Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.1
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pp.73-83
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1999
The land use/cover information, which is periodically obtained from satellite imagery, can be effectively applied to change detection in rapidly changing urban areas. Also it can be used not only as base maps for spatial database in urban information system but as decision-making data for desired urban planning and development direction. In this study, we carried out both unsupervised and supervised classification on land use from Landsat TM and JERS-1 OPS data, which were collected respectively in 1991 and 1997, covering Kumi City and then detected land use changes.
This research is an attempt to obtain more accurate land cover information from LANDSAT images. Canonical correlation analysis, which has not been widely used in the image classification community, was applied to the classification of a LANDSAT images. It was found that it is easy to select training areas on the classification using canonical correlation analysis in comparison with the maximum likelihood classifier of $ERDAS^{(R)}$ software. In other words, the selected positions of training areas hardly affect the classification results using canonical correlation analysis. when the same training areas are used, the mapping accuracy of the canonical correlation classification results compared with the ground truth data is not lower than that of the maximum likelihood classifier. The kappa analysis for the canonical correlation classifier and the maximum likelihood classifier showed that the two methods are alike in classification accuracy. However, the canonical correlation classifier has better points than the maximum likelihood classifier in classification characteristics. Therefore, the classification using canonical correlation analysis applied in this research is effective for the extraction of land cover information from LANDSAT images and will be able to be put to practical use.
As a rational decision-making process of county-level area development, this study designed 3-step framework : function-giving(areal analysis) on unit planning area by decision matrix of land suitability, check of typical characteristics of each function area and formulation of its future development strategies. Two alternatives were suggested as the areal analysis method, of which one is equal ordering / valuing technique of checking indices for land suitability classfication and the other preferential weighting technique. And then, under the algorithm specially defined in this study, land suitability maps(Fig.2,3) of the case study area (Seungju-county area, Chonnam-province, Korea) were drawn from the areal analysis results. By use of land suitability classification results, unique characteristics of typical function areas were defined (on 7 types of alternative 1 , 8 types of II ) and their future development strategies were formulated in the case study area, According to the categorization criteria in this study, all the villages of the case area were classfied as a suitable type of function areas illustrated in this study.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.26
no.3
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pp.34-44
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1998
The purpose of this study is to provide the basic data for land use in the future, which result from analyzing land use, obtained after studying on the natural environment by Geographic Information System and Remote Sensing. The results of this study are as follows : ·According to the classification of land-cover, agricultural land use is relatively prominent except for overall natural covering. According to the average value of Green Vegetation Index class, the average value of GVI is 3.0, and 45% of the regions have relatively good condition of floral state. ·With a view to natural environment, the survey shows that the altitude of 90% of the total areas is below 400m, and most of them are flattened or moderately-inclined area. Therefore, this region has a good condition to be used for development. · The area for the first class in preservation degree of natural scenery of Namcheon-Myun is 2.3% of the total areas. According to the results about unstable areas on all sides, unstable districs are distributed in so small-scale units that they will be safe from some damages drawn by developing activity. But we have to consider every aspects for the future development of them. In this study, the natural environment-variables are regarded firstly, and effective designation of the land with natural environment is researched too. However, to establish more practical developing plan, ecological and human variables should be regarded.
Basically a land parcel consists of a land parcel number, land category, land boundary and area, and land value is mostly determined by the land category. Generally people want to change their land use to increase their land value so that they can expect more benefits from the land. However, changing land use causes several problems with land properties, haphazard urban expansions and land category non-coincidences. Unfortunately, no effective solutions exist for land category non-coincidence problems. In this study, we proposed a methodology that can classify the land category based land covers using high resolution satellite images and digital topographic maps. For this, we obtained a parcel based land use/cover classification map. Using both this classification map and a digital cadastral map, we inspected land category non-coincidences. As a result, land category non-coincidence rates could be statistically measured and interpreted and demonstrate a possibility that we could quantitatively interpretate and measure cadastral non-coincidence automatically.
Land cover and land use classification on a huge scale, e.g. national or continental scale, has become more and more important because environmental researches need land cover: And land use data on such scales. We developed a crop field extraction method, which is one of the steps in our land cover classification system for a huge area. Firstly, a crop field model is defined to characterize "crop field" in terms of NDVI value and textual information Textual information is represented by the density of straight lines which are extracted by wavelet transform. Secondly, candidates of NDVI threshold value are determined by "scale-space filtering" method. The most appropriate threshold value among the candidates is determined by evaluating the line density of the area extracted by the threshold value. Finally, the crop field is extracted by applying level slicing to Landsat TM image with the threshold value determined above. The experiment demonstrates that the extracted area by this method coincides very well with the one extracted by visual interpretation.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.13
no.2
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pp.341-355
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2006
The purpose of this study is to introduce the case of advancement of rural zoning system in a local government of Japan. The Matzgawa county, one of the local governments in Japan, sets up a new zoning system which advanced in using rural resources. In order to develop and revitalize rural region, it is necessary to use all kinds of rural resources, including agricultural as well as non-agricultural resources comprehensively. Also, the classification of agricultural land use should be reformed. The zoning on rural land should be changed to include not only agricultural use but also non-agricultural use, so as to manage comprehensively agricultural land use and its conversions. Furthermore, the land use regulation should be applied to each zone of the agricultural land.
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.
This paper presents the neuro-fuzzy classifier derived from the generic model of a 3-layer fuzzy perceptron and developed the classification software based on the neuro-fuzzl model. Also, a comparison of the neuro-fuzzy and maximum-likelihood classifiers is presented in this paper. The Airborne Multispectral Scanner(AMS) imagery of Tae-Duk Science Complex Town were used for this comparison. The neuro-fuzzy classifier was more considerably accurate in the mixed composition area like "bare soil" , "dried grass" and "coniferous tree", however, the "cement road" and "asphalt road" classified more correctly with the maximum-likelihood classifier than the neuro-fuzzy classifier. Thus, the neuro-fuzzy model can be used to classify the mixed composition area like the natural environment of korea peninsula. From this research we conclude that the neuro-fuzzy classifier was superior in suppression of mixed pixel classification errors, and more robust to training site heterogeneity and the use of class labels for land use that are mixtures of land cover signatures.
Park, Seong-Jin;Lee, Chul-Woo;Kim, Seong-Heon;Oh, Taek-Keun
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.4
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pp.933-940
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2020
Land-use change matrix data is important for calculating the LULUCF (land use, land use change and forestry) sector of the national greenhouse gas inventory. In this study, land cover changes in 2004 and 2019 were compared using the Wall-to-Wall technique with a land cover map of Sejong City from the Ministry of Environment. Sejong City was classified into six land use classes according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines: Forest land, crop land, grassland, wetland, settlement and other land. The coordinate system of the land cover maps of 2004 and 2019 were harmonized and the land use was reclassified. The results indicate that during the 15 years from 2004 to 2019 forestlands and croplands decreased from 50.4% (234.2 ㎢) and 34.6% (161.0 ㎢) to 43.4% (201.7 ㎢) and 20.7% (96.2 ㎢), respectively, while Settlement and Other land area increased significantly from 8.9% (41.1 ㎢) and 1.4% (6.9 ㎢) to 35.6% (119.0 ㎢) and 6.5% (30.3 ㎢). 79.㎢ of cropland area (96.2 ㎢) in 2019 was maintained as cropland, and 8.8 ㎢, 1.7 ㎢, 0.5 ㎢, 5.4 ㎢, and 0.4 ㎢ were converted from forestland, grassland, wetland, and settlement, respectively. This research, however, is subject to several limitations. The uncertainty of the land use change matrix when using the wall-to-wall technique depends on the accuracy of the utilized land cover map. Also, the land cover maps have different resolutions and different classification criteria for each production period. Despite these limitations, creating a land use change matrix using the Wall-to-Wall technique with a Land cover map has great advantages of saving time and money.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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