In this study, we investigated the change of future land-surface and relationships of land-surface change with geo-spatial information, using a Bayesian prediction model based on a likelihood ratio function, for analysing the land-surface change of the Gongju area. We classified the land-surface satellite images, and then extracted the changing area using a way of post classification comparison. land-surface information related to the land-surface change is constructed in a GIS environment, and the map of land-surface change prediction is made using the likelihood ratio function. As the results of this study, the thematic maps which definitely influence land-surface change of rural or urban areas are elevation, water system, population density, roads, population moving, the number of establishments, land price, etc. Also, thematic maps which definitely influence the land-surface change of forests areas are elevation, slope, population density, population moving, land price, etc. As a result of land-surface change analysis, center proliferation of old and new downtown is composed near Gum-river, and the downtown area will spread around the local roads and interchange areas in the urban area. In case of agricultural areas, a small tributary of Gum-river or an area of local roads which are attached with adjacent areas showed the high probability of change. Most of the forest areas are located in southeast and from this result we can guess why the wide chestnut-tree cultivation complex is located in these areas and the capability of forest damage is very high. As a result of validation using a prediction rate curve, a capability of prediction of urban area is $80\%$, agriculture area is $55\%$, forest area is $40\%$ in higher $10\%$ of possibility which the land-surface change would occur. This integration model is unsatisfactory to Predict the forest area in the study area and thus as a future work, it is necessary to apply new thematic maps or prediction models In conclusion, we can expect that this way can be one of the most essential land-surface change studies in a few years.
Kim, Sang Min;Jung, Jae Hoon;Lee, Jae Bin;Heo, Joon;Hong, Sung Chul;Cho, Hyoung Sig
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.3-11
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2014
Recently, rapid urbanization has necessitated continuous updates in digital map to provide the latest and accurate information for users. However, conventional aerial photogrammetry has some restrictions on periodic updates of small areas due to high cost, and as-built drawing also brings some problems with maintaining quality. Alternatively, this paper proposes a scheme for efficient and accurate update of digital map using point cloud data acquired by Terrestrial Laser Scanner (TLS). Initially, from the whole point cloud data, the building sides are extracted and projected onto a 2D image to trace out the 2D building footprints. In order to register the footprint extractions on the digital map, 2D Affine model is used. For Affine parameter estimation, the centroids of each footprint groups are randomly chosen and matched by means of a modified RANSAC algorithm. Based on proposed algorithm, the experimental results showed that it is possible to renew digital map using building footprint extracted from TLS data.
Landslides are caused by complex interaction among a large number of interrelated factors such as topography, geology, forest and soils. In this study, a comparative study was carried out using fuzzy relationship method and artificial neural network to evaluate landslide susceptibility. For landslide susceptibility mapping, maps of the landslide occurrence locations, slope angle, aspect, curvature, lithology, soil drainage, soil depth, soil texture, forest type, forest age, forest diameter and forest density were constructed from the spatial data sets. In fuzzy relation analysis, the membership values for each category of thematic layers have been determined using the cosine amplitude method. Then the integration of different thematic layers to produce landslide susceptibility map was performed by Cartesian product operation. In artificial neural network analysis, the relative weight values for causative factors were determined by back propagation algorithm. Landslide susceptibility maps prepared by two approaches were validated by ROC(Receiver Operating Characteristic) curve and AUC(Area Under the Curve). Based on the validation results, both approaches show excellent performance to predict the landslide susceptibility but the performance of the artificial neural network was superior in this study area.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.4
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pp.34-44
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2006
Simulation models allow researchers to model large hydrological catchment for comprehensive management of the water resources and explication of the diffuse pollution processes, such as land-use changes by development plan of the region. Recently, there have been reported many researches that examine water body quality using Geographic Information System (GIS) and dynamic watershed models such as AGNPS, HSPF, SWAT that necessitate handling large amounts of data. The aim of this study is to develop a watershed based water quality estimation system for the impact assessment on stream water quality. KBASIN-HSPF, proposed in this study, provides easy data compiling for HSPF by facilitating the setup and simulation process. It also assists the spatial interpretation of point and non-point pollutant information and thiessen rainfall creation and pre and post processing for large environmental data An integration methodology of GIS and water quality model for the preprocessing geo-morphologic data was designed by coupling the data model KBASIN-HSPF interface comprises four modules: registration and modification of basic environmental information, watershed delineation generator, watershed geo-morphologic index calculator and model input file processor. KBASIN-HSPF was applied to simulate the water quality impact by variation of subbasin pollution discharge structure.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.4
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pp.26-41
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2012
It is necessary to manage, forecast and prepare agricultural production based on accurate and up-to-date information in order to cope with the climate change and its impacts such as global warming, floods and droughts. This study examined the applicability as well as challenges of the object-based image analysis method for developing a land cover image classification algorithm, which can support the fast thematic mapping of wide agricultural areas on a regional scale. In order to test the applicability of RapidEye's multi-temporal spectral information for differentiating agricultural land cover types, the integration of other GIS data was minimized. Under this circumstance, the land cover classification accuracy at the study area of Kimje ($1300km^2$) was 80.3%. The geometric resolution of RapidEye, 6.5m showed the possibility to derive the spatial features of agricultural land use generally cultivated on a small scale in Korea. The object-based image analysis method can realize the expert knowledge in various ways during the classification process, so that the application of spectral image information can be optimized. An additional advantage is that the already developed classification algorithm can be stored, edited with variables in detail with regard to analytical purpose, and may be applied to other images as well as other regions. However, the segmentation process, which is fundamental for the object-based image classification, often cannot be explained quantitatively. Therefore, it is necessary to draw the best results based on expert's empirical and scientific knowledge.
PARK, In-Hyeok;JIN, Gi-Ho;JEON, Ka-Young;HA, Sung-Ryong
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.2
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pp.1-15
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2015
Urban flooding threatens human beings and facilities with chemical and physical hazards since the beginning of human civilization. Recent studies have emphasized the integration of data and models for effective urban flood inundation modeling. However, the model set-up process is tend to be time consuming and to require a high level of data processing skill. Furthermore, in spite of the use of high resolution grid data, inundation depth and velocity are varied with building treatment methods in 2-D inundation model, because undesirable grids are generated and resulted in the reliability decline of the simulation results. Thus, it requires building generalization process or enhancing building orthogonality to minimize the distortion of building before converting building footprint into grid data. This study aims to develop building generalization method for 2-dimensional inundation analysis to enhance the model reliability, and to investigate the effect of building generalization method on urban inundation in terms of geographical engineering and hydraulic engineering. As a result to improve the reliability of 2-dimensional inundation analysis, the building generalization method developed in this study should be adapted using Digital Building Model(DBM) before model implementation in urban area. The proposed building generalization sequence was aggregation-simplification, and the threshold of the each method should be determined by considering spatial characteristics, which should not exceed the summation of building gap average and standard deviation.
The construction, development and maintenance of an economically, environmentally and socially sustainable campus involves the integration of measuring tools and technical information that invites and encourages the community to know the actual state to generate positive actions for reducing the negative impacts over the local environment. At the Universidad Nacional de Colombia - Campus $Bogot{\acute{a}}$, a public area with daily traffic of more than 25000 people, the Environmental Management Bureau has committed with the monitoring of the noise pollution and air quality, as support to the campaigns aiming to reduce the pollutant emissions associated to the student's activities and campus operation. The target of this study is based in the implementation of mobile air quality and sonometry monitoring equipment, the mapping of the actual air quality and noise pollution inside the university campus as a novel methodology for a sub-area inside a megacity. This results and mapping are proposed as planning tool for the institution administrative sections. A mobile Kunak$^{(R)}$ Air & OPC air monitoring station with the capability to measure particulate matter $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, Ozone ($O_3$), Sulfur Oxide ($SO_2$), Carbon Monoxide (CO) and Nitrogen Oxide ($NO_2$) as well as Temperature, Relative Humidity and Latitude and Longitude coordinates for the data georeferenciation; and a sonometer Cirrus$^{(R)}$ 162B Class 2 were used to perform the measurements. The measurements took place in conditions of academic activity and without it, with the aim of identify the impacts generated by the campus operation. Using the free code geographical information software QGIS$^{(R)}$ 2.18, the maps of each variable measured were developed, and the impacts generated by the operation of the campus were identified qualitative and quantitively. For the measured variables, an increase of around 21% for the $L_{Aeq}$ noise level and around 80% to 90% for air pollution were detected during the operation period.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.143-150
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2018
Periodic and systemic disaster management has become more important than ever owing to the recent continuous occurrence of disasters, such as fires, earthquakes, and flooding. This management goes beyond simple disaster preparedness, which was introduced minimally under the existing legal system. For effective disaster management, facilities should be managed through regular maintenance on a daily basis, and in the case of an emergency, intuitive and accurate communication is essential regarding the situation and purpose. BIM manages the entire building property data using the effective 3D visualization model, so it can be used for various management purposes from design to facility maintenance. In this study, through an expert survey on the use of services in a BIM-based integrated disaster information system, the available areas of BIM data were organized in terms of facility information management, 3D visualization, and disaster control. Later, through the use service and DB definition within the BIM-based disaster integration information system, the main facilities monitoring and response services based on BIM and BIM-based spatial management service are proposed. Based on this study, it is hoped that the BIM-based application service functions within the system will be implemented to enable an effective system response.
This study is to exhibit the iconographic narrative and visual culture of ancient Chinese art. The focus of the study is the composite integration of literature and graphic forms, in particular the heterochronous expression of different scenarios of scenes occurring in different time periods in pictures of ancient art. The unity of their origins with picture narration and comic art creation is the fusion of our modern times. The ancient Chinese understanding of visual art includes the traditional style of images and their symbolic meanings. Among artistic narrative expression, imagery contemplation and visual presentation have significance. Artistic thinking is inseparable from visual articulation. It is a rational thought process through creative language interpretation in visual media of imagery narratives. The characteristics of ancient imagery thinking and the way of presenting sequential incidents in the form pictures is a creative space of time. This is the spatial thinking of modern comic art, which is demonstrated through acceptance in artistic styles. Image narration needs new forms and media styles, including integrating with cultural values as aesthetic communication is necessary.
This paper reviewed the main characteristics of Web 2.0 and discussed the possible applications related to National Geographic Information Systems. In general, Web 2.0 refers to a next generation World Wide Web environment that let people participate and share information and data. The recent examples using Web 2.0 with geo-spatial information are convincing us apply Web 2.0 into National Geographic Information Systems. In order to imply Web 2.0 into National Geographic Information Systems, we should consider not only technological advancements related to providing the services but also shifting the relationship between information provider(government agencies) and end-users. In other words, new platform should be provided to users so that users can easily create, share, and mash-up data, which was previously managed and owned only by government agencies. Successful integration Web 2.0 platform into National Geographic Information Systems require some important points such that; 1) the consideration for the data should be changed from closed and agency owned data to opened and shared data. 2) data standards should be established to integrate all data from different sources. 3) real change need to be happened rather than different naming on the same system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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