Within the paper an approach for the automatic extraction and reconstruction of buildings in urban built-up areas base on fusion of high-resolution satellite image and LIDAR data is presented. The presented data fusion scheme is essentially motivated by the fact that image and range data are quite complementary. Raised urban objects are first segmented from the terrain surface in the LIDAR data by making use of the spectral signature derived from satellite image, afterwards building potential regions are initially detected in a hierarchical scheme. A novel 3D building reconstruction model is also presented based on the assumption that most buildings can be approximately decomposed into polyhedral patches. With the constraints of presented building model, 3D edges are used to generate the hypothesis and follow the verification processes and a subsequent logical processing of the primitive geometric patches leads to 3D reconstruction of buildings with good details of shape. The approach is applied on the test sites and shows a good performance, an evaluation is described as well in the paper.
There are 34 mega-cities with a population of more than 10 million in the world. One of the highly populated cities in the world is Seoul in South Korea. Seoul receives $1,140million\;m^3/year$ for domestic water, $2million\;m^3/year$ for agricultural water and $6million\;m^3/year$ for industrial water from multi-purpose dams. The maintenance water used for water conservation, ecosystem protection and landscape preservation is $158million\;m^3/year$, which is supplied from natural precipitation. Recently, the use of the other water for preservation of water quality and ecosystem protection in urban areas is increasing. The objectives of this study is to develop the seasonal forecast method of environmental water in urban areas (Seoul, Daejeon, Gwangju, Busan) and to evaluate its predictability. In order to estimate the seasonal outlook information of environmental water from Land Surface Model (LSM), we used the observation weather data of Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites, forecast and hind cast data of GloSea5. In the past 30 years (1985 ~ 2014), precipitation, natural runoff and Urban Environmental Water Index (UEI) were analyzed in the 4 urban areas. We calculated the seasonal outlook values of the UEI based on GloSea5 for 2015 year and compared it to UEI based on observed data. The seasonal outlook of UEI in urban areas presented high predictability in the spring, autumn and winter. Studies have depicted that the proposed UEI will be useful for evaluating urban environmental water and the predictability of UEI using GloSea5 forecast data is likely to be high in the order of autumn, winter, spring and summer.
The physical characteristics of suspended solid in urban watersheds are estimated and are described the accumulation processes on the urban surface. And build up the accumulation model which has two parameters and three constants. Two parameters are $p_0\;and\;p_{max'}$, and three constants are landuse, clean and traffic constant. Suggested model is applied three industry watershed which has variable area. And simulated results are compared with observed data. The model estimates the real phenomenon and the results are pretty good. The simulated accumulation mass are 1.20, 0.96 and $2.88g/m^2$. The differences of simulation and observation data are about 30%.
인류의 문명의 시작된 이래 도시유역의 침수는 거주민과 해당지역의 시설에 화학적이고 물리적인 피해를 입혀왔다. 최근의 연구는 도시홍수와 침수를 해석을 위한 모델과 지형자료의 통합에 관한 연구가 주를 이뤄왔다. 그러나 2차원 모델의 구축과정에 많은 시간이 소요되고 높은 데이터 처리기술을 요구하는 경향이 있다. 게다가 건물의 격자화 과정에서 의도치 않는 격자가 발생하게 되어 해석결과의 신뢰도를 떨어뜨리기 때문에 고해상도의 데이터 구득과 모형을 구축하더라도 건물의 처리기법에 따라 해석결과가 달라진다. 따라서 2차원 침수해석모형의 건물의 자료를 입력 시에는 이러한 왜곡현상을 최소화 할 수 있도록 건물의 일반화 처리 혹은 건물의 직교성 확보 등의 전처리가 필요하다. 이에 본 연구의 목적은 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 건물의 일반화 기법을 개발하고 건물의 일반화에 따른 영향을 검토하는데 있다. 연구결과, 도시지역의 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 각종 수치지도로부터 DBM(Digital Building Model)을 생성하고 본 연구에서 제안한 방법 Aggregation-Simplification을 적용하여 건물의 일반화를 수행하는 것이 바람직하며 각 기법의 임계값은 대상지역의 건물의 공간적인 특성을 고려하여 설정하되 건물의 평균 간격과 건물 간격의 표준편차를 더한 값을 초과하지 않는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
본 연구는 「도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법」에 따라 2017년부터 시작된 도시재생 뉴딜사업(이하 '뉴딜사업')의 종류가 다양해짐에 따라 데이터 기반의 정확한 쇠퇴진단과 사업유형 예측이 중요하다고 판단되어, 전국 읍면동을 대상으로 가장 적합한 뉴딜사업 유형을 판별할 수 있는 적용 모형 개발을 위한 연구를 수행하였다. 적용 모형 개발을 위한 데이터는 통계지리정보서비스(SGIS)와 도시재생정보체계의 '도시재생 종합정보 개방체계'를 통해 수집하고 데이터 전처리를 거쳐 분석 모델을 위한 데이터를 구축하였다. 적용 모형은 다항 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 4가지 모형을 도출하였다. 4가지 모형의 적용 가능성과 유효성 검증을 위해 서울특별시를 대상으로 각 모형별로 기존에 선정된 뉴딜사업지에 공간분포도를 비교 분석한 결과 DI-54 모형이 가장 높은 일치율을 확인할 수 있었다. 또한 DI-54 모형을 전국 954개 도시 쇠퇴지역에 적용해본 결과에서도 적합 도시재생 사업유형 판별에 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
Future climate changes over the Seoul metropolitan area (SMA) were predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model using future land-use data from the urban growth model (SLEUTH) and forecast fields from ECHAM5/MPI-OM1 GCM (IPCC scenario A1B). Simulations from the SLEUTH model with GIS information (slope, urban, hill-shade, etc.) derived from the water management information system (WAMIS) and the intelligent transportation systems-standard nodes link (ITS-SNL) showed that considerable increase by 17.1% in the fraction of urban areas (FUA) was found within the SMA in 2020. To identify the effects of the urban growth on the temperature and wind variations in the future, WRF simulations by considering urban growth were performed for two seasons (summer and winter) in 2020s (2018~2022) and they were compared with those in the present (2003~2007). Comparisons of model results showed that significant changes in surface temperature (2-meter) were found in an area with high urban growth. On average in model domain, positive increases of $0.31^{\circ}C$ and $0.10^{\circ}C$ were predicted during summer and winter, respectively. These were higher than contributions forced by climate changes. The changes in surface temperature, however, were very small expect for some areas. This results suggested that surface temperature in metropolitan areas like the SMA can be significantly increased only by the urban growth during several decades.
This study investigates the impacts of urban land-use fraction and temperature advection on the urban heat island intensity over the Seoul metropolitan area using the UM (Unified Model) with the MORUSES (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme) during the heat wave over the region from 2 to 8, August 2016. Two simulations are performed with two different land-use type, the urban (urban simulation) and the urban surfaces replaced with grass (rural simulation), in order to calculate the urban heat island intensity defined as the 1.5-m temperature difference between the urban and the rural simulations. The land-use type for the urban simulation is obtained from Korea Ministry of Environment (2007) land-use data after it is converted into the types used in the UM. It is found that the urban heat island intensity over high urban-fraction regions in the metropolitan area is as large as 1℃ in daytime and 3.2℃ in nighttime, i.e., the effects of urban heat island is much larger for night than day. It is also found that the magnitude of urban heat island intensity increases linearly with urban land-use fraction. Spatially, the estimated the urban heat island intensities are systematically larger in the downwind regions of the metropolitan area than in the upwind area due to the effects of temperature advection. Results of this study indicate that urban surface fraction in the city area and temperature advection play a key role in determining the spatial distribution and magnitude of urban heat island intensity.
The continuous monitoring of the runoff in the small-scaled urban watershed and easily accessible experiment catchment is necessary to investigate the overall status of the development in the urban catchment and the varying aspects of the discharge characteristics due to the urbanization. However, the research on the management and the characteristics of the small-scaled model basin for discharge tests has not been actively performed up to now. This study selects the Dong-Eui university basin, which locates at Gaya-dong in Busan, as the experiment catchment to monitor the discharge rate in the urban watershed. EMS(DEMS, DATA-PCS EMS, mini rain gage & AWS(AWS-DEU, DATA-PCS AWS) monitoring system installed for the collection of hydrological data such as the rainfall and the waterlevel. This experiment catchment is the typical urban catchment and is under development, and it is possible to analyze the varying aspects of the discharge rate during and after the development.
The greenbelt of South Korea has been under the process of adjustment and removal since its first designated year. This research is aimed at predicting the effect that the removal of the greenbelt has on urban growth. The SLEUTH model was executed via three calibration phases using historical data between 1990 and 2010. The urban growth of Busan Metropolitan City was predicted under its historical trend, as well as two different scenarios including development and compact development up to the year 2030. The accuracy of model, as verified by ROC, was 85.7%. The historical trend scenario showed the smallest increase, with the urban area expanding from 175.96 km2 to 214.68 km2 in 2030. Scenario 2, the development scenario, showed the most increase, with a 39.9% growth rate from 2010 to 2030. However, according to scenario 3, the compact development scenario, the urban area decreased in comparison to scenario 2. Accordingly, it is necessary to have effective urban growth management to provoke eco-friendly development on the removed areas, and to strengthen the non-removed areas for sustainable development. The results obtained in this study showed that the SLEUTH model can be useful for predicting urban growth, and that it can help policy makers establish proper urban planning as a decision-support tool for sustainable development.
Weihua Luo;Ahmed H. Janabi;Joffin Jose Ponnore;Hanadi Hakami;Hakim AL Garalleh;Riadh Marzouki;Yuanhui Yu;Hamid Assilzadeh
Advances in nano research
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제16권6호
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pp.531-548
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2024
The study focuses on using remote sensing to gather data about the Earth's surface, particularly in urban environments, using satellites and aircraft-mounted sensors. It aims to develop a classification framework for road targets using multi-spectral imagery. By integrating Convolutional Neural Networks (CNNs) with XGBoost, the study seeks to enhance the accuracy and efficiency of road target identification, aiding urban infrastructure management and transportation planning. A novel aspect of the research is the incorporation of quantum sensors, which improve the resolution and sensitivity of the data. The model achieved high predictive accuracy with an MSE of 0.025, R-squared of 0.85, RMSE of 0.158, and MAE of 0.12. The CNN model showed excellent performance in road detection with 92% accuracy, 88% precision, 90% recall, and an f1-score of 89%. These results demonstrate the model's robustness and applicability in real-world urban planning scenarios, further enhanced by data augmentation and early stopping techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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