Soil carbon(C) is an essential property for characterizing soil quality. Understanding spatial patterns of soil C is particularly limited for mountain areas. This study aims to predict the spatial pattern of soil C using terrain analysis in a steep mountainous area. Specifically, model performances and prediction uncertainties were investigated based on the number of resampling repetitions. Further, important predictors for soil C were also identified. Finally, the spatial distribution of uncertainty was analyzed. A total of 91 soil samples were collected via conditioned latin hypercube sampling and a digital soil C map was developed using support vector regression which is one of the powerful machine learning methods. Results showed that there were no distinct differences of model performances depending on the number of repetitions except for 10-fold cross validation. For soil C, elevation and surface curvature were selected as important predictors by recursive feature elimination. Soil C showed higher values in higher elevation and concave slopes. The spatial pattern of soil C might possibly reflect lateral movement of water and materials along the surface configuration of the study area. The higher values of uncertainty in higher elevation and concave slopes might be related to geomorphological characteristics of the research area and the sampling design. This study is believed to provide a better understanding of the relationship between geomorphology and soil C in the mountainous ecosystem.
In this study for the development of area due to the increasing of industry, population and spreading of urbanization is rapidly increasing but about seventy percent of our nation's areas consists of the mountainous districts. In such case, when those areas have the heavy rains break, they are washed away by a fast-flowing stream of a valley and overflowed. Thus it could result on human life and property damage and also the widespread of flood damage in the downstream area. To decrease those damage, the construction of flood control reservoir is necessary. This research was aim to construct the flood runoff models of a mountainous small district and to determine the probability rainfall by analyzing precipitation. The study also examined the effects of location and size of flood control reservoir on flood reduction. The result showed that the construction of detention basin was an effective way to ensure the safety of flood control and multiple detention basin had superior result for reducing amount of runoff in the down stream area than the single detention basin.
To analyze the landslide susceptibility in Baekdu mountain area in china, we get two susceptibility maps using AcrView software through weighted overlay GIS (Geographic Information System) method in this paper. To assess the landslide susceptibility, five factors which affect the landslide occurrence were selected as: slope, aspect, soil type, geological type, and land use. The weight value and rating value of each factor were calculated by the two different methods of AHP (Analytic Hierarchy Process) and ANN (Artificial Neural Network). Then, the weight and rating value was used to obtain the susceptibility maps. Finally, the susceptibility map shows that the very dangerous areas (0.9 or higher) were mainly distributed in the mountainous areas around JiAnShi, LinJiangShi, and HeLongShi near the china-north Korea border and in the mountainous area between the WangQingXian and AnTuXian. From the contrast two susceptibility map, we also Knew that The accuracy of landslide susceptibility map drew by ANN method was better than AHP method.
최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 모든 사면의 정기점검은 필수적인 사항이다. 본 연구에서는 도로사면을 평가, 분석하기 이전에 사면붕괴 위험요소를 지리정보(GIS) 데이터베이스로 구축하는 것을 우선시 하고 있다. 따라서, 국도 접도사면의 지리정보(GIS) 정보가 수록되어진 사면대장(SMIS) 작성의 표준안을 제안하였다. 그 다음 연구단계로 로지스틱 회귀모형 적용함으로써 접도사면의 위험성을 사전 평가 할 수 있는 모델을 제시하였다.
Chang, Eun-Mi;Kim, Min-Ho;Lee, Byung-Whan;Heo, Min
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.1409-1411
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2003
The application of simulated KOMPSAT-2 imagery to monitor graveyards is to be developed. Positions calculated from image were compared with those obtained from Geographic Positioning System. With 24 checkpoints, the position of graveyards showed within 5-meter range. Unsupervised classification, supervised classification, and objected-orientation classification algorithms were used to extract the graveyard. Unsupervised classification with masking processes based on National topographic data gives the best result. The graveyards were categorized with four types in field studies while the two types of graveyards were shown in descriptive statistics. Cluster Analysis and discriminant analysis showed the consistency with two types of tombs. It was hard to get a specific spectral signature of graveyards, as they are covered with grasses at different levels and shaded from the surrounding trees. The slopes and aspects of location of graveyards did not make any difference in the spectral signatures. This study gives the basic spectral characteristics for further development of objected-oriented classification algorithms and plausibility of KOMPSAT-2 images for management of mountainous areas in the aspect of position accuracy and classification accuracy.
The geographical distribution and ecological preferences of Haemaphysalis in domestic animals in Iran were studied 4 times a year from April 2003 to March 2005. A total of 1,622 ixodid tick specimens were collected from 3 different zones. Among them, 108 (6.7%) Haemaphysalis ticks, consisting of 6 species, were identified; H. punctata (3.4%), H. parva (0.5%), H. sulcata (0.6%), H. choldokovskyi (1.7%), H. concinna (0.06%) and Haemaphysalis sp. (0.6%). H. punctata was the most abundant species, whereas H. concinna was the rarest species collected in humid and sub-humid zones on cattle, sheep and goats. H. choldokovskyi was principally collected from sheep and goats grazed in cold mountainous areas. The infested areas consisted of Caspian Sea (Guilan, Mazandaran, Golestan, and central provinces), mountainous (Azarbaiejan, Ardebil, Kohgilouyeh, and Kordestan) and semi-dessert (Khorasan, Semnan, Herman, Sistan, and Baluchestan) zones. The Caspian Sea zone (23.6%) was the most highly infested region. The results show that various species of Haemaphysalis ticks infest domestic ruminants in Iran and each tick species show characteristic geographical distributions.
As wind farms expand into low wind speed areas, an increasing number are being established in mountainous regions. To fully utilize wind energy resources, it is essential to understand the details of mountain flow fields. Reconstructing the wind speed field in complex terrain is crucial for planning, designing, operation of wind farms, which impacts the wind farm's profits throughout its life cycle. Currently, wind speed reconstruction is primarily achieved through physical and machine learning methods. However, physical methods often require significant computational costs. Therefore, we propose a Full Convolutional Neural Network (FCNN)-based reconstruction method for mountain wind velocity fields to evaluate wind resources more accurately and efficiently. This method establishes the mapping relation between terrain, wind angle, height, and corresponding velocity fields of three velocity components within a specific terrain range. Guided by this mapping relation, wind velocity fields of three components at different terrains, wind angles, and heights can be generated. The effectiveness of this method was demonstrated by reconstructing the wind speed field of complex terrain in Beijing.
2005년 5월 산림청에서 전국 산지를 대상으로 산사태 위험지도를 제작하였다. 본 연구는 산사태 위험지도의 정확성 검증을 위하여 2005년 8월 2~3일 전북지역에서 발생된 산사태 지역을 대상으로 부경대학교 위성정보과학과 PE&RS Lab에서 개발한 PKNU 3호 시스템으로 촬영한 영상을 이용하여 산사태 발생 지역을 추출한 후 산사태 위험지도와 중첩해서 산사태 위험지도의 정확도를 검증하였다. 또한 ArcView 3.3의 산지 지형 분석과 하계망 분석을 통해 산사태 발생 지역의 고도, 경사도, 경사방향, 하천장, 유역면적에 대한 특성을 분석하였다. 그 결과 산사태 위험지도의 등급별 단위 %량의 조정이 필요하며 산사태 위험지도 작성에 기본이 되는 산사태 위험 판정표에 대한 수정 보완이 필요하다고 사료된다.
지형과 고도가 논둑에 서식하는 토양성거미의 군집과 다양성에 미치는 영향을 조사하였다. 지형의 영향평가를 위해 벼재배기에 산간지와 평야지에서 비교한 결과 거미의 군집구조가 달랐으며 발생밀도는 산간지보다 평야지에서 높았다. 늑대거미과가 가장 우점하였으며 이사고늑대거미(P. isago)의 발생밀도는 산간지보다 평야지에서 높았다. 거미군집의 발생은 국지(100 km2) 및 지역(1,000 km2) 범위에서 유사하였다. 고도의 영향과 관련하여 휴한기에 지형이 유사한 장수와 정읍 지역을 비교한 결과 발생밀도는 지역 간 차이가 없었으나, 긴마디늑대거미속(Pardosa spp.) 3종의 발생밀도는 정읍에서 높았다. 이러한 결과는 지형과 고도가 군집 수준에서 토양성 논거미의 다양성지수에 미치는 영향은 크지 않으나, 종 수준에서 논에 의존적인 늑대거미과의 우점종에 영향을 줄 수 있다는 것을 보여준다.
The necessity of accurate high-resolution meteorological forecasts becomes increasing in socio-economical applications and disaster risk management. The Korea Meteorological Administration Post-Processing (KMAPP) system has been operated to provide high-resolution meteorological forecasts of 100 m over the South Korea region. This study evaluates and improves the KMAPP performance in simulating wind speeds over complex terrain areas using the ICE-POP 2018 field campaign measurements. The mountainous measurements give a unique opportunity to evaluate the operational wind speed forecasts over the complex terrain area. The one-month wintertime forecasts revealed that the operational Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) has systematic errors over the complex mountainous area, especially in deep valley areas, due to the orographic smoothing effect. The KMAPP reproduced the orographic height variation over the complex terrain area but failed to reduce the wind speed forecast errors of the LDAPS model. It even showed unreasonable values (~0.1 m s-1) for deep valley sites due to topographic overcorrection. The model's static parameters have been revised and applied to the KMAPP-Wind system, developed newly in this study, to represent the local topographic characteristics better over the region. Besides, sensitivity tests were conducted to investigate the effects of the model's physical correction methods. The KMAPP-Wind system showed better performance in predicting near-surface wind speed during the ICE-POP period than the original KMAPP version, reducing the forecast error by 21.2%. It suggests that a realistic representation of the topographic parameters is a prerequisite for the physical downscaling of near-ground wind speed over complex terrain areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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