse factors influencing the land-use changes for Cheongju city. The area of each land-use category was also calculated for monitoring land-use changes. Land-use statistics revealed that substantial land-use changes have taken place and that the built-up areas have expanded by about $17.57km^2$ (11.47%) over the study period (1991 - 2000). This study illustrated an increasing trend of urban and barren lands areas with a decreasing trend of agricultural and forest areas. Land-use changes from one category to others have been clearly represented by the NDVI composite images, which were found suitable for delineating the development of urban areas and land use changes in northern Cheongju region. Rapid economic developments together with the increasing population were noted to be the major factors influencing rapid land use changes. Urban expansion has replaced urban and barren lands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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