As the ocean and beaches have suffered from the losses of sand, it is necessary to monitor the zones that are prone to erosion continuously with the object of the long-term management. However, each ward offices are busy trying to supply sand without analyzing the marine and beach topographic changes. Therefore a long term effect of erosion has not been shown. In this study, we proposed methods to collect accurate spatial data of the oceans and beaches through sounding and GPS surveys, and detected and analyzed topographic changes quantitatively and qualitatively, by using an integrated RS and GIS techniques. The result of this study revealed that the marine topography has been eroded for 25 years, because of the straight construction of the river and the vast development of urban features, in addition with change of the mean depth 0.40 m, the water surface area 11,028 $m^2$, and submarine volume 2,207,884 $m^3$. The beach topography has accreted for 5 years and the change of the mean elevation is 0.27m, the area 6,501 $m^2$, and volume 25,667 $m^3$, because of the installation of geogrids and the seasonal effect. We conducted monitoring works on the topographic survey of the ocean and beaches and analyzed the present condition of the coastal erosions. Therefore, it is estimated that necessary information on the supply of sand, the safe marine leisure and the management of bating place could be provided.
Crops show sensitive spectral characteristics according to their species and growth conditions and although frequent observation is required especially in summer, it is difficult to utilize optical satellite images due to the rainy season. To solve this problem, Constrained Cloud-Maximum Normalized difference vegetation index Composite (CC-MNC) algorithm was developed to generate periodic composite images with minimal cloud effect. In thisstudy, using this method, monthly Sentinel-2A/B Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) composite images were produced for paddies and high-latitude cabbage fields from 2019 to 2021. In August 2020, which received 200mm more precipitation than other periods, the effect of clouds, was also significant in MODIS NDVI 16-day composite product. Except for this period, the CC-MNC method was able to reduce the cloud ratio of 45.4% of the original daily image to 14.9%. In the case of rice paddy, there was no significant difference between Sentinel-2A/B and MODIS NDVI values. In addition, it was possible to monitor the rice growth cycle well even with a revisit cycle 5 days. In the case of high-latitude cabbage fields, Sentinel-2A/B showed the short growth cycle of cabbage well, but MODIS showed limitations in spatial resolution. In addition, the CC-MNC method showed that cloud pixels were used for compositing at the harvest time, suggesting that the View Zenith Angle (VZA) threshold needsto be adjusted according to the domestic region.
Background: Particulate matter (PM) is one of the leading causes of premature death worldwide. Previous studies in South Korea have applied a relative risk calculated from Western populations when estimating the disease burden attributable to PM. However, the relative risk of PM on health outcomes may not be the same across different countries or regions. Objectives: This study aimed to estimate the premature deaths and socioeconomic costs attributable to long-term exposure to PM in South Korea. We considered not only the difference in PM concentration between regions, but also the difference in relative risk. Methods: National monitoring data of PM concentrations was obtained, and missing values were imputed using the AERMOD model and linear regression model. As a surrogate for relative risk, hazard ratios (HRs) of PM for cardiovascular and respiratory mortality were estimated using the National Health Insurance Service-National Sample Cohort. The nation was divided into five areas (metropolitan, central, southern, south-eastern, and Gangwon-do Province regions). The number of PM attributable deaths in 2018 was calculated at the district level. The socioeconomic cost was derived by multiplying the number of deaths and the statistical value of life. Results: The average PM10 concentration for 2014~2018 was 45.2 ㎍/m3. The association between long-term exposure to PM10 and mortality was heterogeneous between areas. When applying area-specific HRs, 23,811 premature deaths from cardiovascular and respiratory disease in 2018 were attributable to PM10 (reference level 20 ㎍/m3). The corresponding socioeconomic cost was about 31 trillion won. These estimated values were higher than that when applying nationwide HRs. Conclusions: This study is the first research to estimate the premature mortality caused by long-term exposure to PM using relative risks derived from the national population. This study will help precisely identify the national and regional health burden attributed to PM and establish the priorities of air quality policy.
Kim, Minjun;Lee, Changgyu;Hwang, Suyeon;Ham, Jungsoo;Choi, Jinmu
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_3
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pp.1435-1446
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2021
Wind and flood damage caused by typhoons causes a lot of damage to the Korean Peninsula every year. In order to minimize damage, a preliminary analysis of damage estimation and evacuation routes is required for rapid decision-making. This study attempted to develop an analysis module that can provide necessary information according to the disaster stage. For use in the preparation stage, A function to check past typhoon routes and past damage information similar to typhoon routes heading north, a function to extract isolated dangerous areas, and a function to extract reservoir collapse areas were developed. For use in the early stages of response and recovery, a function to extract the expected flooding range considering the current flooding depth, a function to analyze expected damage information on population, buildings, farmland, and a function to provide evacuation information were included. In addition, an automated web map creation method was proposed to express the analysis results. The analysis function was developed and modularized based on Python open source, and the web display function was implemented based on JavaScript. The tools developed in this study are expected to be efficiently used for rapid decision-making in the early stages of monitoring against storm and flood damage.
In this study, seasonal Mann - Kendall test method was applied to 12 stations of the water quality measurement network of Nam-River based on data of BOD, COD, TN and TP for 11 years from January 2005 to December 2015 The changes of water quality at each station were examined through linear trends and the tendency of water quality change during the study period was analyzed by applying the locally weighted scatter plot smoother (LOWESS) method. In addition, spatial trends of the whole Nam-River were examined by items. The flow-adjusted seasonal Kendall test was performed to remove the flow at the water quality measurement station. As a result, BOD, COD concentration showed "no trand" and TN and TP concentration showed "down trand" in regional Kendall test throughout the study period. BOD and TP concentration in "no trand", COD, and TN concentration showed an "up trand" tendency in Nam-River dam. LOWESS analysis showed no significant water quality change in most of the analysis items and stations, but water quality fluctuation characteristics were shown at some stations such as NR1 (Kyungho-River 1), NR2 (Kyungho-River 2), NR3 (Nam-River), NR6 (Nam-River 2A). In addition, the flow-adjusted seasonal Kendall results showed that the BOD concentration was "up trand" due to the flow at the NR3 (Nam-River) station. The COD concentration was "up trand" due to the flow at NR1 (Kyungho-River 1) and NR2 (Kyungho-River 2) located upstream of the Nam-River. The effect of influent flow on water quality varies according to each site and analysis item. Therefore, for the effective water quality management in the Nam-River, it is necessary to take measures to improve the water quality at the point where the water quality is continuously "up trand" during the study period.
Kim, Yeong-Ho;Kong, In-Hak;Chung, Chu-Yong;Shin, Inchul;Cheong, Seonghoon;Jung, Won-Chan;Mo, Hee-Sook;Kim, Sang-Il;Lee, Yang-Won
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.2
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pp.337-342
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2019
This letter describes the development of WRI (Wildfire Risk Index) using GDAPS (Global Data Assimilation and Prediction System) and satellite data, and its application to the Goseong-Sokcho and Gangneung-Donghae wildfires in April 4, 2019. We made sure that the proposed WRI represented the change of wildfire risk of around March 19 and April 4 very well. Our approach can be a viable option for wildfire risk monitoring, and future works will be necessary for the utilization of GK-2A products and the coupling with the wildfire prediction model of the Korea Forest Service.
Odor compounds (geosmin, 2-MIB) have been causing problems in the Bukhan River system, but the causative organisms have not been clearly identified. To evaluate the relationship between dynamics of microbial community and odor compounds, two times monthly monitoring of water quality and microbial community from the three serial lakes (Lake Uiam, Lake Cheongpyeong and Lake Paldang) in the Bukhan River system were conducted from April to October 2017. The odor compounds were analyzed by HS-SPME analysis method using GC/MS. Bacteria communities were identified at the class level by NGS analysis. Actinobacteria and Betaproteobacteria were dominant taxon in bacteria community of three serial lakes. In the case of phytoplankton communities showed that seasonal changes by Bacillariophyceae and Cryptophyceae in spring, Cyanobacteria in summer, and Bacillariophyceae and Cryptophyceae in autumn. Dominant species was Dolichospermum (=Anabaena), Microcystis and Pseudanabaena in Bukhan River system in all study period. At the same time the odors geosmin and 2-MIB were also detected at high concentration. There is a significant positive correlation between proportion of Actinobaceria and 2-MIB concentration (r=0.491, p<0.01). In addition, proportion of cyanobacteria showed a significant correlation of geosmin (r=0.381, p<0.05) and 2-MIB (r=0.386, p<0.05) concentration. In this study, odor compounds in the Bukhan River system are considered to be a direct relationship between with Actinobacteria and cyanobacteria.
Open-pit mine development requires continuous management because of topographical changes and there is a risk of accidents if the current status survey is performed directly in the process of calculating the earthwork. In this study, the application of UAV photogrammetry, which can acquire spatial information without direct human access, was applied to open-pit mines development area and analyzed the accuracy, earthwork, and mountain restoration plan to determine its applicability. As a result of accuracy analysis at checkpoint using ortho image and Digital Surface Model(DSM) by UAV photogrammetry, Root Mean Square Error(RMSE) is 0.120 m in horizontal and 0.150 m in vertical coordinates. This satisfied the tolerance range of 1:1,000 digital map. As a result of the comparison of the earthwork, UAV photogrammetry yielded 11.7% more earthwork than the conventional survey method. It is because UAV photogrammetry shows more detailed topography. And result of monitoring mountain restoration showed possible to determine existence of rockfall prevention nets and vegetation. If the terrain changes are monitored by acquiring images periodically, the utility of UAV photogrammetry will be further useful to open-pit mine development.
In order to support the establishment of a farming plan, it is important to preemptively evaluate crop changes and to provide precise information. Therefore, it is necessary to provide customized information suitable for decision-making by farming stage through scientific and continuous monitoring using drones. This study was carried out to support the establishment of the farming plan for ground vegetable. The cultivation management map of each information was obtained from preliminary study. Three cultivation management maps include 'field emergence map', 'stress map' and 'productivity map' reflected spatial variation in the plantation by providing information in units of plants based on 3-dimensions. Application fields of the cultivation management map can be summarized as follows: detect miss-planted, replanting decision, fertilization, weeding, pest control, irrigation schedule, market quality evaluation, harvest schedule, etc.
Satellite imaging is an effective supplementary data source for detecting and verifying nuclear activity. It is also highly beneficial in regions with limited access and information, such as nuclear installations. Time series analysis, in particular, can identify the process of preparing for the conduction of a nuclear experiment, such as relocating equipment or changing facilities. Differences in the semantic segmentation findings of time series photos were employed in this work to detect changes in meaningful items connected to nuclear activity. Building, road, and small object datasets made of KOMPSAT 3/3A photos given by AIHub were used to train deep learning models such as U-Net, PSPNet, and Attention U-Net. To pick relevant models for targets, many model parameters were adjusted. The final change detection was carried out by including object information into the first change detection, which was obtained as the difference in semantic segmentation findings. The experiment findings demonstrated that the suggested approach could effectively identify altered pixels. Although the suggested approach is dependent on the accuracy of semantic segmentation findings, it is envisaged that as the dataset for the region of interest grows in the future, so will the relevant scope of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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