Land surface temperature (LST) is a critical environmental indicator affected by land cover (LC) changes. Currently, the most convenient and fastest way to retrieve LST is to use remote sensing images due to their continuous monitoring of the Earth's surface. The work intended to investigate land cover change and temperature response inAn-Najaf province. Landsat multispectral imageries acquired inAugust 1989, 2004, and 2021 were employed to estimate land cover change and LST responses. The findings exhibited an increase in water bodies, built-up areas, plantations, and croplands by 7.78%, 7.27%, 6.98%, 3.24%, and 7.78%, respectively, while bare soil decreased by 25.27% for the period (1989-2021). This indicates a transition from barren lands to different land cover types. The contribution index (CI) was employed to depict how changes in land cover categories altered mean region surface temperatures. The highest LSTs recorded were in bare lands (42.2℃, 44.25℃, and 46.9℃), followed by built-up zones (41.6℃, 43.96℃, and 44.89℃), cropland (30.9℃, 32.96℃, and 34.76℃), plantations (35.4℃, 36.97℃, and 38.92℃), and water bodies (27.3℃, 29.35℃, and 29.68℃) respectively, in 1989, 2004, and 2021. Consequently, these changes resulted in significant variances in LST between different LC types.
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.
Nowadays, interests in land cover classification using not only multi-sensor images but also thematic GIS information are increasing. Often, although useful GIS information for the classification is available, the traditional MLE (maximum likelihood estimation techniques) does not allow us to use the information, due to the fact that it cannot handle the GIS data properly. This paper propose two extended MLE algorithms that can integrate both remote sensing images and GIS thematic data for land-cover classification. They include modified MLE and Bayesian predictive likelihood estimation technique (BPLE) techniques that can handle both categorical GIS thematic data and remote sensing images in an integrated manner. The proposed algorithms were evaluated through supervised land-cover classification with Landsat ETM+ images and an existing land-use map in the Gongju area, Korea. As a result, the proposed method showed considerable improvements in classification accuracy, when compared with other multi-spectral classification techniques. The integration of remote sensing images and the land-use map showed that overall accuracy indicated an improvement in classification accuracy of 10.8% when using MLE, and 9.6% for the BPLE. The case study also showed that the proposed algorithms enable the extraction of the area with land-cover change. In conclusion, land cover classification results produced through the integration of various GIS spatial data and multi-spectral images, will be useful to involve complementary data to make more accurate decisions.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.313-316
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2003
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.
Land cover change has been recognized as one of the most important factors influencing the occurrence of rainfall-triggered landslides. Satellite remote sensing provides detailed information regarding the spatial distribution and extent of land cover/use changes. This study describes the land cover changes in Nagasaki City, Japan and Kangnung City, South Korea. The former has been suffered from rainfall-triggered disasters for long term and latter was damaged by Typhoon Rusa in 2002. The results obtained from both study areas clearly show that land cover changes have occurred in the last decade as a result of both natural forces and human activities.
Satchari National Park is one of the most biodiverse forest in Bangladesh and home of many endangered flora and fauna. 206 tons of CO2 per hectare is sequestrated in this national park every year which helps to mitigate climate issues. As people living near the area are dependent on this forest, degradation has become a regular phenomenon destroying the forest biodiversity by altering its forest cover. So, it is important to map land cover quickly and accurately for the sustainable management of Satchari National Park. The main objective of this study was to obtain information on land cover change using remote sensing data. Combination of unsupervised NDVI classification and supervised classification using maximum likelihood is followed in this study to find out land cover map. The analysis showed that the land cover is gradually converting from one land use type to another. Dense forest becoming degraded forest or bare land. Although it was slowed down by the establishment of 'National Park' on the study site, forecasting shows that it is not enough to mitigate forest degradation. Legal steps and proper management strategies should be taken to mitigate causes of degradation such as illegal felling.
Based on the Chinese resource and environment database, and using the Landsat TM and ETM data acquired in 1990 and 2000 respectively, the spatial-temporal characteristics of land use/cover changes in the Dongting lake area of central China was analyzed. The result showed that cultivated land decreased by 0.57% of total cultivated land. Built -up land and water area expanded, with an increase of 8.97% and 0.43% respectively. 94 percent of the cropland decreased was changed into water (mostly to fishpond) and built-up areas. Land-use changed most quickly in cities, and the slowest in the north and east of the study area.
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.
This study examines the impact of the urban parameterization scheme and the land cover change on simulated near surface temperature using Unified Model (UM) over the Seoul metropolitan area. We perform four simulations by varying the land cover and the urban parameterization scheme, and then compare the model results with 46 AWS observation data from 2 to 9 August 2016. Four simulations were performed with different combination of two urban parameterization schemes and two land cover data. Two schemes are Best scheme and MORUSES (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme) and two land cover data are IGBP (International Geosphere and Biosphere Programme) and EGIS (Environmental Geographic information service) land cover data. When land use data change from IGBP to EGIS, urban ratio over the study area increased by 15.9%. The results of the study showed that the higher change in urban fraction between IGBP and EGIS, the higher the improvement in temperature performance, and the higher the urban fraction, the higher the effect of improving temperature performance of the urban parameterization scheme. 1.5-m temperature increased rapidly during the early morning due to increase of sensible heat flux in EXP2 compared to CTL. The MORUSES with EGIS (EXP3) provided best agreement with observations and represents a reasonable option for simulating the near surface temperature of urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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