Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.53-63
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2012
As a result of the economical loss caused by unusual climate changes resulting from emission of excessive green house gases such as carbon dioxide which is expected to account for 5~20% of the world GDP by 2100, researching technologies regarding the reduction of carbon dioxide emission is being favored worldwide as a part of the high value-added industry. As one of the Annex II countries of Kyoto Protocol of 1997 that should keep the average $CO_2$ emission rate of 5% by 2013, South Korea is also dedicated to the researches and industries of $CO_2$ emission reduction. In this study, Application of LiDAR data & KOMPSAT-2 satellite image for calculated forest Biomass. Raw LiDAR data's tree numbers and tree-high with field survey data resulted in 90% similarity of objects and an average of 0.3m difference in tree-high. Calculating the forest biomass through forest type information categorized as KOMPSAT-2 image and LiDAR data's tree-high data of tree enabled the estimation of $CO_2$ absorption and forest biomass of forest type, The similarity between the field survey average of 90% or higher were analyzed.
Impervious surface affects urban climate, flood, and water pollution. With a higher paved rate, expanded heat containing capacity of buildings and roads raises atmospheric temperature, and increased quantity of the outflowed water brings flood during a heavy downpour. Moreover, increased non-point source pollutant load is accountable for water pollution. In this regard, it is definitely important to research and keep monitoring the current situation of paved surface, which influences urban ecosystem, disaster and pollution. In fact, collecting information on urban paved surface, which requires the time and expense, is very difficult due to its complicate structure. In order to solve the problem, this study suggested a method to utilize satellite image data for efficient survey on the current condition of paved surface. It analyzed the paved surface condition of Anyang-si by using IKONOS image and discussed the usefulness and limitation of this method.
Jo, Young Hoon;Park, Jun Huyn;Hong, Eunki;Han, Wook
Journal of Conservation Science
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v.36
no.4
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pp.264-274
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2020
The Choijin Lama Temple is a representative example of 19th- to 20th-century architecture. The temple has been damaged by various development pressures and the effect of a harsh continental climate. This study digitalized the entire temple site using three-dimensional scanning to establish the basic data of conservational management and monitoring for spatial changes. A terrestrial laser scanning model of the temple was completed, which showed low registering error vectors (3.73 mm average) and dense point distances. Unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry was also applied to verify its applicability to the spatial and environmental monitoring of the temple. The results showed that the overall point density of the UAV photogrammetry model is similar within a 10 mm resolution. The relatively low RMSE of UAV photogrammetry from the ground to the uppermost roof indicates the high applicability of integrating it with the terrestrial laser scanning model. The digital documentation of the Choijin Lama Temple is expected to have a great ripple effect on the documentation, conservation, and utilization of Mongolian cultural heritage sites.
A fast-changing agriculture environment induced by global warming and abnormal climate conditions demands scientific systems for monitoring and predicting crop conditions as well as crop yields at national level. Remote sensing opens up a new application field for precision agriculture with the help of commercial use of high resolution optical as well as radar satellite data. In this study, we investigated the multi-temporal spectral characteristics relative to different agricultural land use types in Korea using RapidEye satellite imagery. There were explicit differences between vegetation and non-vegetation land use types. Also, within the vegetation group spectral vegetation indices represented differences in temporal changing trends as to plant species and paddy types.
We investigated the change in land-use alteration in a 45 km × 45 km area around the Upo wetlands in 1920s(before the Japanese occupation period), 1950s(immediately Korean independence) and the period 1970s to 2000s. These data can guide in understanding surface environmental changes in the lower Nakdong River from the early 20th century to the present. The influence of the long-term decreasing trend of the wetland area at the Upo Swamp was evaluated using a high-resolution local circulation model. The cooling effect of the wetlands on surface air during the daytime in summer(e.g, early August) was approximately 2℃ greater in the 1920s than in the 2000s, which is attributed to wider water areas in the 1920s. Additionally, long-term changes in land use have caused changes in the convergence zone of local circulation wind.
Spatial sampling design plays an important role in GIS-based modeling studies because it increases modeling efficiency while reducing the cost of sampling. In the field of agricultural systems, research demand for high-resolution spatial databased modeling to predict and evaluate climate change impacts is growing rapidly. Accordingly, the need and importance of spatial sampling design are increasing. The purpose of this study was to design spatial sampling of paddy fields (11,386 grids with 1 km spatial resolution) in Korea for use in agricultural spatial modeling. A stratified random sampling design was developed and applied in 2030s, 2050s, and 2080s under two RCP scenarios of 4.5 and 8.5. Twenty-five weather and four soil characteristics were used as stratification variables. Stratification and sample allocation were optimized to ensure minimum sample size under given precision constraints for 16 target variables such as crop yield, greenhouse gas emission, and pest distribution. Precision and accuracy of the sampling were evaluated through sampling simulations based on coefficient of variation (CV) and relative bias, respectively. As a result, the paddy field could be optimized in the range of 5 to 21 strata and 46 to 69 samples. Evaluation results showed that target variables were within precision constraints (CV<0.05 except for crop yield) with low bias values (below 3%). These results can contribute to reducing sampling cost and computation time while having high predictive power. It is expected to be widely used as a representative sample grid in various agriculture spatial modeling studies.
The Urban Environmental Quality (UEQ) indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors in an urban area. Vegetation, climate, air quality, and the urban infrastructure may interact to produce effects in an urban area. There are relationships among air pollution, vegetation, and degrading environmental the urban heat island (UHI) effect. This study investigates the application of multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air quality and UHI intensity in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) using the emissivity-fusion method. The Haze Optimized Transform (HOT) correction approach has been adopted for atmospheric correction on all bands except thermal band. The general UHI values (${\Delta}(T_{urban}-T_{rural})$) are 8.45 (2000), 9.14 (2001), 8.61 (2002), and $8.41^{\circ}C$ (2006), respectively. Although the UHI values are similar during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (>$24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84(2002), and 0.89 (2006), respectively. Air quality is shown to be an important factor in the spatial variation of UEQ. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.
Accurate determination of Sea Surface Temperature (SST) is essential for ocean and climate studies. This paper estimated SST in the sea region around the Korea from the Advenced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) channel 4 data on board NOAA-9 satellite. The processing procedure used to derive SSTs utilized: 1) Ascending node prediction of satellite orbit 2) Geometric correction 3) Radiometric calibration and radiance to temperature conversion look up table 4) Removing cloudy area. SST product results are displayed as colored video and hardcopy. In this processing, geometric correction is derived from equator crossing time, ascending time and subpoint coordinate information. Also, normalized response function of infrared 10.5-11.5$\mu\textrm{m}$ wavelength is used for temperature conversion. The SST derived from this processing is relatively similar to the measurements made by ship data, but because of water vapor attenuation SST from satellite are in general 2$^{\circ}$- $^{\circ}C$ lower than the ship data.
Climate Analysis Seoul (CAS) which provides gridded data relevant for thermal assessment was applied to one of the urban green areas, the Seonjeongneung, in Seoul, Korea. The thermal environment in the Seonjeongneung was evaluated from the CAS simulation for the five heat-wave issued cases during the last five years (2011~2015). The CAS has been improved continuously since it was developed. An updated version with a higher resolution of the CAS simulation domain and an addition of the vegetation information was used in this study. The influence of vegetation in the Seonjeongneung is estimated through the amount of the cold air generation ($Q_{ca}$) and air temperature deviation at each grid points, which are calculated by incorporating Geographic Information System (GIS) analysis on the simulation domain and meteorological analysis with the METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel (MetPhoMod) in the CAS. The average amount of the cold air generation ($Q_{ca}$) at the Seonjeongneung is about $25.5m^3m^{-2}h^{-1}$ for the whole cases, and this value is similar to the ones in a forest or a well-wooded region. The average value of the total air temperature deviation (TD) is $-2.54^{\circ}C$ at the Seonjeongneung for the five cases. However, this cooling effect of the urban green area disappeared when the region is replaced by high-rise buildings in the CAS simulation. The $Q_{ca}$ drastically decreases to about $1.1m^3m^{-2}h^{-1}$ and the average TD shows an increase of $1.14^{\circ}C$ for the same events. This result shows that the vegetation in the Seonjeongneung supposes to keep down temperature during the heat-wave issued day and the average cooling effect of the green region is $3.68^{\circ}C$ quantitatively from the TD difference of the two simulations. The cooling effect represented with the TD difference is larger than $0.3^{\circ}C$ within 200 m distance from the boundary of the Seonjeongneung. Further improvements of the thermodynamical and advection processes above the model surface are required to consider more accurate assessment of the cooling effect for the urban green area.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.12
no.3
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pp.183-196
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2010
Increasing human activity due to rapid economic growth and land use change alters the patterns of the Asian monsoon, which is key to crop yields in Asia. In this study, we tested the performance of regional climate model (RegCM3) by simulating important components of Indian summer monsoon, including land-ocean contrast, low level jet (LLJ), Tibetan high and upper level Easterly Jet. Three contrasting rain years (1994: excess year, 2001: normal year, 2002: deficient year) were selected and RegCM3 was integrated at 60 km horizontal resolution from April 1 to October 1 each year. The simulated fields of circulations and precipitation were validated against the observation from the NCEP/NCAR reanalysis products and Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), respectively. The important results of RegCM3 simulations are (a) LLJ was slightly stronger and split into two branches during excess rain year over the Arabian Sea while there was no splitting during normal and deficient rain years, (b) huge anticyclone with single cell was noted during excess rain year while weak and broken into two cells in deficient rain year, (c) the simulated spatial distribution of precipitation was comparable to the corresponding observed precipitation of GPCC over large parts of India, and (d) the sensitivity experiment using NIMBUS-7 SMMR snow data indicated that precipitation was reduced mainly over the northeast and south Peninsular India with the introduction of 0.1 m of snow over the Tibetan region in April.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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