Purpose of this study was to estimate of soil erosion, which is related with crop productivity and water quality in watershed, in Seonakdong river watershed using USLE. The data set for USLE estimation were derived from detailed digital map(K factor), satellite imagery(C and P factors) and DEM(LS factor). The R factor was calculated by AWS data from Kimhae agricultural technology center. The soil loss from arable land was equivalent of 31.5% of total soil loss in Seonakdong river watershed. The soil loss amount of paddy field and upland were 2.8% and 97.2% of arable land, respectively, even in the area where paddy field was occupied much largely as 76.3%. The reason of large amount of soil loss from upland was that 30.4% of upland was distributed at "severe" and "very severe" soil erosion grade in watershed. The distribution of soil erosion grade during cropping season(May-Sept.) was similar to the annual soil loss. Soil erosion of non-cropping season(Oct.-Apr.) was small due to a low R factor. But, soil erosion grade of near mountain footslope areas showed severe and very severe even in non-cropping season.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.2
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pp.20-29
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2006
Modeling urban climate caused by land use conversion is critical for human welfare and sustainable development, but has hampered because detailed information on urban characteristics is hard to obtain. With the advantage of satellite observations and the new statistical boundary system, this paper measures the economic and environmental effects of green area loss due to land use conversion in urban areas. To perform this purpose, data were collected from the various sources basic statistical unit data from the National Statistical Office, digital maps from the National Geographic Information Institute, satellite images, and field surveys when necessary. All data (maps and attributes) are built into the geographic information system (GIS). This paper also utilizes Landsat TM 5 imagery of Daegu city to derive vegetation index and to measure average surface temperature. The satellite data were examined using standard image processing software, ERDAS IMAGINE, and the results of the digital processing were presented with ARCVIEW(v.3.3). SAS package was used to perform statistical analyses. This study presents that there exists a strong relationship between land use change and climatic change as well as land price change. Based on results of the analysis, this paper suggests that planners should implement effective tools and policies of urban growth management to detect environmental quality and to make right decisions on policies concerning smart urban growth.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.62-62
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2003
Landsat TM 영상을 이용, 명암차가 높은 산악 지역에 적용해왔던 알고리즘을 개선하여 비교적 명암차가 낮고 넓게 분포하는 충적층 지역의 선구조를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 수치지형모델(OEM)에 대하여 Local Enhancement 를 이용해서 평탄한 지역을 선정하여 이로부터 충적층을 추출하였다. Zevenbergen & Thorno's Method를 3×3 moving windowing을 통해서 최대 경사방향과 경사를 구해서 충적층을 지나는 선구조 요소를 추출하고 다시 Hough 변환을 이용해서 1차 선구조를 추출하였다 이를 이용하여 충적층의 직각방향의 지형단면의 경사를 유추해서 spline 보간법을 이용해 단면의 최저점을 구하고 이 구해진 점들을 다시 Hough 변환을 이용해서 최종 선구조를 추출하였다. 본 연구에서 사용한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 사용된 소창문보다 훨씬 큰 충적층이 분포하는 지역의 지형 경사가 수렴하는 부분에 선구조가 뚜렷이 나타남을 볼 수 있다. 최대경사방향과 경사를 구해서 얻어진 1 차선구조와 최종 선구조에서 선구조 방향이 다소 차이를 보인다. 1 차 선구조의 수직방향 지형단면의 자료를 이용함에 있어, 지형 단면의 시작정과 끝지점을 임의적으로 결정하는 것이 아니라, 충적층을 가로질러 최고점까지 또는 다음 충적층이 나을 때까지의 자료를 이용해서 보간법을 사용하였고, 충적층의 넓이에 따라 보간할 자료량의 차이에 의한 오차가 발생할 수 있다. 넓은 충적층에서 선구조가 잘 추출되는 반면에 좁은 충적층이 분포하거나 계곡에 해당하는 지역에l서는 경사수렴부와 일치하지 않는 선구조가 추출되었다. 이는 향후 계속적으로 연구해서 보완되어야 할 것으로 사료된다.페클 잡영 제거 정도에 있어 다른 필터들과 큰 차이가 없지만 경계선보존지수는 다른 필터들에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다.rbon 탐식효율을 조사한 결과 B, D 및 E 분획에서 유의적인 효과를 나타내었다. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basi
The Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used to predict long-term soil loss by incorporating several erosion factors, such as rainfall, soil, topography, and vegetation. This study is aimed to introduce the LISLE within geographic information system(GIS) environment. The Kwangneung Experimental Forest located in Kyongki Province was selected for the study area. Initially, twelve years of hourly rainfall records that were collected from 1982 to 1993 were processed to obtain the rainfall factor(R) value for the LISLE calculation. Soil survey map and topographic map of the study area were digitized and subsequent input values(K, L, S factors) were derived. The cover type and management factor (C) values were obtained from the classification of Landsat Thematic Mapper(CM) satellite imagery. All these input values were geographically registered over a common map coordinate with $25{\times}25m^2$ ground resolution. The USLE was calculated for every grid location by selecting necessary input values from the digital base maps. Once the LISLE was calculated, the resultant soil loss values(A) were represented by both numerical values and map format. Using GIS to run the LISLE, it is possible to pent out the exact locations where soil loss potential is high. In addition, this approach can be a very effective tool to monitor possible soil loss hazard under the situations of forest changes, such as conversion of forest lands to other uses, forest road construction, timber harvesting, and forest damages caused by fire, insect, and diseases.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.7
no.1
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pp.35-50
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2001
Since remotely sensed images of coastal wetlands are very sensitive to spatial resolution, it is very important to select an optimum resolution for particular geographic phenomena needed to be represented. Scale is one of the most important factors in spatial analysis techniques, which is defined as a spatial and temporal interval for a measurement or observation and is determined by the spatial extent of study area or the measurement unit. In order to acquire the optimum scale for a particular subject (i.e., coastal wetlands), measuring and representing the characteristics of attribute information extracted from the remotely sensed images are required. This study aims to explore and analyze the scale effects of attribute information extracted from remotely sensed coastal wetlands images. Specifically, it is focused on identifying the effects of scale in response to spatial resolution changes and suggesting a methodology for exploring the optimum spatial resolution. The LANDSAT TM image of Sunchon Bay was classified by a supervised classification method, Six land cover types were classified and the Kappa index for this classification was 84.6%. In order to explore the effects of scale in the classification procedure, a set of images that have different spatial resolutions were created by a aggregation method. Coarser images were created with the original image by averaging the DN values of neighboring pixels. Sixteen images whose resolution range from 30 m to 480 m were generated and classified to obtain land cover information using the same training set applied to the initial classification. The values of Kappa index show a distinctive pattern according to the spatial resolution change. Up to 120m, the values of Kappa index changed little, but Kappa index decreased dramatically at the 150m. However, at the resolution of 240 m and 270m, the classification accuracy was increased. From this observation, the optimum resolution for the study area would be either at 240m or 270m with respect to the classification accuracy and the best quality of attribute information can be obtained from these resolutions. Procedures and methodologies developed from this study would be applied to similar kinds and be used as a methodology of identifying and defining an optimum spatial resolution for a given problem.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.363-368
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2003
We have successfully developed a more effective algorithm to extract the lineament in the area covered by wide alluvial deposits characterized by a relatively narrow range of brightness in the Landsat TM image, while the currently used algorithm is limited to the mountainous areas. In the new algorithm, flat areas mainly consisting of alluvial deposits were selected using the Local Enhancement from the Digital Elevation Model (DEM). The aspect values were obtained by 3${\times}$3 moving windowing of Zevenbergen & Thorno's Method, and then the slopes of the study area were determined using the aspect values. After the lineament factors in the alluvial deposits were revealed by comparing the threshold values, the first rank lineament under the alluvial deposits were extracted using the Hough transform In order to extract the final lineament, the lowest points under the alluvial deposits in a given topographic section perpendicular to the first rank lineament were determined through the spline interpolation, and then the final lineament were chosen through Hough transform using the lowest points. The algorithm developed in this study enables us to observe a clearer lineament in the areas covered by much larger alluvial deposits compared with the results extracted using the conventional existing algorithm. There exists, however, some differences between the first rank lineament, obtained using the aspect and the slope, and the final lineament. This study shows that the new algorithm more effectively extracts the lineament in the area covered with wide alluvlal deposits than in the areas of converging slope, areas with narrow alluvial deposits or valleys.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.37
no.3
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pp.46-53
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2009
Urbanization brings several changes to the natural environment. Its consequences can have a direct effect on climatic features, as in the Urban Heat Island Effect. One factor that directly affects the urban climate is the green area. In urban areas, vegetation is suppressed in order to accommodate manmade buildings and streets. In this paper we analyze the effect of green areas on the urban temperature in Seoul. The period selected for analysis was July 30th, 2007. The ground temperature was measured using Landsat TM satellite imagery. Land cover was calculated in terms of city area, water, bare soil, wet lands, grass lands, forest, and farmland. We extracted the surface temperature using the Linear Regression Model. Then, we did a regression analysis between air temperature at the Automatic Weather Station and surface temperature. Finally, we calculated the temperature decrease area and the population benefits from the green areas. Consequently, we determined that a green area with a radius of 500m will have a temperature reduction area of $67.33km^2$, in terms of urban area. This is 11.12% of Seoul's metropolitan area and 18.09% of the Seoul urban area. We can assume that about 1,892,000 people would be affected by this green area's temperature reduction. Also, we randomly chose 50 places to analysis a cross section of temperature reduction area. Temperature differences between the boundaries of green and urban areas are an average of $0.78^{\circ}C$. The highest temperature difference is $1.7^{\circ}C$, and the lowest temperature difference is $0.3^{\circ}C$. This study has demonstrated that we can understand how green areas truly affect air temperature.
Kim, Tae-Ho;Shin, Hye-Kyeong;Jang, So Yeong;Ryu, Joung-Mi;Kim, Pyeongjoong;Yang, Chan-Su
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.6_1
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pp.1773-1784
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2021
In order to minimize damage to oil spill accidents in the ocean, it is essential to collect a spilled area as soon as possible. Thus satellite-based remote sensing is a powerful source to detect oil spills in the ocean. With the recent rapid increase in the number of available satellites, it has become possible to generate a status report of marine oil spills soon after the accident. In this study, the oil spill area was calculated using various satellite images for the Symphony oil spill accident that occurred off the coast of Qingdao Port, China, on April 27, 2021. In particular, improving the accuracy of oil spill area determination was applied using high-resolution commercial satellite images with a spatial resolution of 2m. Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) and Skysat satellite images were collected from April 27 to May 13, but five images were available considering the weather conditions. The spilled oil had spread northeastward, bound for coastal region of China. This trend was confirmed in the Skysat image and also similar to the movement prediction of oil particles from the accident location. From this result, the look-alike patch observed in the north area from the Sentinel-1A (2021.05.01) image was discriminated as a false alarm. Through the survey period, the spilled oil area tends to increase linearly after the accident. This study showed that high-resolution optical satellites can be used to calculate more accurately the distribution area of spilled oil and contribute to establishing efficient response strategies for oil spill accidents.
Minju Kim;Jeong U Park;Juhyeon Park;Jisoo Park;Chang-Uk Hyun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.5_1
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pp.481-493
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2023
In high-density urban areas, the urban heat island effect increases urban temperatures, leading to negative impacts such as worsened air pollution, increased cooling energy consumption, and increased greenhouse gas emissions. In urban environments where it is difficult to secure additional green spaces, rooftop greening is an efficient greenhouse gas reduction strategy. In this study, we not only analyzed the current status of the urban heat island effect but also utilized high-resolution satellite data and spatial information to estimate the available rooftop greening area within the study area. We evaluated the mitigation effect of the urban heat island phenomenon and carbon sequestration capacity through temperature predictions resulting from rooftop greening. To achieve this, we utilized WorldView-2 satellite data to classify land cover in the urban heat island areas of Busan city. We developed a prediction model for temperature changes before and after rooftop greening using machine learning techniques. To assess the degree of urban heat island mitigation due to changes in rooftop greening areas, we constructed a temperature change prediction model with temperature as the dependent variable using the random forest technique. In this process, we built a multiple regression model to derive high-resolution land surface temperatures for training data using Google Earth Engine, combining Landsat-8 and Sentinel-2 satellite data. Additionally, we evaluated carbon sequestration based on rooftop greening areas using a carbon absorption capacity per plant. The results of this study suggest that the developed satellite-based urban heat island assessment and temperature change prediction technology using Random Forest models can be applied to urban heat island-vulnerable areas with potential for expansion.
Land Remote Sensing' is defined as the science (and to some extent, art) of acquiring information about the Earth's surface without actually being in contact with it. Narrowly speaking, this is done by sensing and recording reflected or emitted energy and processing, analyzing, and applying that information. Remote sensing technology was initially developed with certain purposes in mind ie. military and environmental observation. However, after 1970s, as these high-technologies were taught to private industries, remote sensing began to be more commercialized. Recently, we are witnessing a 0.61-meter high-resolution satellite image on a free market. While privatization of land remote sensing has enabled one to use this information for disaster prevention, map creation, resource exploration and more, it can also create serious threat to a sensed nation's national security, if such high resolution images fall into a hostile group ie. terrorists. The United States, a leading nation for land remote sensing technology, has been preparing and developing legislative control measures against the remote sensing industry, and has successfully created various policies to do so. Through the National Oceanic and Atmospheric Administration's authority under the Land Remote Sensing Policy Act, the US can restrict sensing and recording of resolution of 0.5 meter or better, and prohibit distributing/circulating any images for the first 24 hours. In 1994, Presidential Decision Directive 23 ordered a 'Shutter Control' policy that details heightened level of restriction from sensing to commercializing such sensitive data. The Directive 23 was even more strengthened in 2003 when the Congress passed US Commercial Remote Sensing Policy. These policies allow Secretary of Defense and Secretary of State to set up guidelines in authorizing land remote sensing, and to limit sensing and distributing satellite images in the name of the national security - US government can use the civilian remote sensing systems when needed for the national security purpose. The fact that the world's leading aerospace technology country acknowledged the magnitude of land remote sensing in the context of national security, and it has made and is making much effort to create necessary legislative measures to control the powerful technology gives much suggestions to our divided Korean peninsula. We, too, must continue working on the Korea National Space Development Act and laws to develop the necessary policies to ensure not only the development of space industry, but also to ensure the national security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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