This study presents the use of multi-temporal JERS-1 SAR images to the land cover classification. So far, land cover classified by high resolution aerial photo and field survey and so on. The study site was located in Non-san area. This study developed on multi-temporal land cover status monitoring and coherence information mapping can be processing by L band SAR image. From July, 1997 to October, 1998 JERS SAR images (9 scenes) coherence values are analyzed and then classified land cover. This technique which forms the basis of what is called SAR Interferometry or InSAR for short has also been employed in spaceborne systems. In such systems the separation of the antennas, called the baseline is obtained by utilizing a single antenna in a repeat pass
This study presents the use of multi-temporal JERS-1 SAR images to extract the land cover information and possibility. So far, land cover information extracted by high resolution aerial photo and field survey. The study site was located in Non-san area. This study developed on multi-temporal land cover status monitoring and coherence information mapping can be processing by L band SAR image. From July, 1997 to October, 1998 JERS SAR images (9 scenes) coherence values are analyzed and then extracted land cover information factors, so on. This technique which forms the basis of what is called SAR Interferometry or InSAR for short has also been employed in spaceborne systems. In such systems the separation of the antennas, called the baseline is obtained by utilizing a single antenna in a repeat pass
Land cover and land use classification on a huge scale, e.g. national or continental scale, has become more and more important because environmental researches need land cover: And land use data on such scales. We developed a crop field extraction method, which is one of the steps in our land cover classification system for a huge area. Firstly, a crop field model is defined to characterize "crop field" in terms of NDVI value and textual information Textual information is represented by the density of straight lines which are extracted by wavelet transform. Secondly, candidates of NDVI threshold value are determined by "scale-space filtering" method. The most appropriate threshold value among the candidates is determined by evaluating the line density of the area extracted by the threshold value. Finally, the crop field is extracted by applying level slicing to Landsat TM image with the threshold value determined above. The experiment demonstrates that the extracted area by this method coincides very well with the one extracted by visual interpretation.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.1
no.1
s.1
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pp.181-192
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1993
Image is composed of the digital numbers including information on natural phenomena, their condition and the kind of objects. Digital numbers change in geometric correction(that is preprocessing). This change of digital numbers gave an effect on results of land-cover classification. We intend to know the influence of resampling as classifying land-cover using the image reconstructed by geometric correction in this paper. Chun-cheon basin was selected the study area having most variable land-cover pattern in North-Han river valley and made on use of RESTEC data resampled in preprocessing. Land-cover is classified as six classes of LEVEL I using maximum likelyhood classification method. We classified land-cover using the image resampled by two methods in this study. Bilinear interpolation method was most accurate in five classes except bear-land in the result of comparing each class with topographic map. We should choose the method of resampling according to the class in which we put the importance in the image resampling of geometric correction. And if we use four-season's image, we may classify more accurately in case of the confusion in case of the confusion in borders of rice field and farm.
This article deals mainly with two objectives viz, 1) the potentiality of very high-resolution(VHR) multi-spectral and pan chromatic QuickBird satellite data in resources mapping over moderate resolution satellite data (IRS LISS III) and 2) the advantages of using object oriented classification method of eCognition software in land use and land cover analysis over the ISODATA classification method. These VHR data offers widely acceptable metric characteristics for cartographic updating and increase our ability to map land use in geometric detail and improve accuracy of local scale investigations. This study has been carried out in the Sukkalampatti mini-watershed, which is situated in the Eastern Ghats of Tamil Nadu, India. The eCognition object oriented classification method succeeded in most cases to achieve a high percentage of right land cover class assignment and it showed better results than the ISODATA pixel based one, as far as the discrimination of land cover classes and boundary depiction is concerned.
The purpose of this study is to ascertain how the level of resolution of land cover data affects on the local distribution and diffusion of fine dust. the CALPUFF model, which considers the spatio-temporal terrain conditions and changes in weather conditions, was used to estimate PM10 concentration in the Pyeongchon, Anyang-si, Gyeonggi-do. Three different resolutions of land cover data including 20 m, 50 m, and 100 m were compared as the input of the modeling. Using higher resolution land cover data (20 m), the wind speed of the simulated region was the largest and the PM10 concentration was the lowest. Through this study, we confirm that the resolution level of land-use/cover data can affect the local distribution and diffusion of fine dust, which can be detected by CALPUFF. Therefore, when using CALPUFF to simulate fine dust in the future, it can be suggested that checking the impact on spatial resolution according to the form of land cover in advance and proceeding with the simulation can achieve mote accurate results.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.313-316
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2003
Growing urban areas modify patterns of local land use and land cover. Land use changes associated with an urban area can be extensive. One way to understand and document land use change and urbanization is to establish benchmark maps compiled from satellite imagery The use of satellite imagery for monitoring urban growth has been widely demonstrated. Multi-temporal LANSAT TM image data has created the potential for monitoring urban change and land cover identification. In this study, for extracting urban boundary GLCM method and visual interpretation were used in CORONA imagery and SPOT imagery.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.4
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pp.114-122
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2005
The purpose of this study was to analyze the landscape characteristics by making DEM, land use map, and the land cover map on the Odesan national park, and to suggest the method of visual management through the visibility analysis. In the change of land use district, the natural environment district decreased, the natural preservation district extended relatively. It means that the tendency of preservation was strengthened. However, the development possibility has increased by increase as for the area of the village district. In the land cover change, it appeared agriculture area and city area increase in the natural environmental district. The most area where visible frequency appeared highly belonged to the natural preservation district and forest region. However some areas belonged to the natural environmental area, and continuous landscape management was required.
Le, Thi Thu Ha;Nguyen, Van Trung;Pham, Thi Lan;Tong, Thi Huyen Ai;La, Phu Hien
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.2
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pp.113-122
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2021
Urban expansion, particularly converting sub-urban areas to residential and commercial land use in metropolitan areas, has been considered as a significant signal of regional economic development. However, this results in urban climate change. One of the key impacts of rapid urbanization on the environment is the effect of UHI (Urban Heat Island). Understanding the effects of urban land cover change on UHI is crucial for improving the ecology and sustainability of cities. This research reports an application of remote sensing data, GIS (Geographic Information Systems) for assessing effects of urban land cover change on the LST (Land Surface Temperature) and heat budget components in Ho Chi Minh City, where is one of the fastest urbanizing region of Vietnam. The change of urban land cover component and LST in the city was derived by using multi-temporal Landsat data for the period of 1998 - 2020. The analysis showed that, from 1998 to 2020 the city had been drastically urbanized into multiple directions, with the urban areas increasing from approximately 125.281 km2 in 1998 to 162.6 km2 in 2007, and 267.2 km2 in 2020, respectively. The results of retrieved LST revealed the radiant temperature for 1998 ranging from 20.2℃ to 31.2℃, while that for 2020 remarkably higher ranging from 22.1℃ to 42.3℃. The results also revealed that given the same percentage of urban land cover components, vegetation area is more effective to reduce the value of LST, meanwhile the impervious surface is the most effective factor to increase the value of the LST.
DPR Korea has been creating cropland across the country due to its chronic food shortage. Cropland was about 17.4% at the end of the 1980s, but it increased steadily to 19.6% at the end of the 1990s, 24.8% at the end of the first decade of 2000s, and 25.4% at the end of the 2010s. On the other hand, the forest land declined from about 74.8% in the late 1980s to 69.5% in the late 2010s. Urbanization is also progressing, increasing from about 1.15% at the end of the 1980s to 1.68% at the end of the 2010s. Most of the deforestation that occurred in DPR Korea was caused by conversion to cropland. These characteristics of land cover changes in DPR Korea provide useful information and implications for international and inter-Korean cooperation for DPR Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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