Recent global warming and anthropogenic activities have caused more frequent and massive wildfires with longer durations and more significant damages. MODIS has been monitoring global wildfires for almost 20 years, and GK2A and Himawari-8 are observing the wildfires in East Asia 144 times a day. However, the spatial resolution of 1 to 2 km is not sufficient for the detection of small and medium-size active fires, and therefore the studies on the active fire detection using high-resolution images are essential. However, there is no official product for the high-resolution active fire detection. Hence, we implemented the active fire detection algorithm of Landsat 8 and carried out a high-resolution-based detection of active fires in Australia in 2019, followed by the comparisons with the products of Himawari-8 and MODIS. Regarding the intense fires, the three satellites showed similar results, whereas the weak igniting and extinguishing fires or the fires in narrow areas were detected by only Landsat 8 with a 30m resolution. Small-sized fires, which are the majority in Korea, can be detected by the high-resolution satellites such as Landsat 8, Sentinel-2, Kompsat-3A, and the forthcoming Kompsat-7. Also, a comprehensive analysis together with the geostationary satellites in East Asia such as GK2A, Himawari-8, and Fengyun-3 will help the interoperability and the improvement of spatial and temporal resolutions.
Based on monthly average groundwater recharge over a nearly 10 year period, results of fully integrated hydrologic modeling of SWAT-MODFLOW, land cover, land use, soil type and hydrologic response unit (HRU) was used to assess the dominant influencing factors of groundwater recharge spatial patterns in Jangseong district. As dominant factors, land cover was FRSE (forest-evergreen) and soil type was Samgag. Landsat-8 OLI imaging spectrometer data were acquired in the period 2003 to 2004 and seasonal bare soil lines (BSL) were estimated through NIR-RED plot. Extent of slope of BSL was from 1.092 to 1.343 and the intercept was from -0.004 to -0.015. To know correlation between spatial groundwater recharge and soil-vegetation indices (PVI, NDVI, NDTI, NDRI), this study employed frequency and regression analysis. On May, RED band increased up 3 to 4 times compared to other seasons and only one turning point appeared as recharge-index with upward parabola bell shape as results of existing research. Considering precipitation, if the various studies for relationship between groundwater recharge and soil-vegetation index just like NDVI are performed, it is possible to estimate groundwater recharge through analyzing remote sensing data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.633-638
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2018
We are constantly hearing about the seriousness of food shortages in North Korea through various media reports. Recently, the severity of the problem has increased, and international organizations and relief organizations have become increasingly concerned. Due to the shortage of food and firewood, residents illegally cut trees in the mountains and, as a result, North Korea has become the third fastest-growing area of forest degradation in Asia. However, since North Korea cannot directly measure the extent of forest degradation, remote sensing techniques using satellite imagery have to be applied. The purpose of this study was to analyze the characteristics of forest change in North Korea, in order to understand the severity of the forest degradation problem. For this purpose, Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI TIRS satellite images were acquired and classified. As a result, it was found that the forests have turned into wilderness in the Nampo City and Pyongyang municipalities, while the wasteland has changed into forests in the north of Yanggangdo. In addition, the total forested area of the whole region decreased by $4,166.22km^2$, the residential area decreased by $2,017.03km^2$, and the amount of agricultural land increased by $6,625.74km^2$, which is similar to the amount of forested area lost, although the difference in the overall area of the forests between 2017 and 2006 was small.
Ion-exchange porous glasses were prepared by heat treatment and subsequently hydro thermalor acid leaching treatment $10Li_2O$.$(90-x)B_2O_3$.$xSiO_2$ base glasses containing various amount of $Al_2O_3$ or $MoO_3$. It was investigated how the phase separation and the cation exchange capacity(CEC) were affected by the addition of $Al_2O_3$ or $MoO_3$. The optimum condition of phase separation in these glasses was about 48$0^{\circ}C$ for 10 hrs. The degree of phase separation was rapidly suppressed by the addition of $Al_2O_3$ up to 10 mol% and thereafter suppression effect was decreased. The maximum value of CEC, about 252meq/100g, was observed with the $1OLi_2O$.$45B_2O_3$.$45SiO_2+7.5Al_2O_3$ porous glass prepared by hydrothermal treatment and its mean pore radius was about 16.3A. The addition of $MoO_3$ accelerated phase separation and leaching rate. Looking at the remakable increment of pore diameter and pore volume of these porous glasses by the addition of $MoO_3$, the effect of $MoO_3$ may be ascribed to the lowering of silica concentration in the borate phase and to the forming of water-soluble complex with silica during the leaching treatment.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.10
no.3
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pp.127-136
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1990
In this paper, the experimental study was carried out for the removal of olive oil in wastewater by the use of Biological Fluidized Bed(BFB) with the reticulated polypropylene sheets as media. The nonbiodegradable olive oil, one of the animal and vegitable oil, was used bacause of the relative simplicity of constitution. Biological degraciability and removal characteristics of emulsified olive oil were studied by batch and continuous experiments respectively. From the results of batch experiments, it was observed that the emulsified olive oli used in BFB reactor was absorbed by media and sludge in about 12 hours, and degradation of the absorbed olive oli was mostly completed for 24 hours. The functional relationship of Michaelis-Menten's Enzyme reaction equation exists between oil concentration and maximum specific rate of olive oil. From the continuous experiments for the removal of olive oil using BFB reactor, it was proved that the substrate removal rate coefficient $k=0.004d^{-1}$, which is the first order kinetics. It was apperared that oxygen utlization coefficients for synthesis(a') and endogeneous respiration(b') of microorganisms in the reactor are respectively 0.85mg $O_2/mg$$COD_{cr}$ and 0.011mg $O_2/mg$ BVS. day.
This study, multispectral and hyperspectral sensors were utilized to use radiometric cross validation for the purpose of radiometric quality evaluation of a 'KOMPSAT-3'. Images of EO-1 Hyperion and Landsat-8 OLI sensors taken in PICS site were used. 2 sections that have 2 different types of ground coverage respectively were selected as the site of cross validation based on aerial hyperspectral sensor and TOA Reflectance. As a result of comparison between the TOA reflectance figures of KOMPSAT-3, EO-1 Hyperion and CASI-1500, the difference was roughly 4%. It is considered that it satisfies the radiological quality standard when the difference of figure of reflectance in a comparison to the other satellites is found within 5%. The difference in Blue, Green, Red band was approximately 3% as a comparison result of TOA reflectance. However the figure was relatively low in NIR band in a comparison to Landsat-8. It is thought that the relatively low reflectance is because there is a difference of band passes in NIR band of 2 sensors and in a case of KOMPSAT-3 sensor, a section of 940nm, which shows the strong absorption through water vapor, is included in band pass resulting in comparatively low reflectance. To overcome these conditions, more detailed analysis with the application of rescale method as Spectral Bandwidth Adjustment Factor (SBAF) is required.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.3
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pp.187-194
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2017
The present study introduces a method to parallelize k-means clustering algorithm for fast unsupervised classification of large satellite imagery. Known as a representative algorithm for unsupervised classification, k-means clustering is usually applied to a preprocessing step before supervised classification, but can show the evident advantages of parallel processing due to its high computational intensity and less human intervention. Parallel processing codes are developed by using multi-threading based on OpenMP. In experiments, a PC of 8 multi-core integrated CPU is involved. A 7 band and 30m resolution image from LANDSAT 8 OLI and a 8 band and 10m resolution image from Sentinel-2A are tested. Parallel processing has shown 6 time faster speed than sequential processing when using 10 classes. To check the consistency of parallel and sequential processing, centers, numbers of classified pixels of classes, classified images are mutually compared, resulting in the same results. The present study is meaningful because it has proved that performance of large satellite processing can be significantly improved by using parallel processing. And it is also revealed that it easy to implement parallel processing by using multi-threading based on OpenMP but it should be carefully designed to control the occurrence of false sharing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.434-439
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2019
Recently, interest in urban temperature change and ground surface temperature change has been increasing due to weather phenomenon due to global warming, heat island phenomenon caused by urbanization in urban areas. In Korea, weather data such as temperature and precipitation have been collected since 1904. In recent years, there are 96 ASOS stations and 494 AWS weather observation stations. However, in the case of terrestrial networks, terrestrial meteorological data except measurement points are predicted through interpolation because they provide point data for each installation point. In this study, to improve the resolution of ground surface temperature measurement, the surface temperature using satellite image was calculated and its applicability was analyzed. For this purpose, the satellite images of Landsat 8 OLI TIRS were obtained for Seoul Metropolitan City by seasons and transformed to surface temperature by applying NASA equation to the thermal bands. The ground measurement data was based on the temperature data measured by AWS. Since the AWS temperature data is station based point data, interpolation is performed by Kriging interpolation method for comparison with Landsat image. As a result of comparing the satellite image base surface temperature with the AWS temperature data, the temperature difference according to the season was calculated as fall, winter, summer, based on the RMSE value, Spring, in order of applicability of Landsat satellite image. The use of that attribute and AWS support starts at $2.11^{\circ}C$ and RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$, which reflects information from the extended NASA.
Recently, United States Geological Survey (USGS) distributed Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP). This paper aims to derive land surface temperature from L2SP and to validate it. Validation is made by comparing the land surface temperature with the one calculated from Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) and the one from Automated Synoptic Observing System (ASOS). L2SP is calculated from Landsat 8 Collection 2 Level 1 data and it provides land surface temperature to users without processing surface reflectance data. Landsat 8 data from 2018 to 2020 is collected and ground sensor data from eight sites of ASOS are used to evaluate L2SP land surface temperature data. To compare ground sensor data with remotely sensed data, 3×3 grid area data near ASOS station is used. As a result of analysis with ASOS data, L2SP and L1TP land surface temperature shows Pearson correlation coefficient of 0.971 and 0.964, respectively. RMSE (Root Mean Square Error) of two results with ASOS data is 4.029℃, 5.247℃ respectively. This result suggests that L2SP data is more adequate to acquire land surface temperature than L1TP. If seasonal difference and geometric features such as slope are considered, the result would improve.
Urbanization due to population growth and regional development can cause various environmental problems, such as the urban heat island phenomenon. A planned city is considered an appropriate study site to analyze changes in urban climate caused by rapid urbanization in a short-term period. In this study, changes in land cover and surface heat island phenomenon were analyzed according to the development plan in Sejong City from 2013 to 2020 using Landsat-8 Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) satellite imagery. The surface temperature was calculated in consideration of the thermal infrared band value provided by the satellite image and the emissivity, and based on this the surface heat island effect intensity and Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI) change analysis were performed. The level-2 land cover map provided by the Ministry of Environment was used to confirm the change in land cover as the development progressed and the difference in the surface heat island intensity by each land cover. As a result of the analysis, it was confirmed that the urbanized area increased by 15% and the vegetation decreased by more than 28%. Expansion and intensification of the heat island phenomenon due to urban development were observed, and it was confirmed that the ecological level of the area where the heat island phenomenon occurred was very low. Therefore, It can suggest the need for a policy to improve the residential environment according to the quantitative change of the thermal environment due to rapid urbanization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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