Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.
본 연구에서는 리모트센싱과 GIS의 장점을 살려 하나의 시스템에서 여러 기능을 복합적으로 이용하기 위한 리모트센싱과 GIS의 통합을 시도한 것이다. 래스터와 벡터 데이타의 동시 통합 출력을 위한 중복 알고리즘을 개발하였으며, 리모트센싱과 GIS의 통합결과를 시험적용하기 위하여 인공위성 화상 데이타와 지형도 벡터 그래픽 데이타를 정확하게 통합시켰다. 실제 적용에서는 리모트센싱과 GIS의 주요 적용분야의 주제별 적용에 대한 데이타 모집과 중복 그리고 좌표계 변환을 통하여 대상지역에 다각적으로 적용할 수 있는 기법을 시도함으로써 벡터와 래스터의 중복의 효용성을 입증하고 복합적인 현안분석을 통해서 리모트센싱과 GIS의 복합적용을 위한 새로운 적용 기법을 제시하였다.
The study utilizes remote sensing as the main monitoring means. With different spatial high-resolution, multichannel ASTER remote sensing image as the main information in Beijing city zone; with regional border and statistical data as auxiliary factor a study between the thermal space distribution character and the underground medium is analyzed based on the GIS logical algorithm and synthetic analysis technology. Results show thermal forming mechanism and the rule of distribution is mainly related to the underground medium and the change of the city distribution. Different underground medium has different degree and intensity influence on the thermal space distribution. Furthermore, urban greenbelt and water areas can reduce the thermal effect and large-scale greenbelt creates green island effect. In addition, Road net, residential area, population density, heat resources and so on have some positive effect on the thermal distribution, which increase the local temperature and intensity on the other hand. It is important to study the thermal distribution and its related factors, which contributes to the plan, construction and development of the city.
Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.
In the summer of 1998-2001, a huge flood occurred in the Yangtze River in the eastern China. Low salinity water less than 28 psu from the river was detected around the southwestern part of the Jeju Island, which is located in the southern part of the Korean Peninsula. We studied how to detect low salinity water from the Yangtze River, that cause a terrible damage to the Korean fisheries. We established a relationships between low salinity at surface, turbid water from the Yangtze River and digital ocean color remotely sensed data of SeaWiFS sensor in the northern East China Sea, in the summer of 1998, 1999, 2000 and 2001. The salinity charts of the northern East China Sea were created by regeneration of the satellite ocean color data using the empirical formula from the relationships between in situ low salinity, in situ measured turbid water with transparency and SeaWiFS ocean color data (normalized water leaving radiance of 490 nm/555 nm).
Fire fuel map is one of the most critical factors for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential to reduce the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. Especially, Hyperspectral sensor have a great potential for mapping vegetation properties because of their high spectral resolution. The objective of this paper is to evaluate the potential of mapping fuel properties using Hyperion hyperspectral remote sensing data acquired in April, 2002. Fuel properties are divided into four broad categories: 1) fuel moisture, 2) fuel green live biomass, 3) fuel condition and 4) fuel types. Fuel moisture and fuel green biomass were assessed using canopy moisture, derived from the expression of liquid water in the reflectance spectrum of plants. Fuel condition was assessed using endmember fractions from spectral mixture analysis (SMA). Fuel types were classified by fuel models based on the results of SMA. Although Hyperion imagery included a lot of sensor noise and poor performance in liquid water band, the overall results showed that Hyperion imagery have good potential for wildfire fuel mapping.
Arctic warming is a global issue. The sea ice in the Arctic plays a crucial role in the climate system. We thought that a recent abnormality in many countries in the northern hemisphere could be related to the effects of shrinking sea ice in the Arctic. Many research groups monitor sea ice in the Arctic for climate research. Satellite remote sensing is an integral part of Arctic sea ice research due to the Arctic's large size, making it difficult to observe with general research equipment, and its extreme environment that is difficult for humans to access. Along with monitoring recent weather changes, Korea scientists are conducting polar remote sensing using a Korean satellite series to actively cope with environmental changes in the Arctic. The Korean satellite series is known as KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite, Korean name is Arirang) series, and it carries optical and imaging radar. Since the organization of the Satellite Remote Sensing and Cryosphere Information Center in Korea in 2016, Korean research on and monitoring of Arctic sea ice has accelerated rapidly. Moreover, a community of researchers studying Arctic sea ice by satellite remote sensing increased in Korea. In this article, we review advances in Korea's remote sensing research for the polar cryosphere over the last several years. In addition to satellite remote sensing, interdisciplinary studies are needed to resolve the current limitations on research on climate change.
지상원격탐사(Land Remote Sensing)란 멀리 떨어져 있는 지상 지하 대상물의 특성과 현상을 접촉하지 않고 관측하여 정보를 얻어내는 기술이라 정의되고 있으며 보다 좁은 의미로는 인공위성을 이용히여 우주공간으로부터 지표를 관측탐사하여 영상등 정보를 얻는 기술을 의미하는 것으로 받아들여지고 있다. 원격탐사기술은 원래 군사 및 정보 수집을 위한 목적으로 엄격히 제한되어 발전되어왔으나 1970년대 이후 점차 그 기술이 민간에 이전되어 상업화의 길을 걷게 되었다. 최근에는 지상원격탐사영상을 촬영할 수 있는 상업위성을 자체 보유하고 있는 업체까지 등장하여 최고 0.61m 해상도의 정밀위성영상을 시장에 유통시키게 되었다. 지상원격탐사의 민영화와 상업화 경향은 위성영상을 재해예방, 지도제작, 자원탐사 등에 유용하게 사용할수 있도록 하는 장점이 있지만 정밀위성영상이 피탐사국에 공격의도를 갖고 있는 국가나 단체 등에 입수될 경우 피탐사국의 국가안보를 심각하게 위협할 수 있는 가능성도 있다. 지상원격탐사기술의 최선진국인 미국은 이미 1990년대 초반부터 이러한 점을 인식하고 지상원격탐사산업을 통제하기 위한 입법적 보완책을 마련하여 왔으며 현재 국가안보를 이유로 지상원격탐사산업을 규제할 수 있는 여러 제도들을 갖추고 있다. 미국은 지상원격탐사정책법에 의하여 연방해양대기국에 유보된 허가권의 행사를 통하여 0.5m 이상 고해상도 위성영상의 촬영을 막고 촬영 후 24시간 동안 위성영상의 유통을 금하고 있으며, 1994년에는 국가안보를 이유로 지상원격탐사를 금지할 수 있도록 한 'Shutter Control'제도를 규정한 대통령령 제23호를 제정한바 있다. 위 대통령령은 2003. 'U.S. Commercial Remote Sensing Policy'로 대체되어 한층 강화되고 구체적인 규율 내용을 갖게 되었다. 새로운 미국의 지상원격탐사통제제도는 지상원격탐사허가를 내줌에 있어 국방장관과 국무장관이 그 기준을 정하도록 하고, 국가안보를 이유로 한 지상원격탐사금지 및 위성영상 유통제한 제도를 두고 있으며, 유사시 국가안보를 이유로 미국 정부가 민간지상원격탐사시설을 사용할 수 있도록 정하고 있다. 미국과 같은 우주선진국조차 지상원격탐사가 국가안보에 대하여 갖는 중요성을 깊이 인식하고 그 통제를 위한 제도를 갖추고 있다는 점은 분단 상황에 놓인 우리에게 시사 하는바가 크다고 생각한다. 우리의 우주개발진흥법에도 미국을 비롯한 우주선진국들의 지상원격탐사 통제제도를 참작 반영할 수 있도록 지속적인 관심을 기울여야 한다고 본다.
How many leafs the forest has can be very important information to understand the forest is healthy or not, or it is growing or declining. However until now, very much labor and long time is needed to measure it. The purpose of this study is to develop the method that estimate how many leafs there are at the forest.
This paper is dedicated to studying the quantitative analysis method with remote-sensing data in shallow geological structure reconstruction by the example of TM data in western China. A new method of computing attitude of geological contacts from remote-sensing data is developed and assessed. We generate several geological profiles with remotely derived measurements to constrain the shallow geological structure reconstruction in three dimensions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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