In this paper, a study on classification targeting a main production area of garlic and onion was carried out in order to figure out the applicability of multi-temporal high-resolution satellite imagery for field crop classification. After collecting satellite imagery in accordance with the growth cycle of garlic and onion, classifications using each sing date imagery and various combinations of multi-temporal dataset were conducted. In the case of single date imagery, high classification accuracy was obtained in December when the planting was completed and March when garlic and onion started to grow vigorously. Meanwhile, higher classification accuracy was obtained when using multi-temporal dataset rather than single date imagery. However, more images did not guarantee higher classification accuracy. Rather, the imagery at the planting season or right after planting reduced classification accuracy. The highest classification accuracy was obtained when using the combination of March, April and May data corresponding the growth season of garlic and onion. Therefore, it is recommended to secure imagery at main growth season in order to classify garlic and onion field using multi-temporal satellite imagery.
An algorithm to symmetric radius of $15ms^{-1}$ isotaches of tropical cyclones is suggested using infrared (IR) imagery of geostationary satellite. It is assumed that symmetric tangential winds outside the maximum winds exponentially decrease with the radial distances of the tropical cyclone, which has a clear eye-wall structure. Four parameters for estimation of the tropical cyclone size are center location, maximum sustained wind, radius of the maximum wind, and relaxation coefficient for the decreasing rate with distances of the tropical cyclone. The estimation results are limitedly verified as comparing to surface winds of polar orbiting satellite such as ASCAT data.
This study is to estimate the spatial distribution of soil loss using the land use data produced from QuickBird satellite imagery. For a small agricultural watershed (1.16 $km^2$) located in the upstream of Gyeongan-cheon watershed, a precise agricultural land use map were prepared using QuickBird satellite image of April 5 of 2003. RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) was adopted for soil loss estimation. The data (DEM, soil and land use) for the RUSLE were prepared for 5 m and 30 m spatial resolution. The results were compared with each other and the result of 30 m Landsat land use data.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.571-577
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2004
The operational availability of multispactal high-resolution satellite imagery, opens up new possibilities for updating forest stand map. Compared with information acquired by traditional methods (Panchromatic Aerial Photo), these data offer a number of advantages, In this study used 1m resolution and 4 band multispectral, which are capability to update forest map of kind of tree. Therefore, high-resolution satellite imagery is good method for updating forest map in the future.
In 1799, Korea has become a country that holds Earth observation satellite in orbit as they had succeeded in the launch of KOPMSAT-1, the first Korean Earth observation satellite for the practical purpose. For the wide application of the satellite imagery, various application techniques are required, and topographic mapping is essential technique for the application in various fields. Moreover, considering that the main mission of the KOMPSAT-1 is to provide the satellite imagery for the mapping of Korean peninsula, the topographic mapping using KOMPSAT-1 EOC imagery is very significant. In this paper, we showed the possibility of digital plotting using KOMPSAT-1 EOC stereo images to produce topographic map. For the purpose, we implemented experimental stereo plotting using digital photogrammetric workstation and analyzed the procedure. As a result of this paper, we showed that some elements consist in 1:25,000 scale map can be plotted from KOMPSAT-1 Stereo images.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.12
no.4_1
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pp.121-128
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1992
This study aims to define the algorithm for self-calibration bundle adjustment with additional parameters, which is fit for the correction systematic errors in the SPOT satellite imagery, and to present a suitable term of additional parameters for the data form of SPOT satellite imagrery. As a result, an algorithm of self-calibration bundle adjustment for SPOT satellite imagery was settles, and the computer program was developed. Also, the suitable term of additional parameters to correct the systematic errors for each data form was defined through examination for determination effect of additional parameters and significance test. The algorithm of self-calibration bundle adjustment for SPOT satellite imagery according to this study could improve the accuracy of positioning.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.6_1
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pp.499-505
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2007
A method of improving the correctness and confidence in land use classification as well as urban spatial structure analysis of local governments using GIS and satellite imagery is suggested. This study also compares and analyzes LSAS (Land Suitability Assessment System) results using two approaches-LSAS with priority classification, and LSAS using standard estimation factors without priority classification. The conclusions that can be drawn from this study are as follows. First, a method of maintaining up-to-date local government data by updating the LSAS database using high-resolution satellite imagery is suggested. Second, to formulate a scientific and reasonable land use plan from the viewpoint of territory development and urban management, a method of simultaneously processing the two described approaches is suggested. Finally, LSAS was constructed by using varieties of land information such as the cadastral map, the digital topographic map, varieties of thematic maps, and official land price data, and expects to utilize urban management plan establishment widely and effectively through regular data updating and problem resolution of data accuracy.
The needs for digital models of real environment such as 3D terrain or cyber city model are increasing. Most of applications related with modeling and simulation require virtual environment constructed from geospatial information of real world in order to guarantee reliability and accuracy of the simulation. The most fundamental data for building virtual environment, terrain elevation and orthogonal imagery is acquired from optical sensor of satellite or airplane. Providing interoperable and reusable digital model is important to promote practical application of high-resolution satellite imagery. This paper presents the new research regarding representation of geospatial information, especially for 3D shape and appearance of virtual terrain. and describe framework for constructing real-time 3D model of large terrain based on high-resolution satellite imagery. It provides infrastructure of 3D simulation with geographical context. Web architecture, XML language and open protocols to build a standard based 3D terrain are presented. Details of standard-based approach for providing infrastructure of real-time 3D simulation using high-resolution satellite imagery are also presented. This work would facilitate interchange and interoperability across diverse systems and be usable by governments, industry scientists and general public.
To monitor process of vegetation rehabilitation at the damaged area after large-fire is required a lot of manpowers and budgets. However the analysis of vegetation recovery using satellite imagery can be obtaining rapid and objective result remotely in the large damaged area. Space and airbone sensors have been used to map area burned, assess characteristics of active fires, and characterize post-fire ecological effects. Burn severity incorporates both short- and long-term post-fire effects on the local and regional environment. Burn severity is defined by the degree to which an ecosystem has changed owing to the fire. To classify fire damaged area and analyze burn severity of Samcheok fire area occurred in 2000, Cheongyang fire 2002, and Yangyang fire 2005 was utilized Landsat TM and ETM+ imagery. Therefore the objective of the present paper is to quantitatively classify fire damaged area and analyze burn severity using normalized burn index(NBR) of pre- and post-fire's Landsat satellite imagery.
Compared to the imagery produced by traditional satellites, PlanetScope satellite imagery has made it possible to easily capture remotely-sensed imagery every day through dozens or even hundreds of satellites on a relatively small budget. This study aimed to detect changed areas and update a land cover map using a PlanetScope image. To generate a classification map, pixel-based Random Forest (RF) classification was performed by using additional features, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The classification result was converted to vector data and compared with the existing land cover map to estimate the changed area. To estimate the accuracy and trends of the changed area, the quantitative quality of the supervised classification result using the PlanetScope image was evaluated first. In addition, the patterns of the changed area that corresponded to the classification result were analyzed using the PlanetScope satellite image. Experimental results found that the PlanetScope image can be used to effectively to detect changed areas on large-scale land cover maps, and supervised classification results can update the changed areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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