Multitemporal analysis with remotely sensed data is complicated by numerous intervening factors, including atmospheric attenuation and occurrence of clouds that obscure the relationship between ground and satellite observed spectral measurements. Using an adaptive reconstruction system, dynamic compositing approach was developed to recover missing/bad observations. The reconstruction method incorporates temporal variation in physical properties of targets and anisotropic spatial optical properties into image processing. The adaptive system performs the dynamic compositing by obtaining a composite image as a weighted sum of the observed value and the value predicted according to local temporal trend. The proposed system was applied to the sequence of NDVI images of AVHRR observed on the Korean Peninsula from 1999 year to 2000 year. The experiment shows that the reconstructed series can be used as an estimated series with complete data for the observations including bad/missing values. Additionally, the gradient image, which represents the amount of temporal change at the corresponding time, was generated by the proposed system. It shows more clearly temporal variation than the data image series.
In order to establish effective fishing ground environment equipment and artificial reef in coastal area, the methodology to select the most suitable area for artificial reef should be applied after analyzing the correlation between fishing ground environment and ocean environment. In this paper, thematic maps were prepared by using satellite remote sensing and GIS for the sea surface temperature, chlorophyll, transparency, the depth of sea water and the condition of submarine geologic which are considered as the most elements when selecting suitable area for artificial reef in Tong-Yong bay. Then, the most suitable area for artificial reef was selected by giving weight score depending on the suitable condition of this area and analyzing spatial data. The results showed it makes possible for this methodology, which selects the suitable area for artificial reef using satellite remote sensing and GIS, to manage the institution of artificial reef more entirely and efficiently through analyzing and visualizing.
This paper reports experiments and analysis work done to find out the cause of Y parallex for stereo pairs of KOMPSAT-2 images and means to improve the Y parallex problem. We could conclude that the Y parallex problem was caused by resampling errors of KOMPSAT-2 PANchromatic bands, induced by the process of warping PANchromatic band with reference to multispectral bands. We could also conclude that a rigorous warping process could improve resampling of KOMPSAT-2 PANchromatic band and remove the Y parallex problem significantly. We also confirmed that a rigorous warping process could also remove blocky brightness patterns present on KOMPSAT-2 PANchromatic band. Therefore, by implementing more rigorous warping process within KOMPSAT-2 scene generation procedures, KOMPSAT-2 geometric and radiometric quality will be improved.
Remote sensing can be used to provide information about the monitoring of crop situation. This study was conducted to estimate the amount of nitrogen present in paddy fields by measuring the amount of nitrogen in hairy vetch using an UAV (Unmaned Aerial Vehicle). NDVIs (Normalized Difference Vegetation Index) were calculated using UAV images obtained from paddy fields in Seocheon on May 14th 2015. There was strong relationship between UAV NDVI and the amount of nitrogen in hairy vetch (R2=0.79). Spatial distribution maps of green manure nitrogen were generated on each paddy field using the nitrogen-vegetation index relations to help farmers determine the amount of N fertilizers added to their rice fields after the application of green manure such as hairy vetch.
Park, Eunbeen;Song, Cholho;Ham, Boyoung;Kim, Jiwon;Lee, Jongyeol;Choi, Sol-E;Lee, Woo-Kyun
Journal of Climate Change Research
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v.9
no.4
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pp.385-398
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2018
Although the importance of developing reliable and systematic GHG inventory has increased, the GIS/RS-based national scale LULUCF (Land Use, Land-Use Change and Forestry) sector analysis is insufficient in the context of the Paris Agreement. In this study, the change in $CO_2$ storage of forest land due to land use change is estimated using two GIS/RS methodologies, Sampling and Wall-to-Wall methods, from 2000 to 2010. Particularly, various imagery with sampling data and land cover maps are used for Sampling and Wall-to-Wall methods, respectively. This land use matrix of these methodologies and the national cadastral statistics are classified by six land-use categories (Forest land, Cropland, Grassland, Wetlands, Settlements, and Other land). The difference of area between the result of Sampling methods and the cadastral statistics decreases as the sample plot distance decreases. However, the difference is not significant under a 2 km sample plot. In the 2000s, the Wall-to-Wall method showed similar results to sampling under a 2 km distance except for the Settlement category. With the Wall-to-Wall method, CO2 storage is higher than that of the Sampling method. Accordingly, the Wall-to-Wall method would be more advantageous than the Sampling method in the presence of sufficient spatial data for GHG inventory assessment. These results can contribute to establish an annual report system of national greenhouse gas inventory in the LULUCF sector.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.515-523
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2018
In order to obtain consistent change detection result for multi-temporal satellite images, preprocessing must be performed. In particular, the preprocessing related to the spectral values can be performed by the radiometric normalization, and relative radiometric normalization is generally utilized. However, most relative radiometric normalization methods assume a linear relationship between the two images, and nonlinear spectral characteristics such as phenological differences are not considered. Therefore, this study proposes a relative radiometric normalization which assumes nonlinear relationships that can perform compositive normalization of radiometric and phenological characteristics. The proposed method selects the subject and reference images, and then extracts the radiometric control set samples through the no-change method. In addition, spectral indexes as well as pixel values are extracted in order to consider sufficient information, and modeling of nonlinear relationships is performed through multilayer perceptron. Finally, the proposed method is compared with the conventional relative radiometric normalization methods, which shows that the proposed method is visually and quantitatively superior.
The ultimate goal of satellite development is to use information obtained from satellites. Therefore, national-levelsatellite development program should include not only hardware development, but also infrastructure establishment and application technology development for information utilization. Until now, Korea has developed various satellites and has been very useful in weather and maritime surveillance as well as various disasters. In particular, KOMPSAT (Korea Multi-purpose Satellite) images have been used extensively in agriculture, forestry and marine fields based on high spatial resolution, and has been widely used in research related to precision mapping and change detection. This special issue aims to introduce a variety of recent studies conducted using KOMPSAT optical and SAR (Synthetic Aperture Radar) images and to disseminate related satellite image application technologies to the public sector.
River cross-section measurement data is one of the most important input data in research related to hydraulic and hydrological modeling, such as flow calculation and flood forecasting warning methods for river management. However, the acquisition of accurate and continuous cross-section data of rivers leading to irregular geometric structure has significant limitations in terms of time and cost. In this regard, a primary objective of this study is to develop a methodology that is able to measure the spatial distribution of continuous river characteristics by minimizing the input of time, cost, and manpower. Therefore, in this study, we tried to examine the possibility and accuracy of continuous cross-section estimation by estimating the water depth for each cross-section through multiple linear regression analysis using RGB-based aerial images and actual data. As a result of comparing with the actual data, it was confirmed that the depth can be accurately estimated within about 2 m of water depth, which can capture spatially heterogeneous relationships, and this is expected to contribute to accurate and continuous river cross-section acquisition.
In the past, holy sites were mainly designated on a basis of archaeological norms and endowed with a specific fixed identity according to historical, religious, and contextual interpretations. However, approaches to these sites are more flexible in recent times. These locations transcend the boundaries of space and time to enable the experience of diverse transformation and reveal multiple religious identities which are embedded in the complex interaction between power and authority. In this regard, the dynamic meanings of the religious symbology of Daesoon Jinrihoe's temple complexes, imagery, and the spatial structures enable us to grant them a new identity by re-establishing these structures as World Heritage sites. Temple complexes (dojang) correspond to the outstanding universal values identified by UNESCO in that the spiritual activities conducted at these holy sites draw the same attention as would be drawn by historical value. In this context, this study aims to explore the potential for Daesoon Jinrihoe's temple complexes to be designated UNESCO world heritage sites. To carry out this study, existing religious heritage sites such as Mount Athos Monasteries in Greece and Lumbini in Nepal are examined as case studies, and the operational plan, conservation, protection of relics, and interaction with its neighboring community and tourists are likewise closely examined in this study.
Kim, Hayoung;Na, Ra;Joo, Donghyuk;Choi, Gyuhoon;Oh, Yun-Gyeong
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.28
no.2
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pp.87-96
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2022
As part of strengthening energy security and responding to climate change, the government has promoted various renewable energy measures to increase the development of renewable energy facilities. As a result, small-scale solar installations in rural areas have increased rapidly. The number of complaints from local residents is increasing. Therefore, in this study, deep learning technology is applied to high-resolution aerial images on the internet to detect solar power plants installed in rural areas to determine whether or not solar power plants are installed. Specifically, I examined the solar facility detector generated by training the YOLO(You Only Look Once) v2 object detector and looked at its usability. As a result, about 800 pieces of training data showed a high object detection rate of 93%. By constructing such an object detection model, it is expected that it can be utilized for land use monitoring in rural areas, and it can be utilized as a spatial data construction plan for rural areas using technology for detecting small-scale agricultural facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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