High resolution satellite images are now widely used for a variety of mapping applications including photogrammetry, GIS data acquisition and visualization. As the spectral and spatial data size of satellite images increases, a greater processing power is needed to process the images. The solution of these problems is parallel systems. Parallel processing techniques have been developed for improving the performance of image processing along with the development of the computational power. However, conventional CPU-based parallel computing is often not good enough for the demand for computational speed to process the images. The GPU is a good candidate to achieve this goal. Recently GPUs are used in the field of highly complex processing including many loop operations such as mathematical transforms, ray tracing. In this study we proposed a technique for parallel processing of high resolution satellite images using GPU. We implemented a spectral radiometric processing algorithm on Landsat-7 ETM+ imagery using CUDA, a parallel computing architecture developed by NVIDIA for GPU. Also performance of the algorithm on GPU and CPU is compared.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.1
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pp.1-14
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2020
Cities are highly susceptible to disasters due to concentration of population and infrastructure and intensive land use, and there are various factors that affect vulnerability according to regional characteristics. This study analyzed the vulnerability of the heat wave and the surface temperature extracted from Landsat 8 satellite data. Areas with high surface temperature and with high vulnerability did not match. This study overlaid the results of vulnerability analysis and the land surface temperature(LST) in order to identify causes of vulnerability. The results showed that some areas within high-density commercial and semi-residential areas were the most vulnerable, with climate exposure factors, the ratio of the vulnerable populations and residential defective areas being the main causes. Accordingly, alternatives such as green space and residential environmental improvement could be suggested. Various policies for reducing and adapting to heat wave have been established and implemented. However, it is necessary to examine the regional and spatial characteristics of the city, to accurately diagnose the cause of the heat wave, and to prepare appropriate long-term alternatives accordingly.
Jin, Yihua;Zhu, Jingrong;Sung, Sunyong;Lee, Dong Kun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.2
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pp.149-158
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2017
Fine temporal and spatial resolution of image data are necessary to monitor the phenology of vegetation. However, there is no single sensor provides fine temporal and spatial resolution. For solve this limitation, researches on spatiotemporal data fusion methods are being conducted. Among them, FSDAF (Flexible spatiotemporal data fusion) can fuse each band in high accuracy.In thisstudy, we applied MODIS NDVI and Landsat NDVI to enhance time resolution of NDVI based on FSDAF algorithm. Then we proposed the possibility of utilization in vegetation phenology monitoring. As a result of FSDAF method, the predicted NDVI from January to December well reflect the seasonal characteristics of broadleaf forest, evergreen forest and farmland. The RMSE values between predicted NDVI and actual NDVI (Landsat NDVI) of August and October were 0.049 and 0.085, and the correlation coefficients were 0.765 and 0.642 respectively. Spatiotemporal data fusion method is a pixel-based fusion technique that can be applied to variousspatial resolution images, and expected to be applied to various vegetation-related studies.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.3
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pp.61-74
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2016
The purpose of this paper is to analyze the relationship between the location of the epicenter of a medium-sized earthquake(magnitude 4.8) that occurred on January 20, 2007 in the Odaesan area with lineament features using a shaded relief map(1/25,000 scale) and satellite images from LANDSAT-8 and KOMPSAT-2. Previous studies have analyzed lineament features in tectonic settings primarily by examining two-dimensional satellite images and shaded relief maps. These methods, however, limit the application of the visual interpretation of relief features long considered as the major component of lineament extraction. To overcome some existing limitations of two-dimensional images, this study examined three-dimensional images, produced from a Digital Elevation Model and drainage network map, for lineament extraction. This approach reduces mapping errors introduced by visual interpretation. In addition, spline interpolation was conducted to produce density maps of lineament frequency, intersection, and length required to estimate the density of lineament at the epicenter of the earthquake. An algorithm was developed to compute the Value of the Relative Density(VRD) representing the relative density of lineament from the map. The VRD is the lineament density of each map grid divided by the maximum density value from the map. As such, it is a quantified value that indicates the concentration level of the lineament density across the area impacted by the earthquake. Using this algorithm, the VRD calculated at the earthquake epicenter using the lineament's frequency, intersection, and length density maps ranged from approximately 0.60(min) to 0.90(max). However, because there were differences in mapped images such as those for solar altitude and azimuth, the mean of VRD was used rather than those categorized by the images. The results show that the average frequency of VRD was approximately 0.85, which was 21% higher than the intersection and length of VRD, demonstrating the close relationship that exists between lineament and the epicenter. Therefore, it is concluded that the density map analysis described in this study, based on lineament extraction, is valid and can be used as a primary data analysis tool for earthquake research in the future.
KIM, Kyunghun;KIM, Hung Soo;KWON, Yong-Ha;PARK, Insun;CHOUNG, Yun-Jae
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.1
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pp.16-27
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2022
Due to climate change, temperature is rising worldwide. Since rapid growth has been achieved focused on cities, South Korea is experiencing serious environmental problems such as heat island and air pollution in urban areas. To solve this problem, the central and each local government are actively promoting tree planting campaigns. This study quantitatively calculated changes in green areas and vegetation of Gumi by the tree planting campaign, and analyzed the temperature changes accordingly. For the target area, the green area, vegetation index, and ground temperature were calculated for 4 different time periods using the given Landsat satellite images. As a result of the study, the green area of was increased by 7.24km2 and 4.93km2 for two regions, respectively. Accordingly, the vegetation index increased by 0.14 to 0.16, and the temperature decreased by 0.8 to 1.2℃. The Tree planting campaign not only plays a role in lowering the temperature of the city but also does various roles such as air purification, carbon absorption, and providing green rest areas to citizens. Therefore the campaign should be carried out continuously.
The Urban Environmental Quality (UEQ) indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors in an urban area. Vegetation, climate, air quality, and the urban infrastructure may interact to produce effects in an urban area. There are relationships among air pollution, vegetation, and degrading environmental the urban heat island (UHI) effect. This study investigates the application of multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air quality and UHI intensity in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) using the emissivity-fusion method. The Haze Optimized Transform (HOT) correction approach has been adopted for atmospheric correction on all bands except thermal band. The general UHI values (${\Delta}(T_{urban}-T_{rural})$) are 8.45 (2000), 9.14 (2001), 8.61 (2002), and $8.41^{\circ}C$ (2006), respectively. Although the UHI values are similar during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (>$24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84(2002), and 0.89 (2006), respectively. Air quality is shown to be an important factor in the spatial variation of UEQ. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.
The naturally opened Han river estuary is a place where the flows of the Han river, Imjin river, Yaesung river meet with West Sea of Korea, so the hydrodynamic mechanism(Impact-Response) structure of Han river estuary is complex. Continuous observation and measurement due to the morphological characteristics at the estuary are required to maintain the estuary environment and river management facilities. However, the Sannam wetland(the study area) is in the military operation area. Therefore, Sannam wetland has the limited access under the control from military office. In 2020, there had a natural disaster due to flooding in August and COVID-19, and it made a survey hard. The noncontact survey technique, the analysis of LANDSAT images at Sannam wetland, was applied to analyze riverbed fluctuation and morphological transformation around Sannam wetland. LANDSAT images obtained from EarthExplorer, USGS and analyzed by QGIS. The analysis was performed based on the area and the distance near Sannam wetland. As a result, an erosion was happened on the downstream of the study area, and the upstream of the study area did not have any serious sediment transport. Considering the resolution of LANDSAT images, this noncontect survey technique is applicable to manage the study area. From the analysis of LANDSAT images, it is assumed that the tidal effect is greater than the inflow from the upstream. The pattern change of tidal response causes the damage of the river facilities near the Hangang river estuary.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.21
no.1
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pp.73-82
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2018
Urban parks are important bird habitat in cities. Various studies have evaluated the habitat function of urban parks focused on field surveys. In this study, we performed applicability of NDVI obtained from Landsat 8 OLI image as a factor for spatial planning considered bird diversity. This study was classified with green boundary into three groups using NDVI's value. Environmental variables were calculated by the green area ratio of the surrounding area from 100m to 500m at each groups. The 20 environmental variables such as park area, park shape index, canopy of tree, etc. were derived, the regression analysis was performed as a dependent variable for the bird diversity of urban parks. As a result, the park area and the green area ratio of Group 3, classified high NDVI, within the 100m buffer were adopted as the variables in the regression model. In other words, it was confirmed that as the park becomes larger, the distribution of key green areas within a radius of 100m of the parks becomes higher, the diversity of bird species has increased. It was appropriate to use satellite image, NDVI to analyze species diversity in urban area.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.4
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pp.129-141
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2006
The image data amount is increasing rapidly that used geography, sea information etc. with great development of a remote sensing technology using artificial satellite. Therefore, people need automatic method that use image processing description than macrography for analysis remote sensing image. In this paper, we propose that acquire texture information to use GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) in red tide area of artificial satellite remote sensing image, and detects red tide area by PCA(principal component analysis) automatically from this data. Method by sea color that one feature of remote sensing image of existent red tide area detection was most. but in this paper, we changed into 2 principal component accumulation images using GLCM's texture feature information 8. Experiment result, 2 principal component accumulation image's variance percentage is 90.4%. We compared with red tide area that use only sea color and It is better result.
With recent development in spaceborne imaging radar system, there are growing interests using satellite synthetic aperture radar(SAR) data in various applications. This study attempted to identify the relationships between several forest stand characteristics and radar backscatter, measured from space altitude altitude at three incidence angles. Shuttle Imaging Radar-B(SIR-B) data were collected over a forested area in northern Florida in October, 1984. By using various sources of reference data (forest type maps, inventory records, aerial photographs, and Landsat Thematic Mapper data), about 400 forest stands of known characteristics were carefully located in the radar data. Relative radar backscatter for the three incidence angles of SIR-B data were compared with known forest stand parameters such as mean tree height, diameter at breast height(DBH), stand density, biomass, and relative amount of understory vegetation. The results show that these stand parameters have statistically significant correlations with the radar backscatter. In addition, the SIR-B radar backscatter from a certain stand parameter turned out differently at the three different incidence angles. Finally, the types and characteristics of currently available satellite SAR data are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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