We improved the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) land cover map over the Asia-Oceania region through the reclassification of the misclassified pixels. The misclassified pixels are defined where the number of land cover types are greater than 3 from the 12 years of MODIS land cover map. The ratio of misclassified pixels in this region amounts to 17.53%. The MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series over the correctly classified pixels showed that continuous variation with time without noises. However, there are so many unreasonable fluctuations in the NDVI time series for the misclassified pixels. To improve the quality of input data for the reclassification, we corrected the MODIS NDVI using Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) developed by Cho and Suh (2013). Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) was used for the clustering of NDVI data over the misclassified pixels and land cover types was determined based on the seasonal variation pattern of NDVI. The final land cover map was generated through the merging of correctly classified MODIS land cover map and reclassified land cover map. The validation results using the 138 ground truth data showed that the overall accuracy of classification is improved from 68% of original MODIS land cover map to 74% of reclassified land cover map.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.12
no.3
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pp.1-8
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2009
The present study was conducted with the object of measuring sensibility image through an experiment with human bodies and indexing human feelings according to land cover types. The temperature by land cover types formed the lowest temperature in planted areas and the highest temperature in paved areas. The wind velocity is stronger in bare grounds, the surface of water and building areas than planted areas, grassland and paved areas. In the case of using a globe thermometer, a solar controled device confirmed the planted areas. In summer, an increase of thermal sensation are indicated a decrease of amenity, and the sensation which has high correlationship is in order by amenity, thermal sensation, airflow sensation and humidity sensation.
Various matching methods have been introduced by investigators to improve digital elevation model (DEM) accuracy of satellite imagery. This study proposed an area-based matching method according to land cover property using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images for DEM generation from IKONOS stereo imagery. For this, matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex nonlinear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters to minimize search area. The matching is carried out based on this line. Land cover classes are divided off into water, urban land, forest and agricultural land. Matching size is selected using a correlation-coefficient image in the four areas. The selected sizes are $81{\times}81$ pixels window, $21{\times}21$ pixels window, $119{\times}119$ pixels window and $51{\times}51$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. And hence, DEM is generated from IKONOS stereo imagery using the selected matching sizes and land cover map on the four types.
Satellite images have been used to obtain land cover information that is one of important factors for hydrological analysis over a large area. In urban area, more detailed land cover data are often required for hydrological analysis because of the relatively complex land cover types. The number of land cover classes that can be classified with traditional multispectral data is usually less than the ones required by most hydrological uses. In this study, we present the capabilities of hyperspectral data (Hyperion) for the classification of hydrological land cover types in urban area. To obtain 17 classes of urban land cover defined by the USDA SCS, spectral mixture analysis was applied using eight endmembers representing both impervious and pervious surfaces. Fractional values from the spectral mixture analysis were then reclassified into 17 cover types according to the ratio of impervious and pervious materials. The classification accuracy was then assessed by aerial photo interpretation over 10 sample plots.
This study was carried out in the teaching and research forest of the University of Dschang in Belabo, with the aim of analysing land-cover and land-use changes as well as carbon stocks dynamic. The databases used are composed of three Landsat satellite images (5TM of 1984, 7ETM + of 2000 and 8OLI of 2016), enhanced by field missions. Satellite images were processed using ENVI and ArcGIS software. Interview, focus group discussion methods and participatory mapping were used to identify the activities carried out by the local population. An inventory design consisting of four transects was used to measure dendrometric parameters and to identify land-use types. An estimation of carbon stocks in aboveground and underground woody biomass was made using allometric models based on non-destructive method. Dynamic of land-cover showed that the average annual rate of deforestation is 0.48%. The main activities at the base of this change are agriculture, house built-up and logging. Seven types of land-use were identified; adult secondary forests (64.10%), young secondary forests (7.54%), wetlands (7.39%), fallows (3.63%), savannahs (9.59%), cocoa farms (4.28%) and mixed crop farms (3.47%). Adult secondary forests had the highest amount of carbon ($250.75\;t\;C\;ha^{-1}$). This value has decreased by more than 60% for mixed crop farms ($94.67\;t\;C\;ha^{-1}$), showing the impact of agricultural activities on both forest cover and carbon stocks. Agroforestry systems that allow conservation and introduction of woody species should be encouraged as part of a participatory management strategy of this forest.
Land-use types should be included in air pollutant diffusion model because a complex mixture of various land-use patterns with computational grid can make errors in calculation of several parameters. However, the air pollutant diffusion model has generally been treated with a uniform component with land-use type in each mesh because of the complexity of the simulation. This study presents a numerical simulation of the horizontal distribution of $O_3$dry deposition velocity during summertime in Busan metropolitan city. The calculation of the meteorological field was conducted using the land cover data. Simulation has been performed by the following two scenarios : (1) one with current land cover data, and (2) the other with only land and sea for the surface characteristics. The results from each scenario reveals considerable differences on the meteorological fields and these differences can cause changes in the calculation values of $O_3$deposition velocity.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.2
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pp.77-86
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2012
This study was aim to predict future land-cover changes and to analyze regional land-cover changes in irrigation areas and agricultural reservoir watersheds under climate change scenario. To simulate the future land-cover under climate change scenario - A1B of the SRES (Special Report on Emissions Scenarios), Dyna-CLUE (Conversion of Land Use Change and its Effects) was applied for modeling of competition among land-use types in relation to socioeconomic and biophysical driving factors. For the study areas, 8 agricultural reservoirs were selected from 8 different provinces covering all around nation. The simulation results from 2010 to 2100 suggested future land-cover changes under the scenario conditions. For Madun reservoir in Gyeonggi-do, total decrease amount of paddy area was a similar amount of 'Base demand scenario' of Water Vision 2020 published by MLTMA (Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs), while the decrease amounts of paddy areas in other sites were less than the amount of 'High demand scenario' of Water Vision 2020. Under A1B scenario, all the land-cover results showed only slight changes in irrigation areas of agricultural reservoirs and most of agricultural reservoir watersheds will be increased continuously for forest areas. This approach could be useful for evaluating and simulating agricultural water demand in relation to land-use changes.
This study used the multistage hierarchical clustering image classification to analyze the satellite images for the land-cover types of an area in the Korean peninsula. The multistage algorithm consists of two stages. The first stage performs region-growing segmentation by employing a hierarchical clustering procedure with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous, and finally the whole image space is segmented into sub-regions where adjacent regions have different physical properties. Without spatial constraints for merging, the second stage clusters the segments resulting from the previous stage. The image classification of hierarchical clustering, which merges step-by step two small groups into one large one based on the hierarchical structure of digital imagery, generates a hierarchical tree of the relation between the classified regions. The experimental results show that the hierarchical tree has the detailed information on the hierarchical structure of land-use and more detailed spectral information is required for the correct analysis of land-cover types.
Park, Sung-Ae;Kong, Hak-Yang;Kim, Seung-Hyun;Park, Sungmin;Shin, Young-Kyu
Ecology and Resilient Infrastructure
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v.3
no.1
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pp.46-53
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2016
This study was conducted to analyze the effect of the different land covers of an urban park (Hyowon park) in downtown Suwon on the urban thermal variations during a hot summer. The effect of the air temperature reduction in the urban park was 4.4%-4.5% for the downtown residence (Maetan-dong). This value was about 0.8% lower than that of the outskirts residence (Sanggwanggyo-dong). The daily mean temperature, daily maximum temperature, summer day and heat wave frequency were measured under the different land covers (cement-block, grass, pine-grass, shading area and mixed forest) showed these values generally decreased under natural land cover types. Daily minimum temperature and tropical night frequency didn't seem to correlate with the land cover types. Means of thermal comfort indices (wet bulb globe temperature, heat index and discomfort index) in the shading area, mixed forest and the pine-grass types were lower than those of cement block and grass types. However the levels of those indices were equal to 'very high' or 'caution' levels in the afternoon (13:00-15:00). In the morning (06:00-08:00), thermal comfort indices of the urban park didn't correlate with land cover types. Therefore, to reduce heat stress and to improve the thermal comfort in urban parks, an increase in the area of natural land cover such as grass, forest and open spaces is required.
The extent of change in the Land use/Land cover (LULC) of Okomu National Park (ONP) and fringe communities was evaluated. High resolution Landsat imagery was used to identify the major vegetation cover/land use systems and changes around the national park and fringe communities while field visits/ground truthing, involving the collection of coordinates of the locations was carried out to ascertain the various land cover/land use types identified on the images, and the extent of change over three-time series (2000, 2010 and 2020). The change detection was analyzed using area calculation, change detection by nature and normalized difference vegetation index (NDVI). The result of the classification and analysis of the LULC Change of ONP and fringe communities revealed an alarming rate of encroachment into the protected area. All the classification features analyzed had notable changes from 2000-2020. The forest, which was the dominant LULC feature in 2000, covering about 66.19% of the area reduced drastically to 36.12% in 2020. Agricultural land increased from 6.14% in 2000 to 34.06% in 2020 while vegetation (degraded land) increased from 27.18% in 2000 to 38.89% in 2020. The magnitude of the change in ONP and surroundings showed the forest lost -247.136 km2 (50.01%) to other land cover classes with annual rate change of 10%, implying that 10% of forest land was lost annually in the area for 20 years. The NDVI classification values of 2020 indicate that the increase in medium (399.62 km2 ) and secondary high (210.17 km2 ) vegetation classes which drastically reduced the size of the high (38.07 km2 ) vegetation class. Consequent disappearance of the high forests of Okomu is inevitable if this trend of exploitation is not checked. It is pertinent to explore other forest management strategies involving community participation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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