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 (Pan) and multi-spectral (M/S) 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 Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1023-1026
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2006
As it was shown recently, climate changes in Antarctica resulted in interannual trends of some climatic parameters like sea level pressure, surface air temperature, ice thickness and others. These tendencies have effect on the Southern Ocean meteorological and hydrological regime. The following remote sensing data: AVHRR MCSST data, satellite altimetry data (merged data of mission ERS-2, TOPEX/Poseidon, Jason-1, ENVISAT, GFO-1) are used to analyse the interannual and/or climatic tendency of sea surface temperature (SST) and sea level anomaly (SLA). According to the obtained results, SST has negative trend $-0.02{\pm}0.003^{\circ}C/yr$ for 24-yr record (1982-2005) and SLA has positive trend $0.01{\pm}0.005$ cm/yr for 24-yr record (1982-2005) and $0.24{\pm}0.026$ cm/yr for 12-yr record (1993-2005). However in some areas (for example, Pacific-Antarctic Ridge) SST and SLA tendencies are stronger $-0.065{\pm}0.007^{\circ}C/yr$ and $-0.21{\pm}0.05$ cm/yr, respectively.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.119-124
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2001
In this pattern recognition on the large volumes of remote sensing satellite images, the inference time is much increased. In the case of the remote sensing data [5] having 4 wavebands, the 778 training patterns are learned. Each land cover pattern is classified by using 159, 900 patterns including the trained patterns. For the fuzzy classification, the 778 fuzzy rules are generated. Each fuzzy rule has 4 fuzzy variables in the condition part. Therefore, high performance parallel fuzzy inference system is needed. In this paper, we propose a novel parallel fuzzy inference system on T3E parallel computer. In this, fuzzy rules are distributed and executed simultaneously. The ONE_To_ALL algorithm is used to broadcast the fuzzy input to the all nodes. The results of the MIN/MAX operations are transferred to the output processor by the ALL_TO_ONE algorithm. By parallel processing of the fuzzy rules, the parallel fuzzy inference algorithm extracts match parallelism and achieves a good speed factor. This system can be used in a large expert system that ha many inference variables in the condition and the consequent part.
The present study was aimed to estimate the urban sprawl in a historical city of India using series of satellite data between 1968 and 2005(37 years) and GIS. The total area of the Tiruchirappalli city was 1991.96 ha during 1968 and it was expanded into 4335.98 ha(117.67%) during 2005. The average growth rate per year was 63.35 ha. This 117.67% growth was at the cost of agriculture land(97.81%) and water body(2.19%). The satellite data used in this study were found to be good source of information for this kind of analysis and further studies are need to estimate the impact of this city expansion on agriculture yield and ground water.
Gidra speaking people living in Wonnie area of western province in Papua New Guinea are traditionally dependent on hunting and gathering. Sago is the main staple food and the vegetation consists of rain forest (Bua) and trees with savannah grass (Yap). The population density is very low and the people are very little affected by modernization. This study is an attempt to look at the people-resource interaction in the area for the past thirty years based on aerial photographs and various satellite data. The study showed the trends of yap versus bua distribution as well as the location of garden and Sago grove areas, which is important for studying the livelihood of the people.
In this work a new method for on-line scene segmentation is developed. In remote sensing a scene is represented by the pixel-oriented features. It is possible to reduce data redundancy by an unsupervised segment-feature extraction process, where the segment-features, rather than the pixelfeatures, are used for multispectral scene representation. The algorithm partitions the observation space into exhaustive set of disjoint segments. Then, pixels belonging to each segment are characterized by segment features. Illustrative examples are presented, and the performance of features is investigated. Results show an average compression more than 25, the classification performance is improved for all classes, and the CPU time required for classification is reduced by the same factor.
Mogao Grottos are located at the eastern foot of the Mingsha Mountain, 25km southeast of Dunhuang City. The caves were excavated into the cliff on the west bank of the Daquan River. The wall paintings in the caves are subject to the severe deterioration generated by recrystallization of salt. It relates with the movement of water/moisture in rock formation. Through the satellite image analysis and geological survey it has been clarified that the movement of ground water is governed by the fault system. The geographical nature is specified by the aggressive tectonic movement from the south.
Biotop map can be utilized in the urban area for nature conservation and impact assessment for the proposed activities. High resolution satellite data such as IKONOS and KOMPSAT1-EOS were used to classify land use activities in biotop mapping. After land use classification, field -check was done to survey the wildlife and vegetation. These maps were combined and the boundaries were delineated to produce the biotop map. Within the boundary the characteristics of each polygon were identified, and named. This study was carried out at Daedok Science Town in Taejeon Metropolitan Area. The purpose of this study is to produce the biotop map using high resolution remote sensing data together with other ground data.
The first Marine Observation Satellite(MOS) was launched by National Space Development Agency of Japan on February 19, 1987, and it is equipped with three sensons covering visible, infrared, and microwave region. One of them is Visible and Thermal Infrared Radiometer(VTIR) whose main objective is to detect the Sea Surface Temperature(SST). The objective of this study was to process the MOS data using Cray-2 supercomputer, and to assess the SST in the Yellow Sea. In order to implement this objective, the linear regression model between the ground truth data and the corresponding digital number of VTIR in MOS was used to establish the relationship. After testing the significance of the regression model, the SST map of the whole Yellow Sea was derived based on the model. The digital SST map representing the study area showed certain pattern about the SST of Yellow Sea in March and April. In conclusion, the VTIR data in MOS is also useful in investigating SST which provides the information about the Yellow Sea water current in the spring.
Jellyfish (cnidarian) are conspicuous in many marine ecosystems when in bloom. Despite their importance for the ecosystem structure and function, very few sampling programs are dedicated to sample jellyfish because they are patchily distributed and easily clogged plankton net. Although satellite remote sensing is an excellent observing tool for many phenomena in the ocean, their uses for monitoring jellyfish are not possible due to the coarse spatial resolutions. Hence, we developed the low altitude remote sensing platform to detect jellyfish in high resolutions, which allow us to monitor not only horizontal, but also vertical migration of them. Using low altitude remote sensing platform,we measured the jellyfish from the pier at the Chesapeake Biological Laboratory in Chesapeake Bay. The patterns observed included discrete patches, in rows that were aligned with waves that propagated from deeper regions, and aggregation around physical objects. The corresponding areas of exposed jellyfish on the sea surface were $0.1{\times}10^4pixel^2$, $0.3{\times}10^4pixel^2$, and $2.75{\times}10^4pixel^2$, respectively. Thus, the research result suggested that the migration of the jellyfish was related to the physical forcing in the sea surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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