Red tide(harmful algae) in the Korean Coastal Waters has a given a great damage to the fishery every year. However, the aim of our study understands the influence of meteorological factors (air and water temperature, precipitation, sunshine, solar radiation, winds) relating to the mechanism of red tide occurrence and monitors red tide by satellite remote sensing, and analyzes the potential area for red tide occurrence by GIS. The meteorological factors have directly influenced on red tide formation. Thus, We want to predict and apply to red tide formation from statistical analyses on the relationships between red tide formation and meteorological factors. In future, it should be realized the near real time monitoring for red tide by the development of remote sensing technique and the construction of integrated model by the red tide information management system (the data base of red tide - meteorological informations). Finally our purpose is support to the prediction information for the possible red tide occurrence by coastal meteorological information and contribute to reduce the red tide disaster by the prediction technique for red tide.
In spatial information processing, particularly in non-renewable resource exploration, the spatial data sets, including remote sensing, geophysical and geochemical data, have to be geocoded onto a reference map and integrated for the final analysis and interpretation. Application of a computer based GIS(Geographical Information System of Geological Information System) at some point of the spatial data integration/fusion processing is now a logical and essential step. It should, however, be pointed out that the basic concepts of the GIS based spatial data fusion were developed with insufficient mathematical understanding of spatial characteristics or quantitative modeling framwork of the data. Furthermore many remote sensing and geological data sets, available for many exploration projects, are spatially incomplete in coverage and interduce spatially uneven information distribution. In addition, spectral information of many spatial data sets is often imprecise due to digital rescaling. Direct applications of GIS systems to spatial data fusion can therefore result in seriously erroneous final results. To resolve this problem, some of the important mathematical information representation techniques are briefly reviewed and discussed in this paper with condideration of spatial and spectral characteristics of the common remote sensing and exploration data. They include the basic probabilistic approach, the evidential belief function approach (Dempster-Shafer method) and the fuzzy logic approach. Even though the basic concepts of these three approaches are different, proper application of the techniques and careful interpretation of the final results are expected to yield acceptable conclusions in cach case. Actual tests with real data (Moon, 1990a; An etal., 1991, 1992, 1993) have shown that implementation and application of the methods discussed in this paper consistently provide more accurate final results than most direct applications of GIS techniques.
As non-isothermal mixed pixel is widely existed, the pixel-mean temperature cannot adequately represent the actual thermal state of land surface. The row crop was chosen as target to discuss the problem of component temperature retrieval. At first, the matrix model was found to express the thermal radiant directionality of the target. Then correlation of multi-angle infrared radiance was analyzed. In order to increase the retrieving accuracy, we chose the retrievable parameters and established the iterative method combining with inverse matrix to retrieve component temperature. It was proved by field experiment that the method could improve the retrieving accuracy and stability remarkably.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.199-204
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2023
Periodic assessment of reservoir capacity is essential for better water resources management and planning for the future water use. Reservoirs and water storage structures raised on the rivers are subjected to sedimentation and he sedimentation is caused by deposition of eroded sediment particles carried by the streams. Knowledge of reservoir sedimentation is important to estimate avaliable storage capacity for optimum reservoir operation and scheduling water release. In recent years, remote sensing and GIS techniques have emerged as an important tool in carrying out reservoir capacity analysis and water management. The reduction in storage capacity as compared to the original capacity at the time of reservoir impounding is indicative of sediment deposition. In this study, the application of GIS and remote sensing techniques were applied to assess the sediment deposition, losses in the reservoir storage and the revised cumulative capacity. Satellite images covering Pyodongdong reservoir were analyzed using Erdas Imagine and ArcGIS softwares.Cumulative capacities at different levels were also calculated and we estimated that the revised live storage was 84.2Mft3 in 2021 and 64.3Mft3 in 2022 while the original capacity was 22.8 and 53.6Mft3 in 2021 and 2022.
High-resolution remotely sensed data such as SPOT-5 imagery are employed to study the effectiveness of the watershed segmentation algorithm. Existing problems in this approach are identified and appropriate solutions are proposed. As a case study, the panchromatic SPOT-5 image of part of Beijing urban areas has been segmented by using the MATLAB software. In segmentation, the structuring element has been firstly created, then the gaps between objects have been exaggerated and the objects of interest are converted. After that, the intensity valleys have been detected and the watershed segmentation have been conducted. Through this process, the objects in an image are divided into separate objects. Finally, the effectiveness of the watershed segmentation approach for high-resolution imagery has been summarized. The approach to solve the problems such as over-segmentation has been proposed.
When and Where, What kind of agricultural products will be produced and provided for the market? It is a commercial requirement, and also an academic questions to remote sensing technology. Crop physiology analysis and growth monitoring are important elements for precision agriculture management. Remote sensing technology supplies us more selections and available spaces in this dynamic change study by producing images of different spatial, spectral and temporal resolutions. Especially, the hyperspectral remote sensing should do play a key role in crop growth investigation at national, regional and global scales. In the past five years, Chinese academy of sciences and Japan NTT-DATA have made great efforts to establish a prototype information service system to dynamically survey the vegetable planting situation in Nagano area of Japan mainly based on remote sensing data. For such concern, a flexible and light-duty flight system and some practical data processing system and some necessary background information should be rationally made together. In addition, some studies are also important, such as quick pre-processing for hyperspectral data, Multi-temporal vegetation index analysis, hyperspectral image classification in support of GIS data, etc. In this paper, several spectral data analysis models and a designed airborne platform are provided and discussed here.
This paper analyzes the advantage of the XML, and studies the simple feature object model and Geography Markup Language that proposed by the Open GIS Consortium (OGC). We discussed the means of encoding the geographical data based on XML.
Remote Sensing Monitoring and Loss Estimated System of Flood Disaster based on GIS is an integrated system comprised flood disaster information receiving and collection, flood disaster simulation, and flood disaster estimation. When the system receives and collects remote sensing monitoring and conventional investigation information, the distributional features of flood disaster on space and time is obtained by means of image processing and information fusion. The economic loss of flood disaster can be classified into two pus: direct economic loss and indirect economic loss. The estimation of direct economic loss applies macroscopic economic analysis methods, i.e. applying Product (Industry and Agriculture Gross Product or Gross Domestic Product - GDP) or Unit Synthetic Economic Loss Index, direct economic loss can be estimated. Estimating indirect economic loss applies reduction coefficient methods with direct economic loss. The system can real-timely ascertains flood disaster and estimates flood Loss, so that the science basis fur decision-making of flood control and relieving disaster may be provided.
The temporal GIS data modeling methods are discussed in this paper. At first, two conceptual models of spatio-temporal data are introduced, and then some typical STDMs based on these two models are summed up and compared. After that, the spatio-temporal changes are analyzed thoroughly, and then how to model spatio -temporal data from different aspects is discussed. At last, several issues that need further research are pointed out.
The remote sensing image server provides advanced image serving capabilities for geospatial image. Wide seamless image mosaics of Landsat 5 over GMS countries, which exceed a 15 GB or more in size per image, can integrate with other GIS map servers. The approach of two improvement algorithms leads to speed up the response time while preserving the data quality. This system does not only provide images on the web, but also provide GIS layers to WMS client map servers. The advantage of this approach is its efficiency lower cost in terms of cost, time and updating to obtain and utilize remote sensing image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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