The primary purposes of this study are to identify the characteristics of land development in urban area through GIS and remote sensing techniques and to provide useful implications for urban spatial policy. To perform these tasks, Daegu metropolitan city and its vicinities were selected as a study area, and remote sensing data and attributed data were collected, organized and analyzed. This study focuses on the following three steps. First, it identifies the characteristics of land development in urban areas by utilizing multi-temporal satellite image data (Landsat TM, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000 and 2005). Second, it tries to find an answer on a critical question concerning land use conversion, i.e., which land use leads expansion of urban area? Third, it derives implications for urban spatial policies based on these findings. The characteristics of the urban extents tell us that the main land use converted into urban use from non-urban uses is green areas. The public sector, central and local governments, leads the land use conversions of suburban lands as exclusive legal body to issue permission of land use change. Based on these findings, this study concludes that the more systematic and technically advanced management tools should be utilized for more effective spatial management for urban growth.
Kim, Jae-Ik;Hwang, Kook-Woong;Chung, Hyun-Wook;Yeo, Chang-Hwan
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.3
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pp.1-12
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2004
Nowadays, a satellite image is widely utilized in identifying and predicting urban spatial growth. It provides essential informations on horizontal expansion of urbanized areas. However, its usefulness becomes very limited in analyzing density of urban development. On the contrary, zonal data, typically census data, provides various density information such as population, number of houses, floor information within a given zone. The problem of the zonal data in analyzing urban growth is that the size of the zone is too big. The minimum administration unit, Dong, is too big to match the satellite images. This study tries to derive synergy effects by matching the merits of the two information sources-- image data and zonal data. For this purpose, basic statistical unit (census block size) is utilized as a zonal unit. By comparing the image and zonal data of 1985 and 2000 of Daegu metropolitan area, this study concludes that urban growth pattern is better explained when the two types of data are properly used.
In the context of ever-faster urbanization, cities are becoming increasingly complex, and data collection to understand such complex relationships is becoming a very important factor. This paper focuses on the lighter weight of the method of collecting urban data, and studied how to use such complementary data collection using crowdsourcing. Especially, the method of converting mobile acceleration sensor information to urban trip information by combining with locational information was experimented. Using the parameters for transportation type classification obtained from the research, information was obtained and verified in Singapore and Zurich. The result of this study is thought to be a good example of how to combine raw data into meaningful behavior information.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.17
no.1
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pp.45-54
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2015
This study is about the Type classification of architectural assets in Seosungro (one of the 4 Roads of Rampart in Junggu, Daegu), the main stronghold of Urban Regeneration projects according to the recent Urban Regeneration law. The purpose of this study is to suggest the basic data about Operation management method of Original Downtown modern buildings and valuable hanok, and Conservational Regeneration of Architectural property of Urban Environmental Improvement and Architectural assets. By researching, analysing the feature and classifying the type of the buildings in Seosungro, The type classified Conservation plan can be suggested. The Types of the Architectural assets will be the basic data of the application plan of modern buildings which is for the urban regeneration, and this can predict the quantity and the demand of the building for effective urban regeneration, and also can be an effective Urban regeneration policy data.
The demand for more accurate and realistic 3D urban models has been increasing more and more. Many studies have been conducted to extract 3D features from remote sensing data such as satellite images, aerial photos, and airborne laser scanning data. In this paper a technique is presented to extract and reconstruct 3D buildings in urban areas using airborne laser scanning data. Firstly all points in a building were divided into some groups by height difference. From segmented laser scanning data of irregularly distributed points we generalized and regularized building boundaries which better approximate the real boundaries. Then the roof points which are subject to the same groups were classified using pre-defined models by least squares fitting. Finally all parameters of the roof surfaces were determined and 3D building models were constructed. Some buildings with complex shapes were selected to test our presented algorithms. The results showed that proposed approach has good potential for reconstructing complex buildings in detail using only airborne laser scanning data.
In this study, we developed an integrated urban river data platform that collects, cleans, and provides data for urban river management. The urban river integrated data platform has the function of collecting data provided by various institutions using the Open API service. The collected data is purified through pre-processing and loaded into a database. The collected data can be reviewed and analyzed using a visualization system and provided through the Open API, so that it can be used as individual input data by combining them in the urban river model. In addition, the development system for real-time data was developed to apply real-time data to urban river models. Through this, users will be able to reduce the time and effort required for data collection, pre-processing and input data construction, thereby increasing efficiency and scalability in the development of urban river models and systems.
Background and objective: Urban topology can be characterized as impervious, which changes the hydrologic features of an area, increasing surface water flow during local heavy rain events. The pluvial flooding is also influenced by the vertical structures of the urban area. This study suggested a modified digital elevation model (DEM) to identify changes in urban hydrological conditions and segmentalized urban micro catchment areas using a geographical information system (GIS). Methods: This study suggests using a modified DEM creation process based on Rolling Ball Method concepts along with a GIS program. This method proposes adding realized urban vertical data to normal DEM data and simulating hydrological analyses based on RBM concepts. The most important aspect is the combination of the DEM with polygon data, which includes urban vertical data in three datasets: the contour polyline, the locations of buildings and roads, and the elevation point data from the DEM. DEM without vertical data (DCA) were compared with the DEM including vertical data (VCA) to analyze catchment areas in Shin-wol district, Seoul, Korea. Results: The DCA had 136 catchments, and the area of each catchment ranged from 3,406 m2 to 423,449 m2. The VCA had 2,963 catchments, with the area of each ranging from 50 m2 to 16,209 m2. The most important finding is that in the overlapped VCA; the boundary of areas directly affected by flooding and the direction of surface water flow could be identified. Flooding data from September 21, 2010 and July 27, 2011 in the Shin-wol district were applied as ground reference data. The finding is that in the overlapped VCA; the boundary of areas directly affected by flooding and the direction of surface water flow could be identified. Conclusion: The analysis of the area vulnerable to surface water flooding (SWF) was more accurately determined using the VCA than using the DCA.
This study examines the impact of the urban parameterization scheme and the land cover change on simulated near surface temperature using Unified Model (UM) over the Seoul metropolitan area. We perform four simulations by varying the land cover and the urban parameterization scheme, and then compare the model results with 46 AWS observation data from 2 to 9 August 2016. Four simulations were performed with different combination of two urban parameterization schemes and two land cover data. Two schemes are Best scheme and MORUSES (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme) and two land cover data are IGBP (International Geosphere and Biosphere Programme) and EGIS (Environmental Geographic information service) land cover data. When land use data change from IGBP to EGIS, urban ratio over the study area increased by 15.9%. The results of the study showed that the higher change in urban fraction between IGBP and EGIS, the higher the improvement in temperature performance, and the higher the urban fraction, the higher the effect of improving temperature performance of the urban parameterization scheme. 1.5-m temperature increased rapidly during the early morning due to increase of sensible heat flux in EXP2 compared to CTL. The MORUSES with EGIS (EXP3) provided best agreement with observations and represents a reasonable option for simulating the near surface temperature of urban area.
The primary goal in this paper is to analyze urban growth patterns using multi-temporal remote sensing images and geographic information data. In order to accomplish this purpose, firstly data pre-processing is carried out, and then land-use maps are generated with ancillary data source by heads-up on-screen digitizing. Lastly, using the results of the previous stages, the patterns of land-use and urban changes are monitored by the proposed scheme. In this research, using the multi-temporal images and geographic information data, monitoring of urban growth was carried out with the application of urban land-use changes.
Urban forests provide great ecosystem services to population in metropolitan areas even though they occupy little green space in a huge gray landscape. Unfortunately, urbanization inherently results in threatening the green infrastructure, and the recent urbanization trends drew great attention of scientists and policy makers on how to preserve or restore green infrastructure in metropolitan area. For this reason, mapping the spatial distribution of the green infrastructure is important in urban environments since the resulting map helps us identify hot green spots and set up long term plan on how to preserve or restore green infrastructure in urban environments. As a preliminary step for mapping green infrastructure utilizing multi-source remote sensing data in urban environments, the objective of this study is to map vegetation volume by fusing LiDAR and multispectral data in urban environments. Multispectral imageries are used to identify the two dimensional distribution of green infrastructure, while LiDAR data are utilized to characterize the vertical structure of the identified green structure. Vegetation volume was calculated over the metropolitan Chicago city area, and the vegetation volume was summarized over 16 NLCD classes. The experimental results indicated that vegetation volume varies greatly even in the same land cover class, and traditional land cover map based above ground biomass estimation approach may introduce bias in the estimation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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