The phenomenon of yellow sand (dust clouds) occurred in Korea during the spring of 1993 and 1994 is studied in detail. In total 6 cases including 15 days of yellow sand were observed in 1993 and the annual number of these events was found to increased. Examinations in this study include meteorological charts satellite imagery, pilot reports (PIREP) of Korea Air Force, and air concentrations of total suspended particulates(TSP). We present on estimation of total atmospheric loadings based on the observation and theory. According to the PIREP, in general the dust clouds travelled in the lower troposphere up to the level 5km. The visibility within the clouds was in the range of 3-8km The area covered by yellow sand in an event exceeded 0.4 M $\textrm{km}^2$ . According to trajectory analyses, dust clouds invaded Korea in April and May 1993 were landed in the sink area after 2~4 days travelling for 2,000~3,000km from a source region. Estimates of total atmospheric loadings of a dust cloud for April 23~24 in 1993 were 1.5 M ton. In addition, 7 dust storms were also reported in synoptic observations in NW China and Mongolia during the spring in 1994. The yellow sand was not reported with meteorological observations in Korea, however pilots reported significant dust clouds over the Yellow Sea on 8 and 13 April and 20 May 1994.
자연공원의 체계적인 관리를 위해서는 효율적인 자료수집과 처리, 그리고 합리적인 분석과정이 필요하며, 이러한 관점에서 지형공간정보체계와 위성원격탐사를 이용하는 공원관리 및 관광안내시스템의 개발이 요구되는 시점이다. 본 연구에서는 금오산 도립공원구역을 사례연구지역으로 GSIS(Geo-Spatial Information System)기법을 도입하여 수치지형도, 주제도, 위성영상 등으로부터 도형자료 및 비도형자료를 수집 처리하였다. DEM 생성을 통하여 얻어진 경사도, 사면방향, 지형단면, 지질 분석 등 주제별 지형분석을 행하였다. Landsat TM 위성자료로부터 토지피복분류와 NDVI 식생활력도를 추출하였고, 이 자료들로부터 GSIS 데이터베이스를 구축하였다. 또한 대상지역을 포함하는 Im 해상도의 IKONOS 위성자료를 처리하여 영상지도를 작성하고 DEM과 중합하여 3D 시각화를 구현하였다. 위성영상지도 및 3차원 경관도상에 주요 등산로 벡터자료를 중첩하여 표현하고, 5개 루트의 주요 등산로를 따라 3D 경관 및 문화재, 관리시설 등을 포함하는 동영상 파일을 제작하였다. 본 연구의 결과는 개발과 보존의 중도를 취하는 자연공원의 적정 토지이용을 위한 사전평가 자료 및 Web 기반 관광안내시스템을 구축하기 위한 기본데이터로 활용될 수 있을 것이다.
Kim, Duk-Jin;Lyzenga, David R.;Choi, Woo-Young;Kim, Youn-Soo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.61-64
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2007
Subsurface Internal Waves (IWs) can be detected in satellite images as periodic alternating brighter/darker stripes. It is known that there are two types of IWs - depression type and elevation type - depending on the water depth in stratified oceans. In this study, we have quantitatively verified the process of converting polarity from depression waves to elevation waves using ERS-2 SAR images acquired over the northern South China Sea. We simulated the evolution of IWs near a turning point with a numerical model for internal wave propagation. The simulation results near the turning point clearly showed us not only a conversion process of IWs from depression to elevation waves, but also a similar wave pattern with the observed SAR image. We also simulated SAR intensity variation near the turning point. The upper layer currents were computed at regular intervals using the numerical model, as the IWs were passing through the turning point. Then, an integrated hydrodynamic-electromagnetic model was used for simulating SAR intensity profiles from the upper layer currents at each position. The simulated SAR intensity profiles at each position were compared with the observed SAR intensities.
Urban growth management is essential for sustainable urban growth. Monitoring physical urban built-up area is a task of great significance to manage urban growth. Detecting urbanized area is essential for monitoring urbanized area. Although image classifications using satellite imagery are among the conventional methods for detecting urbanized area, they requires very tedious and hard work, especially if time-series remote sensing data have to be processed. In this paper, we propose an effective urbanized area detecting method based on normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference built-up index (NDBI). To verify the proposed method, we extract urbanized area using two methods; one is conventional supervised classification method and the other is the proposed method. Experiments shows that two methods are consistent with 98% in 1998, 99.3% in 2000, namely the consistency of two methods is very high. Because the proposed method requires no more process without band operations, it can reduce time and effort. Compared with the supervised classification method, the proposed method using vegetation indices can serve as quick and efficient alternatives for detecting urbanized area.
Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.
A major obstacle to classify and validate Land Cover maps is the high cost of generating reference data or multiple thematic maps for subsequent comparative analysis. In case of inaccessible area such as North Korea, the high resolution satellite imagery may be used as in situ data so as to overcome the lack of reliable reference data. The objective of this paper is to investigate the possibility of utilizing QuickBird (0.6m) of North Korea obtained from Google Earth data provided thru internet. Monthly NDVI images of nine months from the summer of 2004 were classified into L=54 cluster using ISODATA algorithm, and these L clusters were assigned to 7 classes; coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy field, dry field, water and built-up area. The overall accuracy and Kappa index were 85.98% and 0.82, respectively, which represents about 10% point increase of classification accuracy than our previous study based on GCP point data around North Korea. Thus we can conclude that Google Earth may be used to substitute the traditional in situ data collection on the site where the accessibility is severely limited.
1957년 이후 현재까지 국내에서 발표된 측량관련 논문과 저서들을 조사하고 취합하여 논문의 목록을 작성하였고, 발표된 논문제목의 변화를 통하여 본 우리나라에서의 측량학의 변천에 대하여 고찰하였다. 일반측량과 사진측량의 분야는 현재까지도 측량학의 중심 연구 주제로서 꾸준히 다루어지고 있으며, 1980년대 초부터 측지학, 원격탐사, GIS, GPS등의 분야로 측량학에서의 연구대상의 범위가 확대되었다. 특히 GIS는 사회전반에 걸쳐서 활용되는 분야로서 연구의 폭이 확대되는 가운데 최근에는 국가GIS사업으로 큰 관심사로 대두되었다. GPS와 원격탐사는 GPS수신기와 인공위성 등의 첨단장비를 이용하여 측량학의 연구범위를 범지구적측위체계로 넓혀가면서 첨단 측량기술의 발전을 도모해 나가고 있다.
This article purposes to make a GIS database of South Korea rural village forest. So we first tried to collect data of their geographic coordinates or location from the many references on the rural village forest. As the result, we collected locations of the 634 forests. Boundaries of the 462 forests could be made by using their satellite imagery. Finally we implemented GIS database of the 462 traditional rural village forest in South Korea. Furthermore we surveyed 100 forests out of them. They were analyzed in the view of location, area, wood species, cultural assets and activities of inhabitants. These data can be used in the rural village planning and I look forward this database is helpful to preserve existing traditional rural village groves as a lasting legacy.
Monitoring of cyanobacteria bloom in reservoir systems is important for water managers responsible of water supply system. Cyanobacteria affect the taste and smell of water and pose considerable filtration problems at water use places. Harmful cyanobacteria bloom in reservoir have significant economic impacts. We develop a new method for estimating the cyanobacteria bloom using Landsat TM and ETM+ data. Developed model was calibrated and cross-validated with existing in situ measurements from Daecheong Reservoir's Water Quality Monitoring Program and Algae Alarm System. Measurements data of three stations taken from 2004 to 2012 were matched with radiometrically converted reflectance data from the Landsat TM and ETM+ sensor. Stepwise multiple linear regression was used to select wavelengths in the Landsat TM and ETM+ bands 1, 2 and 4 that were most significant for predicting cyanobacteria cell number and bio-volume. Based on statistical analysis, the linear models were that included visible band ratios slightly outperformed single band models. The final monitoring models captured the extents of cyanobacteria blooms throughout the 2004-2012 study period. The results serve as an added broad area monitoring tool for water resource managers and present new insight into the initiation and propagation of cyanobacteria blooms in Daecheong reservoir.
In this study we classified sediment types of tidal flat using Landsat-5 images. This is for groping the method which can analyze correctly various kinds of sediment faces through satellite images. This work was performed by referencing ground truth of sediment faces which was investigated in the field. With this data we classified Landsat-5 image of 1997's to grope a most suitable classification method. As a result, in case of south Kanghwa island area, it was the optimum way to compound band 4, 5, 7 of Landsat-5 TM imagery. And, this work classified 3 kinds of sediment faces - M(mud), sM(sandy mud) and (g)M(slightly gravelly mud) - in land and mixed water area. It is anticipated that if this method is applied to a image of extremely lower sea level time, it can classify the sediment types of a broad tidal flat area. This is expected to be a beginning of estimating the effect of sediment faces to the change of the tidal flat ecosystem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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