Kim, Sun-Min;Yorozu, Kazuaki;Tachikawa, Yasuto;Shiiba, Michiharu
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.15-15
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2011
The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.
Geostationary Ocean Color Imager(GOCI-I), the world's first space-borne ocean color observation geostationary satellite, will be launched on June 2010. Development of GOCI-I took about 6 years, and its expected lifetime is about 7 years. The mission and user requirements of GOCI-II are required to be defined at this moment. Because baseline of the main mission of GOCI-II must be defined during the development time and early operational period of GOCI-I. The main difference between these missions is the global-monitoring capability of GOCI-II, which will meet the necessity of the monitoring and research on climate change in the long-term. The user requirements of GOCI-II will have higher spatial resolution, $250m{\times}250m$, and 12 spectral bands to fulfill GOCI-I's user request, which could not be implemented on GOCI-I for technical reasons. A dedicated panchromatic band will be added for the nighttime observation to obtain fishery information. GOCI-II will have a new capability, supporting user-definable observation requests such as clear sky area without clouds and special-event areas, etc. This will enable higher applicability of GOCI-II products. GOCI-II will perform observations 8 times daily, the same as GOCI-I's. Additionally, daily global observation once or twice daily is planned for GOCI-II. In this paper, we present an improved development and organization structure to solve the problems that have emerged so far. The hardware design of the GOCI-II will proceed in conjunction with domestic or foreign space agencies.
The 3D building modeling is one of crucial components in constructing 3D geospatial information. The existing methods for 3D building modeling depend mainly on manual photogrammetric processes, which indeed take great amount of time and efforts. In recent years, many researches on 3D building modeling using aerial LiDAR data have been actively performed to aim at overcoming the limitations of existing 3D building modeling methods. Either techniques with interpolated grid data or data fusion with digital map and images have been investigated in most of existing researches on 3D building modeling with aerial LiDAR data. The paper proposed a method of 3D building modeling with LiDAR data only. Firstly, octree-based segmentation is applied recursively to LiDAR data classified as buildings in 3D space until there are no more LiDAR points to be segmented. Once octree-based segmentation is completed, each segmented patch is thereafter merged together based on its geometric spatial characteristics. Secondly, building model components are created with merged patches. Finally, a 3D building model is generated and composed with building model components. The experimental results with real LiDAR data showed that the proposed method was capable of modeling various types of 3D buildings.
Remote sensing technique has offered better understanding of our environment for the decades by providing useful level of information on the landcover. In many applications using the remotely sensed data, digital image processing methodology has been usefully employed to characterize the features in the data and develop the models. Random field models, especially Markov Random Field (MRF) models exploiting spatial relationships, are successfully utilized in many problems such as texture modeling, region labeling and so on. Usually, remotely sensed imagery are very large in nature and the data increase greatly in the problem requiring temporal data over time period. The time required to process increasing larger images is not linear. In this study, the methodology to reduce the computational cost is investigated in the utilization of the Markov Random Field. For this, multiresolution framework is explored which provides convenient and efficient structures for the transition between the local and global features. The computational requirements for parameter estimation of the MRF model also become excessive as image size increases. A Bayesian approach is investigated as an alternative estimation method to reduce the computational burden in estimation of the parameters of large images.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.20
no.1
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pp.21-33
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2013
Weight of evidence model was applied for potential mapping of mountainous wetland to reduce the range of the field survey and to increase the efficiency of operations because the surveys of mountainous wetland need a lot of time and money owing to inaccessibility and extensiveness. The relationship between mountainous wetland location and related factors is expressed as a probability by Weight of evidence model. For this, the spatial database consist of slope map, curvature map, vegetation index map, wetness index map, soil drainage rating map was constructed in Yeongnam area, Korea, and weights of evidence based on the relationship between mountainous wetland location and each factor rating were calculated. As a result of correlation analysis between mountainous wetland location and each factors rating using likelihood ratio values, the probability of mountainous wetlands were increased at condition of lower slope, lower curvature, lower vegetation index value, lower wetness value, moderate soil drainage rating. Mountainous Wetland Potential Index(MWPI) was calculated by summation of the likelihood ratio and mountainous wetland potential map was constucted from GIS integration. The mountain wetland potential map was verified by comparison with the known mountainous wetland locations. The result showed the 75.48% in prediction accuracy.
Changes in the amount, intensity, frequency, and type of precipitation, in conjunction with global warming and climate change, critically impact groundwater recharge and associated groundwater level fluctuations. Monthly gravity levels by the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) are acquired to monitor total water storage changes at regional and global scales. However, there are inherent difficulties in quantitatively relating the GRACE observations to groundwater level data due to the difficulties in spatially representing groundwater levels. Here three local interpolation methods (kriging, inverse distance weighted, and natural neighbor) were implemented to estimate the areal distribution of groundwater recharge changes in South Korea during the 2002-2016 period. The interpolated monthly groundwater recharge changes are compared with the GRACE-derived groundwater storage changes. There is a weak decrease in the groundwater recharge changes over time in both the GRACE observations and groundwater measurements, with the rate of groundwater recharge change exhibiting mean and median values of -0.01 and -0.02 cm/month, respectively.
The art of dynamic images has experienced three development stages, including experimental films, recording art, and new media image. By introducing all kinds of new materials, new media to the art, and the art of dynamic images has created more freedom for art creation. With the development of digital information technology, dynamic image works have put forward an increasingly high requirement of visual art. The combination of dynamic images and visual illusion can give rise to different forms and expression methods, thus endowing artworks with more vigor. This paper provides an overview by sorting out the lineage and development of dynamic images in the background, as well as understanding the application and performance of contrasted visual illusion. Based on the understanding of the characteristics of visual illusion, we discuss the new characteristics of applying the theory of visual illusion to new media dynamic images in relation to the technical approach of dynamic images. Through the analysis of specific works of Telematic Vision, we search for its reasonable combination and find the appropriate technical means of implementation. We discuss how to use digital multimedia technology and spatial optical illusion to make the design more novel and impactful, and consider how the combination of digital dynamic image technology and visual illusion should be interpreted and applied.
Temperature and humidity data collection using real-time sensors and data loggers was conducted for integrated pest management in the collection storage and exhibition space of the Jeongnimsaji Museum, Buyeo. The real-time temperature and humidity monitoring system collected measurement data every 30 minutes and enabled real-time confirmation of the data through a linked application. If the temperature and humidity data measured in the real-time temperature and humidity monitoring system exceeds the set range, a push notification was sent to the mobile phone of the person in charge to provide status information to establish a continuous management system. Through this, it was possible to immediately recognize and take action when the temperature range exceeded the recommended relic temperature in August. We performed data visualization on the concentration of airborne fungus in the storage area and the inflow path and density of insects. Based on the recommended criteria presented by the National Institute of Cultural Heritage, The data on the spatial and temporal concentration of airborne fungus inside the collection storage were found to be maintained at a value below the standard recommended by the National Institute of Cultural Heritage (80 CFU/m3). Also, as a result of the insect inflow survey, no insects were captured inside the storage area, and in the case of the exhibition space, insects such as Scutigera coleoptrata, Loxoblemmus arietulus, Diestrammena asynamora, Koreoniscus racovitzai were captured. Based on this, as a result of visualization according to the individual density of captured insects by area, it was confirmed that the main inflow paths of insects were the external entrance and the toilet area.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.4
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pp.235-243
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2021
River surveying is conducted to acquire basic geographic data for river master plans and various river maintenance, and it is also used to predict changes after river maintenance construction. ABL (Airborne Bathymetric LiDAR) system is a cutting-edge surveying technology that can simultaneously observe the water surface and river bed using a green laser, and has many advantages in river surveying. In order to use the ABL data for river surveying, it is prerequisite step to segment and extract the water surface and river bed points from the original point cloud data. In this study, point cloud segmentation was performed by applying the ground filtering technique, ATIN (Adaptive Triangular Irregular Network) to the ABL data and then, the water surface and riverbed point clouds were extracted sequentially. In the Gokgyocheon river area, Chungcheongnam-do, the experiment was conducted with the dataset obtained using the Leica Chiroptera 4X sensor. As a result of the study, the overall classification accuracy for the water surface and riverbed was 88.8%, and the Kappa coefficient was 0.825, confirming that the ABL data can be effectively used for river surveying.
This study analyzes the early satellite mission marine fog detection results from Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II). We investigate optical characteristics of the GOCI-II spectral bands for marine fog between October 2020 and March 2021 during the overlapping mission period of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and GOCI-II. For Rayleigh-corrected reflection (Rrc) at 412 nm band available for the input of the GOCI-II marine fog algorithm, the inter-comparison between GOCI and GOCI-II data showed a small Root Mean Square Error (RMSE) value (0.01) with a high correlation coefficient (0.988). Another input variable, Normalized Localization Standard (NLSD), also shows a reasonable correlation (0.798) between the GOCI and GOCI-II data with a small RMSE value (0.007). We also found distinctive optical characteristics between marine fog and clouds by the GOCI-II observations, showing the narrower distribution of all bands' Rrc values centered at high values for cloud compared to marine fog. The GOCI-II marine fog detection distribution for actual cases is similar to the GOCI but more detailed due to the improved spatial resolution from 500 m to 250 m. The validation with the automated synoptic observing system (ASOS) visibility data confirms the initial reliability of the GOCI-II marine fog detection. Also, it is expected to improve the performance of the GOCI-II marine fog detection algorithm by adding sufficient samples to verify stable performance, improving the post-processing process by replacing real-time available cloud input data and reducing false alarm by adding aerosol information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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