Kim, Hyunji;Ryu, Jae-Hyun;Seo, Min Ji;Lee, Chang Suk;Han, Kyung-Soo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.30
no.3
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pp.375-381
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2014
Soil moisture is an essential satellite-driven variable for understanding hydrologic, pedologic and geomorphic processes. The European Space Agency (ESA) has endorsed soil moisture as one of Climate Change Initiates (CCI) and had merged multi-satellites over 30 years. The $0.25^{\circ}$ coarse resolution soil moisture satellite data showed correlations with variables of a water stress index, Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), from a stepwise regression analysis. The ancillary data from TVDI, Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS were inputted to a multi-regression analysis for estimating the surface soil moisture. The estimated soil moisture was validated with in-situ soil moisture data from April, 2012 to March, 2013 at Andong observation sites in South Korea. The soil moisture estimated using satellite-based LST and NDVI showed a good agreement with the observed ground data that this approach is plausible to define spatial distribution of surface soil moisture.
The regulating and relaxing targets in the Land Use Regulation and Total Maximum Daily Loads are influenced by Land cover information. For the providing more accurate land information, this study attempted to generate an impervious surface map using KOMPSAT-2 image which a Korea manufactured high resolution satellite image. The classification progress of this study carried out by tasseled-cap spectral enhancement through each class extraction technique neither existing classification method. KOMPSAT-2 image of this study is enhanced by Soil Brightness Index(SBI), Green vegetation Index(GVI), None-Such wetness Index(NWI). Then ranges of extracted each index in enhanced image are determined. And then, Confidence Interval of classes was determined through the calculating Non-exceedance Probability. Spectral distributions of each class are changed according to changing of Control coefficient(${\alpha}$) at the calculated Non-exceedance Probability. Previously, Land cover classification map was generated based on established ranges of classes, and then, pervious and impervious surface was reclassified. Finally, impervious ratio of reclassified impervious surface map was calculated with blocks in the study area.
Basaga, Hasan Basri;Bayraktar, Alemdar;Kaymaz, Irfan
Structural Engineering and Mechanics
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v.42
no.2
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pp.175-189
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2012
This paper presents an algorithm for structural reliability with the response surface method. For this aim, an approach with three stages is proposed named as improved response surface method. In the algorithm, firstly, a quadratic approximate function is formed and design point is determined with First Order Reliability Method. Secondly, a point close to the exact limit state function is searched using the design point. Lastly, vector projected method is used to generate the sample points and Second Order Reliability Method is performed to obtain reliability index and probability of failure. Five numerical examples are selected to illustrate the proposed algorithm. The limit state functions of three examples (cantilever beam, highly nonlinear limit state function and dynamic response of an oscillator) are defined explicitly and the others (frame and truss structures) are defined implicitly. ANSYS finite element program is utilized to obtain the response of the structures which are needed in the reliability analysis of implicit limit state functions. The results (reliability index, probability of failure and limit state function evaluations) obtained from the improved response surface are compared with those of Monte Carlo Simulation, First Order Reliability Method, Second Order Reliability Method and Classical Response Surface Method. According to the results, proposed algorithm gives better results for both reliability index and limit state function evaluations.
We propose a design and optimization method for a dielectric-loaded surface plasmon polariton waveguide using a genetic algorithm. This structure consists of a polymer ridge on top of two layers of substrate and gold film. The thickness, width and refractive index of the ridge are designed to optimize the figures of merit including mode confinement and propagation length. The modal analysis combined with the effective index method shows that the designed waveguide exhibits a fundamental propagation mode with high mode confinement while ensuring that the propagation loss remains relatively low.
The drought index has been developed, based on a $8.6{\mu}m$ surface emissivity in the $8-12{\mu}m$ MODIS channels over the African Sahel region (10-20 N, 13 W-35 W) and the Seoul Metropolitan Area (SMA: 37.2-37.7 N, 126.6-127.2 E). The emissivity indicates the $SiO_2$ strength and can vary interannually by vegetation, water vapor, and soil moisture, as a potential indicator of drought conditions. In a well-vegetated region close to 10 N of the Sahel, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) showed high sensitivity, while the emissivity did not. On the other hand, the NDVI experienced negligible variability in a poorly vegetated region near 20 N, while the emissivity reflected sensitively the effects of atmospheric water vapor and soil moisture conditions. Seasonal variations of the emissivity (0.94-0.97) have been examined over the SMA during the 2003-2004 period compared to NDVI (or Enhanced Vegetation Index; EVI). Here, the dryness was more severe in urban area with less vegetation than in suburban area; the two areas corresponded to the north and south of the Han river, respectively. The emissivity exhibiting a significant spatial correlation of ${\sim}0.8$ with the two indices can supplement their information.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.3
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pp.200-207
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2003
'||'||'||'&'||'||'||'quot;Overheating index'||'||'||'&'||'||'||'quot;, the normalized difference in incident solar energy between a target surface and a level surface, is helpful in estimating the spatial variation in daily maximum temperature at the landscape scale. It can be computed as the ratio of the 4-hour cumulative solar irradiance surplus or deficit from that over a level surface to the maximum possible deviation (15 MJ $m^{-2}$ ) during the midafternoon. Ecosystem models may, for simplicity, use an empirical proxy (exposure index) variable combining slope and aspect in place of the overheating index to account for the variation of midafternoon solar irradiance. A comparative study with real-world landscape data was carried out to evaluate the performance of exposure index in replacing the overheating index. Overheating indices for summer solstice, fall equinox and winter solstice were calculated at 573,650 grid cells constituting the land surface of Donggye-Myun, Sunchang County in Korea, based on a 10-m DEM. Exposure index was also calculated for the same area and fitted for the variation of overheating index to derive a 2$^{nd}$ -order linear regression equation. The coefficient of determination ($R^2$) was 0.50 on summer solstice, 0.56 on fall equinox, and 0.44 on winter solstice, respectively. These are much lower than the theoretically calculated $R^2$ values ranging from 0.7 in summer to 0.9 in autumn. According to our study, exposure index failed to accurately predict the cumulative solar irradiance over a complex terrain, hindering its application to daily maximum temperature estimation. We suggest direct calculation of the overheating index in preference to using the exposure index.
This work investigated heavy metal pollution in surface sediments of rivers in Busan, Korea. Surface sediments were analyzed in order to conduct contamination assessment of organic matter, nutrients, and heavy metal concentrations. Contamination assessment of heavy metals was conducted using geoaccumulation index (Igeo), pollution load index (PLI), and potential ecological risk index (RI). Accumulation of organic matter and nutrients were affected by water discharged from sewage treatment plant. The concentrations of organic matter and nutrients were found to be greater in points which were close to the sewage treatment plant more than points furthest. The concentrations of Pb, Zn, Cu, Cd, Hg, As, Cr, and Ni were found to be greater in surface sediment more than in the background. The mean concentrations of heavy metals were in the order of Zn (323.5 mg/kg) > Cu (70.5 mg/kg) > Pb (39.8 mg/kg) > Cr (33.4 mg/kg) > Ni (13.5 mg/kg) > As (9.4 mg/kg) > Cd (0.84 mg/kg) > Hg (0.092 mg/kg). The result of geoaccumulation indices indicated that Hg > Cr > Cu > Ni > Zn > As > Pb > Cd were found in order of severe contamination by heavy metals. From PLI and RI analysis, it was evident that the Suyeonggang 2 was the most contaminated river.
We calculated a refractive index of the lens surface by measuring a spectral reflectance for a tinted time on manufacturing of the color lens. The longer a tinted time, the larger a reflectance and reflective index. The refractive index increased for a time up to the colorant's saturation state on the lens surface. The refractive index's change curve of blue color lens for a time depended on the Boltzmann growth curve. then we obtained the parameter's values of $n_{min}=1.482$, $n_{max}=1.497$, $t_c=11.53$ and $d_0=2.287$.
Index for difference of vegetation surface roughness (BSI: Bi-directional reflectance factor structure Index) was proposed in our laboratory (Konda et al., 2000). It is thought that BSI is useful vegetation index for vegetation monitoring. If it can be applied for global covered satellite data, detailed monitoring of global vegetation can be expected. However, in order to apply BSI to global satellite data, there are some problems to be solved. In this study, in order to make global data set of BSI, it arranged about processing of the global satellite data for making BSI data sets.
The real-time monitoring of surface vegetation is essential for the management of droughts, vegetation growth, and water resources. The availability of land cover maps based on remotely collected data makes the monitoring of surface vegetation easier. The vegetation index in an area is likely to be proportional to meteorological elements there such as air temperature and precipitation. This study investigated relationship between vegetation index based on Moderate Resolution Image Spectroradiometer (MODIS) and ground-measured meteorological elements at the Yongdam catchment station. To do this, 16-day averaged data were used. It was found that the vegetation index is well correlated to air temperature but poorly correlated to precipitation. The study provides some intuition and guidelines for the study of the droughts and ecologies in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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