The ability to detect urban heat islands in satellite imagery is a function of spatial, spectral, and temporal resolutions. Imagery from the satellite-mounted Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) sensor acquired since December 1999 allows us to view the Earth at a higher spectral resolution in the thermal infrared (TIR) portion of the electromagnetic spectrum than most other satellite systems (e.g., AVHRR, Landsat TM). (omitted)
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.188-188
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2017
Rainfall is an important input to hydrological models. The accuracy of hydrological studies for water resources and floods management depend primarily on the estimation of rainfall. Thailand is among the countries that have regularly affected by floods. Flood forecasting and warning are necessary to prevent or mitigate loss and damage. Merging near real time satellite-based precipitation estimation with relatively high spatial and temporal resolutions to ground gauged precipitation data could contribute to reducing uncertainty and increasing efficiency for flood forecasting application. This study tested the applicability of satellite-based rainfall for water resources management and flood forecasting. The objectives of the study are to assess uncertainty associated with satellite-based rainfall estimation, to perform bias correction for satellite-based rainfall products, and to evaluate the performance of the bias-corrected rainfall data for the prediction of flood events. This study was conducted using a case study of Thai catchments including the Chao Phraya, northeastern (Chi and Mun catchments), and the eastern catchments for the period of 2006-2015. Data used in the study included daily rainfall from ground gauges, telegauges, and near real time satellite-based rainfall products from TRMM, GSMaP and PERSIANN CCS. Uncertainty in satellite-based precipitation estimation was assessed using a set of indicators describing the capability to detect rainfall event and efficiency to capture rainfall pattern and amount. The results suggested that TRMM, GSMaP and PERSIANN CCS are potentially able to improve flood forecast especially after the process of bias correction. Recommendations for further study include extending the scope of the study from regional to national level, testing the model at finer spatial and temporal resolutions and assessing other bias correction methods.
Based on the soil moisture data assimilation suggested in the first paper (I), we estimated root zone soil moisture and evaluated drought severity using remotely sensed (RS) data. We tested the impacts of various spatial resolutions on soil moisture variations, and the model outputs showed that resolutions of more than 2-3 km resulted in over-/under-estimation of soil moisture values. Thus, we derived the 2 km resolution-scaled soil moisture dynamics and assessed the drought severity at the study sites (Chungmi-cheon sites 1 and 2) based on the estimated soil/root parameters and weather forcings. The drought indices at the sites were affected mainly by precipitation during the spring season, while both the precipitation and land surface characteristics influence the spatial distribution of drought during the rainy season. Also, the drought severity showed a periodic cycle, but additional research on drought cycles should be conducted using long-term historical data. Our proposed approach enabled estimation of daily root zone soil moisture dynamics and evaluation of drought severity at various spatial scales using MODIS data. Thus, this approach will facilitate efficient management of water resources.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.7
no.1
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pp.35-50
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2001
Since remotely sensed images of coastal wetlands are very sensitive to spatial resolution, it is very important to select an optimum resolution for particular geographic phenomena needed to be represented. Scale is one of the most important factors in spatial analysis techniques, which is defined as a spatial and temporal interval for a measurement or observation and is determined by the spatial extent of study area or the measurement unit. In order to acquire the optimum scale for a particular subject (i.e., coastal wetlands), measuring and representing the characteristics of attribute information extracted from the remotely sensed images are required. This study aims to explore and analyze the scale effects of attribute information extracted from remotely sensed coastal wetlands images. Specifically, it is focused on identifying the effects of scale in response to spatial resolution changes and suggesting a methodology for exploring the optimum spatial resolution. The LANDSAT TM image of Sunchon Bay was classified by a supervised classification method, Six land cover types were classified and the Kappa index for this classification was 84.6%. In order to explore the effects of scale in the classification procedure, a set of images that have different spatial resolutions were created by a aggregation method. Coarser images were created with the original image by averaging the DN values of neighboring pixels. Sixteen images whose resolution range from 30 m to 480 m were generated and classified to obtain land cover information using the same training set applied to the initial classification. The values of Kappa index show a distinctive pattern according to the spatial resolution change. Up to 120m, the values of Kappa index changed little, but Kappa index decreased dramatically at the 150m. However, at the resolution of 240 m and 270m, the classification accuracy was increased. From this observation, the optimum resolution for the study area would be either at 240m or 270m with respect to the classification accuracy and the best quality of attribute information can be obtained from these resolutions. Procedures and methodologies developed from this study would be applied to similar kinds and be used as a methodology of identifying and defining an optimum spatial resolution for a given problem.
Kim, Sun-Hwa;Hong, Suk Young;Sudduth, Kenneth A.;Kim, Yihyun;Lee, Kyungdo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.28
no.6
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pp.597-609
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2012
Leaf area index (LAI) is important in explaining the ability of the crop to intercept solar energy for biomass production and in understanding the impact of crop management practices. This paper describes a procedure for estimating LAI as a function of image-derived vegetation indices from temporal series of IKONOS, Landsat TM, and MODIS satellite images using empirical models and demonstrates its use with data collected at Missouri field sites. LAI data were obtained several times during the 2002 growing season at monitoring sites established in two central Missouri experimental fields, one planted to soybean (Glycine max L.) and the other planted to corn (Zea mays L.). Satellite images at varying spatial and spectral resolutions were acquired and the data were extracted to calculate normalized difference vegetation index (NDVI) after geometric and atmospheric correction. Linear, exponential, and expolinear models were developed to relate temporal NDVI to measured LAI data. Models using IKONOS NDVI estimated LAI of both soybean and corn better than those using Landsat TM or MODIS NDVI. Expolinear models provided more accurate results than linear or exponential models.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.90-95
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2012
Remotely sensed data provide valuable information on land monitoring due to multi-temporal observation over large areas. Especially, high resolution imagery with 0.6~1.0 m spatial resolutions contain a wealth of information and therefore are very useful for thematic mapping and monitoring change in urban areas. Recently, remote sensing technology has been successfully utilized for natural disaster monitoring such as forest fire, earthquake, and floods. In this paper, an efficient change detection method based on texture differences observed from high resolution multi-temporal data sets is proposed for mapping disaster damage and extracting damage information. It is composed of two parts: feature extraction and detection process. Timely and accurate information on disaster damage can provide an effective decision making and response related to damage.
In this letter, we propose a new functionality to scalable video coding (SVC), that is, the support of multiple region of interests (ROIs) for heterogeneous display resolution. The main objective of SVC is to provide temporal, spatial, and quality scalability of an encoded bitstream. The ROI is an area that is semantically important to a particular user, especially users with heterogeneous display resolutions. Less transmission bandwidth is needed compared to when the entire region is transmitted/decoded and then sub-sampled or cropped. To support multiple ROIs in SVC, we adopt flexible macroblock ordering (FMO), a tool defined in H.264, and based on it, we propose a way to encode and, independently, decode ROIs. The proposed method is implemented on the joint scalable video model (JSVM) and its functionality verified.
Biomagnetic measurements provide superior spatial and temporal resolutions compared with the present electric measurements. We developed a SQUID system for biomagnetic applications. A magnetic field from the spontaneous ${\tau}$-rhythm activity and an auditory evoked magnetic field have been measured. And a measurement of magnetocardiogram and its field mapping have been done.
Nucleate pool boiling experiments with constant wall temperature were performed using pure R1l3 for subcooled, saturated, and superheated pool conditions. A microscale heater array and Wheatstone bridge circuits were used to maintain the constant wall temperature and to measure the instantaneous heat flow rate accurately with high temporal and spatial resolutions. Images of bubble growth were taken at 5,000 frames per second using a high-speed CCD camera synchronized with the heat flow rate measurements. The bubble geometry was obtained from the captured bubble images. The effect of the pool conditions on the bubble growth behavior was analyzed using dimensionless parameters for the initial and thermal growth regions. The effect of the pool conditions on the heat flow rate behavior was also examined. This study will provide good experimental data with precise constant wall temperature boundary condition for such works.
This global case study pursues diversification and intensification for an application system of the national wind atlas which has been developed to support national strategy building and promotion of wind energy dissemination. We chose nine counties' national wind atlas and compared their map area, extraction height, temporal and spatial resolutions, download services, etc. to derive a best practice for the Korea wind atlas application system. Therefore, the web service content is designed to offer high-resolution height information of which covers wind turbine rotor sweeping area and time-series dataset which can be downloaded for further analysis by users. It is anticipated that the system and web service would contribute greatly to wind energy policy making, business and research sectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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