The purpose of this study is to analyze the geological environment changes of tidal flat in the Hampyeong Bay. Especially, it centers on the changes in the sedimentary environment using remote sensing data. Multi-temporal Landsat data were used in this study. Remote sensing methods can be effectively applied for quantitative analysis of geological environment changes in tidal flat.
The H2S sensing mechanism of CuO-SnO2 was confirmed by analyzing the electrical-resistance variation with temperature under an H2S atmosphere. While the resistance of CuO-SnO2 thick film at N2+H2S atmosphere was almost invariant with change in temperature it increased with increasing temperature for air +H2S atmos-phere. This behavior was analyzed using an equation derived from a basic assumption based on the H2S sensing mechanism proposed before. the experimental results are sufficiently explained with the equation derived which showed that the H2S sensing mechanism was reasonable. The equation also gave a detailed analysis and physical meaning to the behavior of the resistance variation with change in H2S concentration.
Erdenetuya, M.;Khudulmur, S.;Bolortsetseg, B.;Natsagdorj, L.;Batima, P.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.120-122
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2003
Geographical position and associated climatic influences can be a negative environmental condition that affects sustainable use of land resources, especially pastoral livestock production. Vegetation condition of the country is sensitively changes upon climate changes and human impacts. Within last 60 years data the annual air temperature has increased in 1.66 degrees in average and the total precipitation amount had almost no change. The main goal of this work is to relate climate change within last 20 years with pasture condition, estimated by NOAA/NDVI data set.
Rapid urbanization and population growth have caused substantial land use land cover (LULC) change in the Kathmandu valley. The lack of temporal and geographical data regarding LULC in the middle mountain region like Kathmandu has been challenging to assess the changes that have occurred. The purpose of this study is to investigate the changes in LULC in Chandragiri Municipality between 1996 and 2017 using geographical information system (GIS) and remote sensing. Using Landsat imageries of 1996 and 2017, this study analyzed the LULC change over 21 years. The images were classified using the Maximum Likelihood classification method and post classified using the change detection technique in GIS. The result shows that severe land cover changes have occurred in the Forest (11.63%), Built-up areas (3.68%), Agriculture (-11.26%), Shrubland (-0.15%), and Bareland (-3.91%) in the region from 1996 to 2017. This paper highlights the use of GIS and remote sensing in understanding the changes in LULC in the south-west part of Kathmandu valley.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.535-538
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2006
The coastline of the Choa Phraya Rivermouth in the Upper Gulf of Thailand has been changed drastically. The western side especially at Ban Laem Sing was eroded for 400 meter in 26 years or with the rate of 15 meter per year on the average. The Metropolitan Electricity Authority has granted five years research project to us to study the efficiency of the electric pole fence as a mean to reduce the wave force and increase sedimentation rate inside for mangrove replantation. If the method works efficiently, it will be used to reclaim the coastal land loss in other areas in Thailand. The project was done since 2005 after the fence was constructed completely in October 2005. The oceanographic surveys were conducted before and after the construction in northeast monsoon season to study the impact of physical oceanographic forces on the coastline change. The sedimentation rates were measured each month. It is rather low about 2 cm/month. The subsiding rate from the load of deltaic sediment and groundwater withdraw using boring data is about 30 mm/year. The cumulative sinking rate is 55.8 cm from 1978 to 1995. We have tried to design the method of mangrove plantation in this area. The remote sensing data such as LANDSAT and aerial photos from 1987 to 2002 for 15 years were used to compute the rate of coastline change at each 50 m section along the western side of the rivermouth.
Change detection is one of the common research topics in remote sensing. In general, global change detection methods using image difference method, etc, are used in low resolution images and local change detection methods using floating windows, etc, are used in high resolution images. But, these methods have disadvantages in practical use. If changed area images are automatically produced, these images will be used in public area such as regional planning, regional development managements. In this research, we developed new change detection method applicable KOMPSAT EOC images. This method automatically produces subset images in changed area.
With speediness of economy, the structure of land use has taken lots of change. How can we quickly and exactly obtain detailed land use/cover change information, and then we know land resource amount, quality, distributing and change direction. More and more high resolution satellite systems are under development. So we can make good use of RS data, existed GIS data and GPS data to extract change information and update map. In this paper a fully automated approach for detecting land use/cover change using remote sensing data with object-oriented classification based on GIS data, GPS data is presented (referring to Fig.1). At same time, I realize integrating raster with vector methods of updating the basic land use/land cover map based on 3S technology and this is becoming one of the most important developing direction in 3S application fields; land-use and cover change fields over the world. It has been successful applied in two tasks of The Ministry of Land and Resources P.R.C and taken some of benefit.
Hussain, A.;Hannan, M.A.;Mohamed, A.;Sanusi, H.;Ariffin, A.K.
International Journal of Automotive Technology
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제7권2호
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pp.179-185
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2006
Airbag deployment has been responsible for huge death, incidental injuries and broken bones due to low crash severity and wrong deployment decision. This misfortune has led the authorities and the industries to pursue uniquely designed airbags incorporating crash-sensing technologies. This paper provides a thorough discussion underlying crash sensing algorithm approaches for the subject matter. Unfortunately, most algorithms used for crash sensing still have some problems. They either deploy at low severity or fail to trigger the airbag on time. In this work, the crash-sensing algorithm is studied by analyzing the data obtained from the variables such as (i) change of velocity, (ii) speed of the vehicle and (iii) acceleration. The change of velocity is used to detect crash while speed of the vehicle provides relevant information for deployment decision. This paper also demonstrates crash severity with respect to the changing speed of the vehicle. Crash sensing simulations were carried out using Simulink, Stateflow, SimMechanics and Virtual Reality toolboxes. These toolboxes are also used to validate the results obtained from the simulated experiments of crash sensing, airbag deployment decision and its crash severity detection of the proposed system.
The impact of the interannual climatic variability on the vegetation sensitively appears in the timing of phenological events such as green-up, mature, and senescence. Therefore, an accurate and temporally high-resolution NDVI dataset will be required for analysis on the interannual variability of the climate-vegetation relationship. We constructed a daily 8km NDVI dataset over Eurasia based on the 8km tiled data of Pathfinder A VHRR Land (PAL) Global daily product. Cloud contamination was successfully reduced by Temporal Window Operation (TWO), which is a method to find optimized upper envelop line of the NDVI seasonal change. Based on the daily NDVI time series from 1982 to 2000, an accurate (daily) interannual change of the phenological events will be analyzed.
This paper presents an unsupervised change detection methodology designed for the detection of landslide areas. The proposed methodology consists of two analytical steps: one for multi-temporal segmentation and the other for automatic selection of thresholding values. By considering the conditions of landslide occurrences and the spectral behavior of multi-temporal remote sensing images, some specific procedures are included in the analytical steps mentioned above. The effectiveness and applicability of the methodology proposed here were illustrated by a case study of the Gangneung area, Korea. The case study demonstrated that the proposed methodology could detect about $83\%$ of landslide occurrences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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