The extent of change in the Land use/Land cover (LULC) of Okomu National Park (ONP) and fringe communities was evaluated. High resolution Landsat imagery was used to identify the major vegetation cover/land use systems and changes around the national park and fringe communities while field visits/ground truthing, involving the collection of coordinates of the locations was carried out to ascertain the various land cover/land use types identified on the images, and the extent of change over three-time series (2000, 2010 and 2020). The change detection was analyzed using area calculation, change detection by nature and normalized difference vegetation index (NDVI). The result of the classification and analysis of the LULC Change of ONP and fringe communities revealed an alarming rate of encroachment into the protected area. All the classification features analyzed had notable changes from 2000-2020. The forest, which was the dominant LULC feature in 2000, covering about 66.19% of the area reduced drastically to 36.12% in 2020. Agricultural land increased from 6.14% in 2000 to 34.06% in 2020 while vegetation (degraded land) increased from 27.18% in 2000 to 38.89% in 2020. The magnitude of the change in ONP and surroundings showed the forest lost -247.136 km2 (50.01%) to other land cover classes with annual rate change of 10%, implying that 10% of forest land was lost annually in the area for 20 years. The NDVI classification values of 2020 indicate that the increase in medium (399.62 km2 ) and secondary high (210.17 km2 ) vegetation classes which drastically reduced the size of the high (38.07 km2 ) vegetation class. Consequent disappearance of the high forests of Okomu is inevitable if this trend of exploitation is not checked. It is pertinent to explore other forest management strategies involving community participation.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.2
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pp.47-64
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2013
Landscape structure changes over the past three decades were determined with land use and land cover(LULC) maps, and their relationships with mean air temperature time series were the analyzed for the Busan metropolitan area and South Kyeongsang Province, Korea. The geometric structures of the LULC data were quantitatively represented based on FRAGSTATS, a spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. FRAGSTATS-derived landscape metrics confirmed that there were major changes in LULC and landscape fragmentation in the region. Meteorological observation records showed that mean air temperature had increased from $14.1^{\circ}C$ in the 1990's to $14.8^{\circ}C$ in the 2000's in Busan. For South Kyeongsang Province, they increased from $13.2^{\circ}C$ to $13.9^{\circ}C$ during the same time period. These long-term temperature changes are correlated with typical spatial pattern changes of LULC in the southeastern region of the country. Spatial metrics analysis showed that urban area expanded from 9.7% to 26.8% of Busan while forest and agricultural land decreased by 9.6% and 14.9%, respectively over the past thirty years. The significant urbanization are tightly associated with deforestation, removal of agricultural land, and fast temperature increases since the 1990's. The urban area of South Kyeongsang Province rapidly increased, and it became 12 times as large as it was. The degree of temperature increases differed among three different sub-regions. The temperature increasing rate was lowest in the coastal region while the colder mountainous region had the highest figure.
This study aimed to calculate the amount of change in soil carbon due to changes in land cover. Among the various soil carbon models, the InVEST Carbon Storage and Sequestration module was used. LULC is one of the leading factors affecting soil carbon. Therefore, this study compared the total amount of soil carbon due to changes in LULC in 2000 and 2010 across the Republic of Korea, and calculated the changes in each administrative district (city). Changes in LULC in Korea were mainly due to the increase in developed and dry areas and the decrease in grassland, indicating changes in soil carbon. The total amount of soil carbon changes in South Korea has been reduced by 11.48 (millions) in 10 years. The amount of soil carbon by administrative region decreased in most cities and provinces, but Jeju Island, in exception, showed an increase in soil carbon. Among the cities and provinces except Jeju Island, Seoul showed the smallest decrease, with a decrease of 0.033 (million t). On the contrary, the largest number of attempts to decrease was to Gyeongsangbuk-do, which saw a total decrease of 2.893 (million t). Jeju Island is the only soil carbon-increasing area with an increase of 0.547 (millions) and the agricultural area has increased 2.1 times in 10 years. In the case of soil carbon, the construction of ground observation data at the national unit is insufficient, and verification will need to be carried out through linked analysis using multiple models in the future.
The upsurge of population, internal migration, economic activities and developmental works has brought significant land use and land cover (LULC) change over the period of 1990 and 2010 in the Bagmati basin of Nepal. Along with alteration on various other ecosystem services like water yield, water quality, soil loss etc. carbon sequestration is also altered. This study thus primary deals with evaluation of LULC change and its impact on the soil carbon storage for the period 1990 to 2010. For the evaluation, InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) Carbon model is used. Residential and several other infrastructural development activities were prevalent on the study period and as a result in 2010 major soil carbon reserve like forest area is decreased by 7.17% of its original coverage in 1990. This decrement has brought about a subsequent decrement of 1.39 million tons of carbon in the basin. Conversion from barren land, water bodies and built up areas to higher carbon reserve like forest and agriculture land has slightly increased soil carbon storage but still, net reduction is higher. Thus, the spatial output of the model in the form of maps is expected to help in decision making for future land use planning and for restoration policies.
Existing change detection researches have been focused on changes of land use and land cover (LULC), damaged areas, or large vegetated and water regions. On the other hands, increased temporal and spatial resolution of satellite images are strongly suggesting the feasibility of change detection of small objects such as vehicles and ships. In order to check the feasibility, this paper analyzes the performance of existing pixel-based change detection methods over small objects. We applied pixel differencing, PCA (principal component analysis) analysis, MAD (Multivariate Alteration Detection), and IR-MAD (Iteratively Reweighted-MAD) to Kompsat-3A and Google Map images taken within 10 days. We extracted ground references for changed and non-changed small objects from the images and used them for performance analysis of change detection results. Our analysis showed that MAD and IR-MAD, that are known to perform best over LULC and large areal changes, offered best performance over small object changes among the methods tested. It also showed that the spectral band with high reflectivity of the object of interest needs to be included for change analysis.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.25
no.3
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pp.196-210
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2009
The land surface precesses is very important to predict urban meteorological conditions. Thus, the latest land use data set to reflect the rapid progress in urbanization was applied to simulate urban thermal environment in Daegu. Because use of the U.S geological Survey (USGS) 25-category data, currently in the fifth-generation Pennsylvania State University-National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model (MM5), does not accurately described the heterogeneity of urban surface, we replaced the land use data in USGS with the latest land-use data of the Korea Ministry of Environment over Daegu. The single urban category in existing 24-category U.S. Geological survey land cover classification used in MM5 was divided into 5 classes to account for heterogeneity of urban land cover. The new land cover classification (MC-LULC) improved the capability of MM5 to simulate the daytime part of the diurnal temperature cycle in the urban area. The 'MC-LULC' simulation produced the observed temperature field reasonably well, including spatial characteristics. The warm cores in western Daegu is characterized by an industrial area.
Urban heat island (UHI) is one of the most important climatic implications of urbanization and thus a matter of key concern for environmentalists of the world in the twenty-first century. The relationship between climate and urbanization has been better understood with the introduction of thermal remote sensing. So, this study is an attempt to understand the influence of urbanization on local temperature for a small developing city. The study focuses on the investigation of intensity of atmospheric and surface urban heat island for a small urbanizing district of Punjab, India. Landsat 8 OLI/TIRS satellite data and field observations were used to examine the spatial pattern of surface and atmospheric UHI effect respectively, for the month of April, 2018. The satellite data has been used to cover the larger geographical area while field observations were taken for simultaneous and daily temperature measurements for different land use types. The significant influence of land use/land cover (LULC) patterns on UHI effect was analyzed using normalized built-up and vegetation indices (NDBI, NDVI) that were derived from remote sensing satellite data. The statistical analysis carried out for land surface temperature (LST) and LULC indicators displayed negative correlation for LST and NDVI while NDBI and LST exhibited positive correlation depicting attenuation in UHI effect by abundant vegetation. The comparison of remote sensing and in-situ observations were also carried out in the study. The research concluded in finding both nocturnal and daytime UHI effect based on diurnal air temperature observations. The study recommends the urgent need to explore and impose effective UHI mitigation measures for the sustainable urban growth.
Microbial community and composition in stormwater runoff from mixed land use land cover (LULC) catchment with ongoing land development was diverse across the hydrological stage due different environmental parameters (hydrometeorological and physicochemical) and source of runoff. However, limited studies have been made for bacterial composition in this catchment. Therefore, this study aims to: (1) quantify the concentration of fecal indicator bacteria (FIB), stormwater quality and bacterial composition and structure according to hydrological stage; and (2) determine their correlation to environmental parameters. The 454 pyrosequencing was used to determine the bacterial community and composition; while Pearson's correlation was used to determine the correlation among parameters-FIB, stormwater quality, bacterial composition and structure-to environmental parameters. Results demonstrated that the initial and peak runoff has the highest concentration of FIB, stormwater quality and bacterial composition and structure. Proteobacteria, Bacteroidetes, Actinobacteria and Firmicutes were dominant bacteria identified in this catchment. Furthermore, the 20 most abundant genera were correlated with runoff duration, average rainfall intensity, runoff volume, runoff flow, temperature, pH, organic matter, nutrients, TSS and turbidity. An increase of FIB and stormwater quality concentration, diversity and richness of bacterial composition and structure in this study was possibly due to leakage from septic tanks, cesspools and latrines; feces of domestic and wild animals; and runoff from forest, destroyed septic system in land development site and urban LULC. Overall, this study will provide an evidence of hydrological stage impacts on the runoff microbiome environment and public health perspective.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.151-152
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2008
The planning and management of the watershed environment require huge amount of information regarding almost all aspects of natural and manmade features of the area. Until lately this study could be achieved through days of exhaustive surveys map generation and tedious calculations. Remote sensing and GIS provides huge temporal database for an area and GIS provides the powerful tool for spatial and non-spatial analysis of remotely sensed data. The paper highlights the assessment of land potentiality using weighed overlay analysis with drainage density, soil, slope and lineament, LULC map was used to identify the utilization area of the watershed. The arithmetic overlay analysis was performed with potential and utilization layer to assess the availability of land for the future development.
Kim, Kee-Tae;Kim, Jung-Hwan;Jayakumar, S.;Sohn, Hong-Gyoo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.3
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pp.221-227
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2007
We present an analysis of urban development and growth with reconnaissance satellite photographs of Columbus metropolitan area acquired by the Corona program in 1965. A two-dimensional polynomial linear transformation was used to rectify the photos against United State Geological Survey (USGS) Large-scale Digital Line Graph (DLG) data georeferenced to Universal Transverse Mercator (UTM) coordinates. The boundaries of the Columbus metropolitan area were extracted from the rectified Corona image mosaic using a Bayesian approach to image segmentation. The inferred 1965 urban boundaries were compared with 1976 USGS Land Use and Land Cover (LULC) data and boundaries derived from 1988 and 1994 Landsat TM images. The urban area in and around Columbus approximately doubled from 1965 to 1994 (${\sim}110%$) along with population growth from 1960 to 1998 (${\sim}50%$). Most of the urban expansion results from development of residential units.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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