Soil loss by the rains has effect on natural environment. But It is difficult to find out the data that is surveyed in watershed. In this study, we combine RUSLE and GSIS, develop a program to automatically extract geo-factors to predict soil loss, and perform recurrent analysis against actual sediment load to bring out the relativity between soil loss and sediment load. Each factors need to RUSLE conducted by grid analysis. As the process to extract terrain factor became programming, the efficiency is rised.
강우에 의한 토양유실은 환경에 침각한 영향을 미치고 있음에도 불구하고, 인식의 부족으로 실제 유역에서 발생되고 있는 유실량을 측정한 자료가 없는 실정이다. 본 연구에서는 수정토양유실모형을 지리정보체계와 통합하여 홍천강유역에 적용해 봄으로써 발생 가능한 유실량을 정량적으로 예측하였으며, 홍천강 유역에서 측정한 유사량 자료와 비교 분석을 통하여 그 상관성을 알아보았다. 수정토양유실모형에 필요한 각각의 인자들은 격자분석을 통하여 수행하였으며. 지형인자는 추출과정을 프로그램화하여 효율성을 높였다.