Yangon Mega City is densely populated and most urbanization area of Myanmar. Rapid urbanization is the main causes of Land Use and Land Cover (LULC) change and they impact on Land Surface Temperature (LST). The objectives of this study were to investigate on the LST with respect to LULC of Yangon Mega City. For this research, Landsat satellite images of 1996, 2006 and 2014 of Yangon Area were used. Supervised classification with the region of interest and calculated change detection. Ground check points used 348 points for accuracy assessment. The overall accuracy indicated 89.94 percent. The result of this paper, the vegetation area decreased from $1061.08sq\;km^2$ (24.5%) in 1996 to $483.53sq\;km^2$ (11.2%) in 2014 and built up area clearly increased from $485.33sq\;km^2$ (11.2%) in 1996 to $1435.72sq\;km^2$ (33.1%) in 2014. Although the land surface temperature was higher in built up area and bare land, lower value in cultivated land, vegetation and water area. The results of the image processing pointed out that land surface temperature increased from $23^{\circ}C$, $26^{\circ}C$ and $27^{\circ}C$ to $36^{\circ}C$, $42^{\circ}C$ and $43.3^{\circ}C$ for three periods. The findings of this paper revealed a notable changes of land use and land cover and land surface temperature for the future heat management of sustainable urban planning for Yangon Mega city. The relationship of regression experienced between LULC and LST can be found gradually stronger from 0.8323 in 1996, 0.8929 in 2006 and 0.9424 in 2014 respectively.
The purposes of the study were to detect and evaluate the historical land use and land cover changes on the Balan watersheds from three thematic mapper (TM) data, which were taken in 1985, 1993, and 1996. The supervised and unsupervised classification methods were adopted to classify five land cover categories: Paddy, upland, forest, residential, and water. The results indicated residential areas increased significantly during the past eleven years, Forest and paddy were converted to the urban areas. Future land cover patterns were forecasted using a Markov chain method, and the simulated land coiler change ratios presented.
국내 여러 기관에서 토지피복분류체계, 토지이용현황분류체계 등 국토의 정확한 현황 파악을 위해 다양한 지형분류체계를 활용 중에 있다. 그러나 이러한 분류체계로 국토변화를 탐지하기에는 적용성이 떨어지며, 변화지역을 추출하기에도 적합하지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국토에 대한 자연적, 인위적 변화요소들을 모두 효과적으로 나타낼 수 있는 표준 지형분류체계를 제안하고자 한다. 이를 위해 국내외 유사 지형분류체계에 대한 비교 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 표준 지형분류 항목을 제안하였다. 자동 지형분류 적용 가능성을 평가하기 위하여 감독분류 기반의 자동 지형분류와 선행지식 기반의 자동 지형분류를 수행하여 정확도를 평가하였다.
Landcover has been largely influenced by human activities, especially in recent days. The analysis of the change of land use by urbanized development is useful for determining development plan hereafter. This study aimed to the quantitative analysis about the urban sprawl within 12 years from 1985 to 1996, at Chonan, and for extracting the characteristics of change. For this purpose, this study performed land cover classifications using Landsat TM data . A hybrid classification method was used to classify satellite images into seven types of land cover. Road network digitied from 1:25,000 topographic map was rasterized and overlaid on the landcover map. A result of this study showed that area of forest and paddy decreased due to urban sprawl. Especially from 1993 to 1996, the change of land use progressed rapidly because of merging a city and a country in Chonan. The size of patch in forest had been smaller and irregular form. It is a general progress that size of patch in forest had been smaller and irregular form. It is a general progress that the forest have changed the paddy and bare land paddy and bare land have changed low-density urban or high-density urban. This explained how urbanized Chonan was and applied the suggeston of plan in landuse with the result of this study.
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.
The objective of this research was to investigate the optimal land cover classification algorithm for the monitoring of North Korea with MODIS multi-temporal data based on monthly phenological characteristics. Three frequently used land cover classification algorithms, ISODATA1), SMA2), and SOM3) were employed for this study; the land cover categories were forest, grass, agricultural, wetland, barren, built-up, and water body. The outcomes of the study can be summarized as follows. First, the overall classification accuracy of ISODATA, SMA, and SOM was 69.03%, 64.28%, and 73.57%, respectively. Second, ISODATA and SMA resulted in a higher classification accuracy of forest and agricultural categories, but SOM performed better for the built-up area, bare soil, grassland, and water. A possible explanation for this difference would be related to the difference of sensitivity against the vegetation activity. This would be related to the capability of SOM to express all of their values without any loss of data by maintaining the topology between pixels of primitive data after classification, while ISODATA and SMA retain limited amount of data after normalization process. Third, we can conclude that SOM is the best algorithm for monitoring the land cover change of North Korea.
This study aimed to predict changes in forest area using a probability density function, in order to promote effective forest management in the area north of the civilian control line (known as the Minbuk area) in Korea. Time series analysis (2010 and 2016) of forest area using land cover maps and accessibility expressed by distance covariates (distance from buildings, roads, and civilian control line) was applied to a probability density function. In order to estimate the probability density function, mean and variance were calculated using three methods: area weight (AW), area rate weight (ARW), and sample area change rate weight (SRW). Forest area increases in regions with lower accessibility (i.e., greater distance) from buildings and roads, but no relationship with accessibility from the civilian control line was found. Estimation of forest area change using different distance covariates shows that SRW using distance from buildings provides the most accurate estimation, with around 0.98-fold difference from actual forest area change, and performs well in a Chi-Square test. Furthermore, estimation of forest area until 2028 using SRW and distance from buildings most closely replicates patterns of actual forest area changes, suggesting that estimation of future change could be possible using this method. The method allows investigation of the current status of land cover in the Minbuk area, as well as predictions of future changes in forest area that could be utilized in forest management planning and policymaking in the northern area.
Increase in Earth's surface temperature, higher rainfall intensity rate, and rapid changes in land cover are just some of the most evident effects of climate change. Flooding, and river sedimentation are two inevitable natural processes in our environment, and both issues poses great risks in the dam industry when not addressed properly. River sedimentation is a significant issue that causes reservoir deposition, and thus causes the dam to gradually lose its ability to store water. In this study, the long-term effects of climate change on the sediment discharge in Yongdam Dam watershed is analyzed through the utilization of SWAT, a semi-distributed watershed model. Based from the results of this study, an abrupt increase on the annual sediment inflow trend in Yongdam Dam watershed was observed; which may suggests that due to the effects of climate change, higher rainfall intensity, land use and land cover changes, the sedimentation rate also increased. An efficient sedimentation management should consider the increasing trend in sedimentation rate due to the effects of climate change.
이 연구에서는 NOAA/NASA Pathfinder AVHRR Land Data Sets를 이용하여 시계열 NDVI 자료를 분석하였다. 1982년부터 1994년까지의 자료를 분석한 결과, 연평균 NDVI의 경우, 1982년, 1989년 및 1990년의 자료에서 심각한 계통적 편차가 나타났다. 이 연구에서는 엘니뇨와 위성 센서, 위성자료 처리 알고리듬 및 지표피복의 변화를 통하여 어느 정도의 계통적 편차를 설명할 수 있었다. 한편 식물 성장기의 자료를 이용한 연구기간 동안의 NDVI 변화 추세는 아시아 지역의 토지피복 변화와 많은 관련이 있는 것으로 나타났다.
By IPCC climate change scenario, the socioeconomic actions such as the land use change are closely associated with the climate change as an up zoning action of urban development to increase green gas emission to atmosphere. Prediction of the land use change with rational quality can provide better data for understanding of the climate change in future. This study aims to predict land use change of Cheongju in future and SLEUTH model is used to anticipate with the status quo condition, in which the pattern of land use change in future follows the chronical tendency of land use change during last 25 years. From 40 years prediction since 2000 year, the area urbanized compared with 2000 year increases up to 87.8% in 2040 year. The ratios of the area urbanized from agricultural area and natural area in 2040 are decreased to 53.1% and 15.3%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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