Waterline extraction is the one of widely used methods for studying changes in tidal flat environment and coastlines using multi-temporal optical images such as Landsat TM and Landsat ETM+. High dynamics of tidal currents and land reclamation which accelerate sedimentation and/or erosion cause waterline change in tidal flats. The amount of sediment deposited or eroded can be evaluated by precisely estimating waterline changes in tidal flats. The objective of this study is to detect the change of waterlines during 17 years and analyze the trends of erosion and sedimentation in the study areas. The Ganghwado tidal flat on the west coast of the Korean Peninsula was selected. The study area is famous for high dynamics of tidal currents and vast tidal flats. Land reclamation which has been carried out on a large scale is also considered as one of elements that have accelerated the environmental changes in this tidal flat. In this study, we acquired 26 waterlines from Landsat TM and Landsat ETM+ images. We extracted the waterline from each satellite image to generate a digital elevation map (DEM) which was used for reference and to compare with the other waterline which was extracted from DEM having a same tide. The result of comparison well depicted the areas of dominant sedimentation and erosion, and general trends of sedimentation and erosion according to sub-regions are also revealed during the investigation time. Results showed that erosion during a decade was dominant at the west of the Southern Ganghwado tidal flat, while sedimentation was dominant at the wide channel between the Southern Ganghwado tidal flat and the Yeongjongdo tidal flat. This area has been commonly affected by high currents and sedimentation energy. Although we were not able to verify the accuracy of the waterline changes, this result clearly showed the waterline change and therefore, the waterline extraction method used in this study has proven as an effective tool for long term tidal change estimation.
This study was carried out in part of Tamil Nadu, India. Also, Landsat ETM+ image and field sampling data were acquired. The field data were basal area, number of trees and number of species. Using the data set, this study performed a three steps processing, (1) Image classification (2) extracting the vegetation indices(NDVI, Tasseled cap brightness, greenness and wetness) (3) mapping the prediction of biodiversity distribution using basal area and NDVI image value. Basal area was significantly correlated with NDVI. The result of classification showed 69% overall accuracy.
The purpose of this study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including Landsat + ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, and IKONOS panchromatic and multi-spectral images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by National Geographic Information based on aerial photograph and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out. The classification result by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.8
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pp.3692-3697
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2012
Landsat 7 ETM+ sensor is getting imageries in the SLC-off state since May 31, 2003 due to mechanical defect of SLC(Scan Line Corrector). Therefore additional correction works are required to use these imageries. In this study, Landsat 7 SLC-off imageries were corrected using Gapfill function and compared with Landsat 5 around the same time. Most of pixels in omitted areas due to SLC-off by producing SLC-off imageries and imageries without visual incompatibility could be achieved as there were not unnatural noises. Also, the corrected imageries were performed land cover classification which was compared with the classification result using reference image. To do this, it could be suggested the possibility of SLC-off imagery. Landsat 7 SLC-off corrected imageries will improve the difficult conditions to detect changes of large areas and be used to detect changes of large areas and classify imageries as well as to recover imagery loss arising regionally such as small scale cloud, etc.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.52-68
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2014
In this study, we investigated the seasonal variation of SST(Sea Surface Temperature) and thermal effluents estimated by using Landsat-7 ETM+ around the Kori Nuclear Power Plant for 10 years(2000~2010). Also, we analyzed the direction and range of thermal effluents dispersion by the tidal current and tide. The results are as follows, First, we figured out the algorithm to estimate SST through the linear regression analysis of Landsat DN(Digital Number) and NOAA SST. And then, the SST was verified by compared with the in situ measurement and NOAA SST. The determination coefficient is 0.97 and root mean square error is $1.05{\sim}1.24^{\circ}C$. Second, the SST distribution of Landsat-7 estimated by linear regression equation showed $12{\sim}13^{\circ}C$ in winter, $13{\sim}19^{\circ}C$ in spring, and $24{\sim}29^{\circ}C$ and $16{\sim}24^{\circ}C$ in summer and fall. The difference of between SST and thermal effluents temperature is $6{\sim}8^{\circ}C$ except for the summer season. The difference of SST is up to $2^{\circ}C$ in August. There is hardly any dispersion of thermal effluents in August. When it comes to the spread range of thermal effluents, the rise range of more than $1^{\circ}C$ in the sea surface temperature showed up to 7.56km from east to west and 8.43km from north to south. The maximum spread area was $11.65km^2$. It is expected that the findings of this study will be used as the foundational data for marine environment monitoring on the area around the nuclear power plant.
In this study, 8 Landsat(TM/ETM+) satellite images acquired from 1984 to 2002 were used to investigate the growth of Chuncheon city, Kangwon-do, Korea. The images were geocoded and classified using training set collected from field survey. Four land-use types were classified such as urban area, green zone, agricultural land and water body. It also showed rapid increase of urban area in the past two decades from 1166ha in 1984 to 3358ha in 2002. About 2182ha of agricultural land and green zone have been changed to urban area. Agricultural land was newly formed from the green zone.
오랜 기간동안 진행되는 사회간접자본 건설의 진행 상황을 관측하는 것은 대규모 공사의 종합적인 관리를 위해 필수불가결한 요소이다. 동북아 지역의 중추 공항 기능을 담당할 영종도 국제공항의 공사진행 과정을 관측하기 위하여 인공위성 영상 자료가 활용되었다. 바다위에 건설되는 공항의 특성으로 인하여 방조제 건설과 매립공사가 수행되었다. 활주로, 유도로, 여객터미널과 복합교통센터 등이 건설되었으며, 공항의 건설로 산림이 훼손되고 양식장과 염전이 매립되는 것이 관측되었다. 이러한 공항공사의 진척상태를 분석하기 위해서 시계열 Landsat TM 영상을 사용하였으며, 타 위성영상에서는 공항의 공사현황이 어느정도 분석가능한지를 가늠하기 위해서 KOMPSAT EOC, IRS-1C PAN, RADARSAT SAR 영상이 활용되었다. 시계열 Landsat TM 영상에서는 공항 부지의 매립 진척 현황과 산림의 벌채 등을 잘 분석할 수 있었다. KOMPSAT EOC 과 IRS-1C PAN 영상은 높은 공간해상력으로 건설에 사용된 가건물과 같은 세부적인 시설물을 관측할 수 있었다. 15m PAN 영상을 제공하는 Landsat ETM은 IHS 합성 후 분석하였는데, 기존의 TM 영상에서 분류하지 못했던 방조제의 도로와 성토를 구분할 수 있었다. RADARSAT SAR 영상에서는 광학영상에서 볼 수 없었던 독특한 정부 를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.151-156
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2003
본 연구에서는 2000년 LANDSAT ETM+ 수도권 영상을 이용하여 도시지역 10개소, 식생지역 10개소를 선정해서 각각에 대해 표준화 주성분 분석을 적용하여 두 지역간의 고유벡터 매트릭스를 비교ㆍ분석해보았다. 도시 지역과 식생 지역각각에 대해 총 6개의 주성분이 생성되었으며 PC-2와 고유벡터 부호가 변한 밴드(band2, band7)를 RGB로 조합하여 수원지역을 대상으로 분류(Classification)한 결과의 정확도를 분광서명 분별 분석(Signature Separability Analysis)통해 얻은 밴드조합(band1, band3, band5) 영상의 분류결과와 비교해 보았다. 수원지역 2000년 IKONOS 영상의 다중분광 밴드(4×4m)와 전정색 밴드(1x1m)를 융합한 영상이 분류 정확도를 판단하는 기준으로 사용되었다. 비교결과 분류 전체 정확도는 각각 87.7%, 77.29% Khat 지수는 0.83, 0.68로 나타나 PC-2, 밴드2, 밴드7을 이용했을 때 분류 정확도를 높일 수 있다는 결과를 얻었다.
This study focuses on the correction of topographic effects caused by a combination of solar elevation and azimuth, and topographic relief in single optical remote sensing imagery, and by a combination of changes in position of the sun and topographic relief in comparative analysis of multi-temporal imageries. For the Jeju Island, Republic of Korea, where Mt. Halla and various cinder cones are located, a Landsat 7 ETM+ imagery and ASTER GDEM data were used to normalize the topographic effects on the imagery, using two topographic normalization methods: cosine correction assuming a Lambertian condition and assuming a non-Lambertian c-correction, with kernel sizes of $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, and $9{\times}9$ pixels. The effects of each correction method and kernel size were then evaluated. The c-correction with a kernel size of $7{\times}7$ produced the best result in the case of a land area with various land-cover types. For a land-cover type of forest extracted from an unsupervised classification result using the ISODATA method, the c-correction with a kernel size of $9{\times}9$ produced the best result, and this topographic normalization for a single land cover type yielded better compensation for topographic effects than in the case of an area with various land-cover types. In applying the relative radiometric normalization to topographically normalized three multi-temporal imageries, more invariant spectral reflectance was obtained for infrared bands and the spectral reflectance patterns were preserved in visible bands, compared with un-normalized imageries. The results show that c-correction considering the remaining reflectance energy from adjacent topography or imperfect atmospheric correction yielded superior normalization results than cosine correction. The normalization results were also improved by increasing the kernel size to compensate for vertical and horizontal errors, and for displacement between satellite imagery and ASTER GDEM.
The purpose of this study is to evaluate hydrological impact by the land cover change of typhoon damage. For the typhoon RUSA (rainfall 1,402 mm) occurred in 2002 (August $31\;{\sim}$ September 1), satellite images of Landsat 7 ETM+ of September 29, 2000 and Landsat 5 TM of September 11, 2002 were selected, and each land cover was classified for Namdae-cheon watershed $192.7km^2$ located in the middle-eastern part of Korea Peninsula. SCS unit hydrograph for watershed runoff and Muskingum for streamflow routing of WMS HEC-1 was adopted. 30m resolution DEM & hydrological soil group using 1:50,000 soil map were prepared. The model was calibrated using three available data of storm events of 1985 to 1988 based on 1985 land cover condition. To predict the streamflow change by damaged land cover condition, rainfall of 50 years to 500 years frequency were generated using 2nd quantile of Huff method. The damaged land cover condition treated as bare soil surface increased streamflow of $50.1\;m^3/sec$ for 50 years rainfall frequency and $67.6\;m^3/sec$ for 500 years rainfall frequency based on AMC-I condition. There may be some speedy treatment by the government for the next coming typhoon damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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