Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.1
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pp.84-93
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2011
Levee line mapping is critical to the protection of environments in river zones, the prevention of river flood and the development of river zones. Use of the remote sensing data such as LiDAR and aerial orthoimage is efficient for river mapping due to their accessibility and higher accuracy in horizontal and vertical direction. Airborne laser scanning (LiDAR) has been used for river zone mapping due to its ability to penetrate shallow water and its high vertical accuracy. Use of image source is also efficient for extraction of features by analysis of its image source. Therefore, aerial orthoimage also have been used for river zone mapping tasks due to its image source and its higher accuracy in horizontal direction. Due to these advantages, in this paper, research on three dimensional levee line mapping is implemented using LiDAR and aerial orthoimage separately. Accuracy measurement is implemented for both extracted lines generated by each data using the ground truths and statistical comparison is implemented between two measurement results. Statistical results show that the generated 3D levee line using LiDAR data has higher accuracy than the generated 3D levee line using aerial orthoimage in horizontal direction and vertical direction.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.68-79
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2018
In general, Top Of Atmosphere(TOA) brightness temperature is closely related to air temperature. Brightness temperature can be derived from the Thermal Infra-Red Sensors (TIRS) of the earth observation satellites such as the Landsat series. The TIRS instrument of the Landsat-8 satellite collects the two spectral bands (Bands 10 and 11) that measure brightness temperature. In this research, the relationship between the air temperature data measured by the weather stations in Seoul, South Korea and the brightness temperature data separately derived from Bands 10 and 11 of the Landsat-8 satellite were assessed in the different seasons through the correlation analysis. The statistical results led to the following conclusions. First, brightness temperature is closely related to air temperature in order of Spring, Autumn, Winter and Summer. Second, when air temperature increases, brightness temperature also increases in Spring, Autumn and Winter but decreases in Summer. Third, Band 10 has a closer relationship to air temperature than Band 11.
In this study, we predicted areas vulnerable to ground subsidence near abandoned underground coal mine at Sam-cheok City in Korea using a probability (frequency ratio) model with Geographic Information System (GIS). To extract the factors related to ground subsidence, a spatial database was constructed from a topographical map, geo-logical map, mining tunnel map, land characteristic map, and borehole data on the study area including subsidence sites surveyed in 2000. Eight major factors were extracted from the spatial analysis and the probability analysis of the surveyed ground subsidence sites. We have calculated the decision coefficient ($R^2$) to find out the relationship between eight factors and the occurrence of ground subsidence. The frequency ratio model was applied to deter-mine each factor's relative rating, then the ratings were overlaid for ground subsidence hazard mapping. The ground subsidence hazard map was then verified and compared with the surveyed ground subsidence sites. The results of verification showed high accuracy of 96.05% between the predicted hazard map and the actual ground subsidence sites. Therefore, the quantitative analysis of ground subsidence near abandoned underground coal mine would be possible with a frequency ratio model and a GIS.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.5
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pp.139-150
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2007
As computer technology has been rapidly advanced, geographic information system (GIS) is recently used in many disciplines. In this study, for a model area in Seoul, seismic hazard potential relating to site effects, which are influenced by the subsurface geotechnical conditions, was estimated using the GIS tool. The distribution of pre-existing borehole drilling data in Seoul metropolitan area was examined for the regional estimation of site-specific seismic responses at the model area. Spatial geo-layers across the entire model area were predicted by constructing a GIS-based geotechnical information system (GTIS). A microzonation of site period $(T_G)$ for estimating site-specific seismic responses at the model area was performed within the GTIS. The spatial microzoning map of $T_G$ indicated seismic vulnerability of two- to four-storied buildings in the model area. Furthermore, a site classification map for determining the design ground motion was established based on the $T_G$ within the GTIS. This informed that most of location in the model area was categorized into current site classes C and D. This seismic microzonation framework for the model area could be applicable particularly in the entire Seoul metropolitan area based on the pre-existing borehole data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.241-253
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2008
Recently, it is appearing that new paradigm of urban planning that ubiquitous concept such as the u-City, uECO-City is introduced while is rising necessity about third dimensional geo-spatial information of high quality for urban area. Orthophoto can manufacture by expense and time that is less easily than digital map using personal computer even if is not highly technician and according as position relation between manmade feature and natural feature is equal, can get information of distance, angle, horizontal and vertical position coordinate of topographic, area etc.. directly through orthophoto. Also, visual effect is good that orthophoto is expressed by image and interpretation is easy to detailed part of topographic. Manufacture and practical use are consisting in various field, for it is having advantage that can recognize information effectively than digital map. Therefore, this study presents a way of generating a detailed DSM for producing a true-orthphoto of the urban area, and this study also presents a way to produce an optimum true-orthophoto for an urban area by investigating through experiment the optimum variable for the geometric and radiometric correction of the orthophoto. This study also examined the potentials of the thesis by building a 3-dimensional city model of the model region with the above thesis on optimum generating method.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.1
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pp.170-181
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2015
A research on extracting croplands located nearby coastal areas using the spatial information data sets is the important task for managing the agricultural products in coastal areas. This research aims to extract the various croplands(croplands on mountains and croplands on plain areas) located nearby coastal areas using the KOMPSAT-2 imagery, the high-resolution satellite imagery, and the airborne topographic LiDAR(Light Detection And Ranging) data acquired in coastal areas of Uljin, Korea. Firstly, the NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) imagery is generated from the KOMPSAT-2 imagery, and the vegetation areas are extracted from the NDVI imagery by using the appropriate threshold. Then, the DSM(Digital Surface Model) and DEM(Digital Elevation Model) are generated from the LiDAR data by using interpolation method, and the CHM(Canopy Height Model) is generated using the differences of the pixel values of the DSM and DEM. Then the plain areas are extracted from the CHM by using the appropriate threshold. The low slope areas are also extracted from the slope map generated using the pixel values of the DEM. Finally, the areas of intersection of the vegetation areas, the plain areas and the low slope areas are extracted with the areas higher than the threshold and they are defined as the croplands located nearby coastal areas. The statistical results show that 85% of the croplands on plain areas and 15% of the croplands on mountains located nearby coastal areas are extracted by using the proposed methodology.
Most of earthquake-induced geotechnical hazards have been caused by the site effects relating to the amplification of ground motion, which is strongly influenced by the local geologic conditions such as soil thickness or bedrock depth and soil stiffness. In this study, an integrated GIS-based information system for geotechnical data, called geotechnical information system (GTIS), was constructed to establish a regional counterplan against earthquake-induced hazards at an urban area of Daejeon, which is represented as a hub of research and development in Korea. To build the GTIS for the area concerned, pre-existing geotechnical data collections were performed across the extended area including the study area and site visits were additionally carried out to acquire surface geo-knowledge data. For practical application of the GTIS used to estimate the site effects at the area concerned, seismic zoning map of the site period was created and presented as regional synthetic strategy for earthquake-induced hazards prediction. In addition, seismic zonation for site classification according to the spatial distribution of the site period was also performed to determine the site amplification coefficients for seismic design and seismic performance evaluation at any site in the study area. Based on this case study on seismic zonations in Daejeon, it was verified that the GIS-based GTIS was very useful for the regional prediction of seismic hazards and also the decision support for seismic hazard mitigation.
There are many reclamation projects domestically and internationally which requires large quantity of reclaimable materials. To provide enough reclaimable soils which are limited in land, there have been various research focusing on the dredged soils in the marine environments. As a part of this research, a GIS based 3D dredging reclamation visualization program was developed for the volume estimation of dredged soils in 2015. The developed program is based on the digitized spatial information of the site investigation data with a consideration of the reliability of the data. Prior to the validation with the comparisons with the actual dredged volume measurement data, the developed program was compared with the commercial 3D visualization program with 3D visualized results from the test site near the Gunjang harbor. The validation of the developed program was performed in terms of the degree of visualized precision, the sectional and profiling of soil layers and the dredged volume estimation results. Based on the comparisons, both commercial and developed program show similar dredged volume with minor discrepancies in soil layers.
Precipitation is one of the main factors that affect water and energy cycles, and its estimation plays a very important role in securing water resources and timely responding to water disasters. Satellite-based quantitative precipitation estimation (QPE) has the advantage of covering large areas at high spatiotemporal resolution. In this study, machine learning-based rainfall intensity models were developed using Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) water vapor channel (6.7 ㎛), infrared channel (10.8 ㎛), and weather radar Column Max (CMAX) composite data based on random forest (RF). The target variables were weather radar reflectivity (dBZ) and rainfall intensity (mm/hr) converted by the Z-R relationship. The results showed that the model which learned CMAX reflectivity produced the Critical Success Index (CSI) of 0.34 and the Mean-Absolute-Error (MAE) of 4.82 mm/hr. When compared to the GeoKompsat-2 and Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) rainfall intensity products, the accuracies improved by 21.73% and 10.81% for CSI, and 31.33% and 23.49% for MAE, respectively. The spatial distribution of the estimated rainfall intensity was much more similar to the radar data than the existing products.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.4
s.22
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pp.41-50
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2002
RPM is the one of the sensor models which is proposed by Open GIS Consortium (OGC) as image transfer standard. And it is the sensor model for end-users using IKONOS, a commercial pushbroom satellite, imagery which provide about 1m ground resolution. Parameters called RPC which is IKONOS RFM coefficients are serviced to end-users. But if some users try to make additional effort to get rigorous geo-spatial information, it is necessary to apply mathematic or abstract sensor models, because vendors don't offer any ancillary data for physical sensor models such as satellite orbit and navigation. Abstract sensor models such as pushbroom Direct Linear Transform (DLT) require many GCPs well distributed in imagery, and mathematic sensor model such as RFM, polynomials need much more GCPs. Therefore RPC modification using additional a few GCPs is the best solution. In this paper, two methods are proposed to modify RPC. One is method to use pseudo GCPs generated in normalized cubic, and another method uses parameters observations and a few GCPs. Through two methods, we get improvement of accuracy 50% and over.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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