Urban growth management is essential for sustainable urban growth. Monitoring physical urban built-up area is a task of great significance to manage urban growth. Detecting urbanized area is essential for monitoring urbanized area. Although image classifications using satellite imagery are among the conventional methods for detecting urbanized area, they requires very tedious and hard work, especially if time-series remote sensing data have to be processed. In this paper, we propose an effective urbanized area detecting method based on normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference built-up index (NDBI). To verify the proposed method, we extract urbanized area using two methods; one is conventional supervised classification method and the other is the proposed method. Experiments shows that two methods are consistent with 98% in 1998, 99.3% in 2000, namely the consistency of two methods is very high. Because the proposed method requires no more process without band operations, it can reduce time and effort. Compared with the supervised classification method, the proposed method using vegetation indices can serve as quick and efficient alternatives for detecting urbanized area.
One of the widely used applications of remote sensing studies is environmental change detection and biodiversity conservation. The study area Hustai Mountain is situated in the transition zone between the Siberian taiga forest and Central Mongolian arid steppe. Hustai National Park carries out one of several reintroduction programs of takhi (wild horse or Equus ferus przewalskii) from various zoos in the world and it represents one of a few textbook examples of successful reintroduction of an animal extinct in the wild. In this paper we describe the results of an analysis on the change of remaining forest area over the 7-year period since Hustai Mountain was designated as a protected area for reintroduction to wild horses. Today the forested area covers approximately 5% of the Hustai National Park, mostly the north-facing slopes above 1400 m altitude. Birch (Betula platyphylla) and aspen (Populus tremula) trees are predominant in the forest. We used Landsat ETM+ images from two different years and multi temporal MODIS NDVI data. Land types were determined by supervised classification methods (Maximum Likelihood algorithm) verified with ground-truthing data and the Land Change Modeler (LCM) which was developed by Clark Labs. Forested area was classified into three different land types, namely the forest land, mountain meadow and mountain steppe. The study results illustrate that the remaining birch forest has rapidly changed to fragmented forest land and to open areas. Underlying causes for such a rapid change during the 15-year period may be manifold. However, the responsible factors appear to be the drying off and outbreak of forest pest species (such as gypsy moth or Lymantria dispar) in the area.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.41
no.2
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pp.156-162
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2017
This paper investigates two-hop extension communication in wireless body area networks. Many previous studies have demonstrated that two-hop extended topology outperforms single-hop topology. Although many researchers have proposed using two-hop extension communication to improve link reliability, no one has considered using a relay selection algorithm or provided a suitable solution for wireless body area networks. The design goal of the proposed algorithm is selecting a proper relay node to retransmit failed packets distributively. The proposed algorithm configures the carrier sensing period to choose one relay node promptly without requiring additional interaction. We analyze the link conditions corresponding to various body postures and investigate which factors are proper to determine the carrier sensing period. The empirical results show that the proposed algorithm reduces the expected number of transmissions required to deliver a packet successfully.
Three periods of land-use maps of the Suomo Basin were drawn from topographic maps (1970a) and Landsat TM/ETM images (1986a and 1999a). The area of each kind of land use was calculated from the three maps. From 1970 to 1999, the area of forestland decreased 17%, the area of sparse forestland increased 8%, and the area of grassland increased 10%. The transferring trend of the land-use is that forestland turned into sparse forestland and brush land, and the brush land degenerated into grassland based on the transferring matrixes from 1970 to 1986, and from 1986 to 1999. According to the local government record and statistical data, forest cover rate had been increasing from 1970 to 1998, but the amount of growing stock had been declining. From 1957 to 1998, the amount of growing stock declined from 423m$^3$/ha to 177m$^3$/ha.
Capability of material fixation in forest was noticed since COP3, but now it was difficult to understand material fixation in wide area. In this study, we attempted to estimate and test the amount of carbon, nitrogen, and phosphorus fixed by forest from satellite images. First, we classified into tree species and estimated the number of trees in the forest by species, area, and digital numbers. We inspected to apply it in wide area. Next, we compared the amount of carbon, nitrogen, and phosphorus with NDVI and each band of satellite images.
Kim, Kee-Tae;Kim, Jung-Hwan;Jayakumar, S.;Sohn, Hong-Gyoo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.3
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pp.221-227
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2007
We present an analysis of urban development and growth with reconnaissance satellite photographs of Columbus metropolitan area acquired by the Corona program in 1965. A two-dimensional polynomial linear transformation was used to rectify the photos against United State Geological Survey (USGS) Large-scale Digital Line Graph (DLG) data georeferenced to Universal Transverse Mercator (UTM) coordinates. The boundaries of the Columbus metropolitan area were extracted from the rectified Corona image mosaic using a Bayesian approach to image segmentation. The inferred 1965 urban boundaries were compared with 1976 USGS Land Use and Land Cover (LULC) data and boundaries derived from 1988 and 1994 Landsat TM images. The urban area in and around Columbus approximately doubled from 1965 to 1994 (${\sim}110%$) along with population growth from 1960 to 1998 (${\sim}50%$). Most of the urban expansion results from development of residential units.
SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
The susceptibility of landslides and the effect of landslide-related factors at Penang in Malaysia using the Geographic Information System (GIS) and remote sensing data have been evaluated. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs and from field surveys. Topographical and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS and image processing. The factors chosen that influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature and distance from drainage, all from the topographic database; lithology and distance from lineament, taken from the geologic database; land use from Landsat TM (Thermatic Mapper) satellite images; and the vegetation index value from SPOT HRV (High Resolution Visible) satellite images. Landslide hazardous areas were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors employing the probability-frequency ratio method. To assess the effect of these factors, each factor was excluded from the analysis, and its effect verified using the landslide location data. As a result, land 'cover had relatively positive effects, and lithology had relatively negative effects on the landslide susceptibility maps in the study area. In addition, the landslide susceptibility maps using the all factors showed the relatively good results.
Our goal is to obtain a better scientific understanding how to define the nature and role of remotely sensed land surface parameters and energy fluxes in the heat island phenomena, and local and regional weather and climate. By using the MODIS visible and thermal imagery data and analyzing the surface energy flux images associated with the change of the landcover and landuse in study area, we will estimate and present how significant is the magnitude of the heat island heat effect and its relation with the surface parameters and the energy fluxes in Taiwan. To achieve our objective, we used the energy budget components such as net radiation, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux in the study area of interest derived form remotely sensed data to understand the island heat effect. The result shows that the water is the most important component to decrease the temperature, and the more the consumed net radiation to latent heat, the lower urban surface temperature.
Conventional methods for measuring winds provide wind velocity observations over limited area and time period. The use of satellite imagery for measuring wind velocity overcomes some of these limitations by providing wide area and near condinuous coverage. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP models. GMS-5 provides full disk images at hourly intervals. At four times each day - 0500, 1100, 1700, 2300 hours UTC-a series of three images is received, separated by thirty minutes, centered at the four times. The current wind system generates winds from sets of 3 infrared(IR) images, separated by an hour, four times a day. It also produces visible(VIS) and water vapor(WV) image-based winds from half-hourly imagery four times a day. The derivation of wind from satellite imagery involves the identification of suitable cloud targets. tracking the targets on sequential images, associating a pressure height with the derived wind vector, and quality control. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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