The purpose of this study is to examine residents' consciousness for urban parks and green spaces in the city of Daejeon. This work enables us to find new implementation factors to increase resident's satisfaction of urban parks and green spaces. This study surveyed 1005 residents from 80dongs(neighborhoods), of 5 Gu(districts) districts in Daejeon. The survey was conducted with a structurally organized questionnaire and objective materials. The data collected from participants of the survey were summarized as follows. Daejeon residents want more natural parks and neighborhood parks than other urban facilities as recreation facilities. The favorite places in which Daejeon residents visit are Bomun Mountain, Gap River, Geajock Mountain, and Yudeon River, in order. In landscape scenery of Daejeon, residents prefer Daedeck research complex area than others and they felt that urban landscape scenery is more improved than 5 years ago. Also they want to increase the area of park and green space about 4times more than present. The result shows that the importance index of park and green space is 8.7 and the satisfaction index is 5.42. These results suggests that the demand by residents for urban park and green spaces will improve as the urban structure is improved.
The purpose of this study was to propose the change of green area and green structure according to the change of the Floor Area Ratio(FAR) of apartment complex. The survey site was selected two each of apartment complex after due consider three type that is, the FAR below 100%, the FAR below 250% and the FAR over 250%. Green rate is 40.23~44.23%, green width is 3~15m, green volume is 1.06~1.71㎥/$m^2$, planting density of cannopy layer is 0.04~0.06tree/$m^2$, planting density of understory layer is 0.06~0.20tree/$m^2$ in case of Hwagok 2nd Jugong apartment(FAR 99%) and Gaepo Jugong apartment(FAR 73%) constructed in the 1970~1980. Green rate is 24.16~26.16%, green width is 3~7m, green volume is 0.84~1.54㎥/$m^2$, planting density of cannopy layer is 0.18~0.31tree/$m^2$, planting density of understory layer is 0.15~0.35tree/$m^2$ in case of Deungchon Jugong aparment(FAR 226%) and Gaehwa apartment(FAR240%) construsted in the mid-1990's. Green rate is 23.47~25.53%, green width is 2~6m, green volume is 1.06~2.12㎥/$m^2$, planting density of cannopy layer is 0.25tree/$m^2$, planting density of understory layer is 0.22~0.37tree/$m^2$ in case of Hanbo Guam apartment(FAR 269%) and Donga 3rd apartment(FAR 376%) constructed in the last-1990's. As the results of analysis of green structure according to changes of the Floor Area Ratio(FAR), the greater the FAR, the higher the rate of green area. The green volume and planted density is low without the change of the FAR and planted structure was simple-layer structure composed of alien woody species.
The green coverage ratio is the ratio of the land area to green coverage area, and it is used as a practical urban greening index. The green coverage ratio is calculated based on the land cover map, but low spatial resolution and inconsistent production cycle of land cover map make it difficult to calculate the correct green coverage area and analyze the precise green coverage. Therefore, this study proposes a new method to calculate green coverage area using aerial images and deep neural networks. Green coverage ratio can be quickly calculated using manned aerial images acquired by local governments, but precise analysis is difficult because components of image such as acquisition date, resolution, and sensors cannot be selected and modified. This limitation can be supplemented by using an unmanned aerial vehicle that can mount various sensors and acquire high-resolution images due to low-altitude flight. In this study, we proposed a method to calculate green coverage ratio from manned or unmanned aerial images, and experimentally verified the proposed method. Aerial images enable precise analysis by high resolution and relatively constant cycles, and deep learning can automatically detect green coverage area in aerial images. Local governments acquire manned aerial images for various purposes every year and we can utilize them to calculate green coverage ratio quickly. However, acquired manned aerial images may be difficult to accurately analyze because details such as acquisition date, resolution, and sensors cannot be selected. These limitations can be supplemented by using unmanned aerial vehicles that can mount various sensors and acquire high-resolution images due to low-altitude flight. Accordingly, the green coverage ratio was calculated from the two aerial images, and as a result, it could be calculated with high accuracy from all green types. However, the green coverage ratio calculated from manned aerial images had limitations in complex environments. The unmanned aerial images used to compensate for this were able to calculate a high accuracy of green coverage ratio even in complex environments, and more precise green area detection was possible through additional band images. In the future, it is expected that the rust rate can be calculated effectively by using the newly acquired unmanned aerial imagery supplementary to the existing manned aerial imagery.
For this study grasp coverage condition and forest stratification to various green space, observed air temperature and relative humidity. With this data, coverage condition and air temperature, relative humidity distribution, analyzed relationship of forest rate and air temperature or relative humidity, tree numbers and green volume and humidity by revolution analysis. In this result, higher none is formed artificiality and barren area, lower zone did fores and water area. Relative humidity have corresponding type of air temperature distribution. lower Tone was higher humidity. Different of Idlest type or water area, surround of forest showed relatively higher humidity. Increasing tree numbers or green volume effect higher humidity and this efficiency order of an arbor, subarbor, shrub.
Formaldehyde emissions from the construct was harmful to human. Diatomite, bentonite and zeolite were used as porous materials for fabricating panels. Formaldehyde adsorption and physical characteristics of porous materials were investigated and hydrothermal method was applied to fabricate panels. Formaldehyde adsorption contents of panels with porous materials were higher than that of panel without porous materials. The panels with Cheolwon diatomite and Pohang zeolite showed excellent characteristics of Formaldehyde adsorption. These characteristics were caused by higher surface area and pore volume of porous materials. Formaldehyde adsorption contents were influenced by surface area and pore volume of panels. Correlation coefficient between surface area and Formaldehyde adsorption content of panels was 0.87. The panels with porous materials had higher strength than that without porous materials because of bridging role particles.
At present, monitoring programmes for green network have been mainly based on field sampling, which relies on attributes of an area at one point in time, reflecting an emphasis on the small number of in-situ data. One of the major disadvantages of traditional field monitoring is that it is costly, laborious and time consuming due to the large number of samples required. The aim of this research was to evaluate green network based on pixel of Landsat TM satellite image. An empirical study for a case study site was conducted to demonstrate how a standard remote sensing technology can be used to assist in monitoring the green network based on pixel. The pixel-based analysis made it possible to identify area-wide patterns of green network subject to many different type of artificial structures, which cannot be acquired by traditional field sampling. It was demonstrated that the degradation trends of green network could be used effectively as an indicator to restrict further development of the sites since the quantitative data generated from remote sensing can present area-wide visual evidences by permanent record. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to support more scientific and objective decision-making in monitoring green network.
This study used 3D computational fluid dynamics (CFD) in the ENVI-met program to investigate how particulate matters (PM) generated on roads disperse through adjacent urban neighborhoods according to the urban development pattern. An urban area centered on a six-lane road in the vicinity of Miryang City Hall in Gyeongnam Province was selected to simulate the effect of the green space and building height on the PM concentration. The ENVI-met model considered the presence of green space and different building heights (high/low) on both sides of the road to examine the dispersion of PM. The result showed that the area of high-rise buildings and green space had the lowest PM concentration dispersed to the adjacent area, followed by the area of high-rise buildings and no green space. In contrast, the PM concentration remained relatively high for low-rise buildings, regardless of the green space. The reason for the low PM concentration in the area with high-rise buildings was a strong building wind, which caused PM to disperse to the outside, lowering the PM concentration quickly. These results indicate that the PM can disperse faster, and the PM concentration remains low in the urban neighborhood. On the other hand, green space had no significant effect on reducing PM in the urban neighborhood. In particular, when there are low-rise buildings on both sides of the road, the green space has no effect on the PM concentration in the urban neighborhood. Since this study considered only the case of PM emitted from the road, future studies should investigate other factors to figure out the dispersion model of PM and conduct on-site experiments.
This study was conducted selecting 44 places with a block unit subject to urban area in Gangnam-gu, to analyze a temperature change according to land use and green structure. In this study, it was used the broad-wide urban temperature, supported by Landset TM and ETM+ satellite image 6scene(1999${\~}$2002). The result of the research, the land use pattern has slightly influence on a temperature change of urban area. The result from correlation analysis between temperature and the factors affected by land cover type, such as building-to-land ratio(A correlation coefficient is 0.368${\~}$0.709) have positive correlation and green area ratio(a correlation coefficient is -0.551${\~}$-0.860) have negative correlation. The result from correlation analysis between temperature and green capacity of the land, crown projection area ratio, each factor have negative correlation with temperature, as showing that a correlation coefficient of green capacity of the land is -0.577(June 2006)${\~}$-0.882(June 1999) and crown projection area ratio's is -0.549(June 2001)${\~}$-0.817(June 1999). The result of the regression analysis for establishing urban area temperature change prediction model showed that green capacity of the land of the explanation variable was accepted.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.49
no.6
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pp.65-76
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2007
Studies in landscape ecology have emphasized on the relationship between landscape patterns and shapes. A variety of landscape metrics has been developed so far to quantify landscape structures. Therefore, their developments and widespread applications become possible with the advent of spatial information systems including geographic information systems(GIS) and remote sensing. This study is to grasp the change of land use and landscape ecology indices, and to analyze the change of landscape structure in a part of Gyeonggi-do during 15 years from 1985 to 2000. Green-area distribution maps and agricultural-area distribution maps for the analysis were reconstructed from land cover maps constructed by WAMIS(Water Management Information System). And then, 4 landscape ecology indices(TA, LPI, SHAPE_AM, CAI_MN) for the green-area and 5 landscape ecology indices(TA, PD, LPI, LSI, CAI_MN) for the agricultural-area were selected by using pearson correlation analysis. According to the spatio-temporal change analysis using landscape ecology indices, the green-area fragmentation of Yongin was the most severe of the study area and the agricultural-area fragmentation of Gwangju and Namyangju was more severe than any other regions.
The effects of low impact development (LID) techniques, such as green roofs and porous pavements, on the runoff and pollutant load from an apartment complex were simulated using the Site Evaluation Tool (SET). The study site was the Olympic Village, a preexisting apartment complex in Seoul, South Korea, which has a high percentage of impervious surfaces (approximately 72% of the total area). Using the SET, the effects of replacing parking lots, sidewalks and driveways (37.5% of the total area) having porous pavements and rooftops (14.5% of the total area) with green roofs were simulated. The simulation results indicated that LID techniques reduced the surface runoff, and peak flow and pollutant load, and increased the evapotranspiration and soil infiltration of precipitation. Per unit area, the green roofs were better than the porous pavements at reducing the surface runoff and pollutant loads, while the porous pavements were better than green roofs at enhancing the infiltration to soil. This study showed that LID methods can be useful for urban stormwater management and that the SET is a useful tool for evaluating the effects of LID on urban hydrology and pollutant loads from various land covers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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