As GIS analysis method began to be introduced in late 1980's, studies of land development applying the GIS also started to be proceeded in various fields. Since 2003, Land Suitability Assesment has been adopted in order to prevent national land from development thoughtless for the environment and to plan appropriate national land management in terms of green development. Land Suitability Assessment System II based on diverse GIS analysis method such as Contour Analysis, Overlay Analysis, Network Analysis was particularly adopted to draft plans of specifying and altering of exclusionary zoning as well as installing and maintaining of urban planning facilities. But there has been a lot of problem, like an inaccurate basic data and assessment indicators, unmatched threshold, and contradicted evaluation result between each evaluating systems. Even though it is suited to an evaluation criteria, grade distribution is applied to start at 20, and development-centered evaluation result is offered. Now, we observed how suitability values and grading were changed, ordering to change grade distribution system from $20{\sim}100$ to $0{\sim}100$. In result, it showed changes of grades in some parcels. And in case of suitability values, 87% of parcels decreased to minimum 1 point, maximum 70 points. It means that changing grade distribution system of assessment system II doesn't have only influence on suitability values and grading but it is also an empirical analysis because of considering both development and maintenance.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.21
no.3
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pp.27-45
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2018
Both the national land plan and the environmental plan reflect the need for sustainable land use and management. However, the linkage between the plans is reduced due to the lack of integrated management. Therefore, this study developed indicators to achieve integrated management. A total of 59 environmental plans were reviewed for the development of indicators, and a total of 74 integrated management indicators were derived through a three-stage process. In this process, the relevance of the integrated management indicators of this study to the UN 's sustainable development goals (SDGs) is presented in order to derive indicators that meet the level of international consultation. In order to facilitate the utilization of the indicators, the final indicators are divided into seven areas: natural ecology, water resource and quality, urban and green space, atmospheric, energy, landscape, resource circulation and waste. Furthermore, the indicators were classified into national, regional, and city level. Accordingly, the final indicator can be adapted to the field of influence of the planned to be established, and the indicator can be selected and applied to the level of the plan. The final indicators can be used to examine the extent to which the national plan reflects the contents of the environmental plan and can be used as an aid to confirm the contents to be included in the plan when establishing a new national plan.
In 2015, Summits of State and Government at United Nations General Assembly agreed to set the world on a path towards Sustainable Development(SD) through the adoption of the 2030 Agenda. 2030 Agenda adopts 17 Sustainable Development Gooals(SDG) to achieve 3 pillars of social security, economic efficiency and environmental integrity. Sustainable Development Indicators(SDI) which are suggested by UN SDSN(United Nations Sustainable Development Solutions Network), have been developed for measuring SDG implementation, by which Sustainability Assessment(SA) can be accomplished to check through more holistic approaches to poverty alleviation, social inclusion and environmental management. In Korea, Strategic Environmental Impact Assessment(SEIA) has been applied to PPP(policy, plan, program) by 'Ministry of Environment', whereas 'National Land Planning Assessment(NLPA) which is one sort of SEA has been implemented to evaluate PPP of Ministry of Land, Infrastructure and Transport'. Although SEIA and NLPA have been utilized as decision-making support tools for stakeholders including high authorities, the reference criteria of these institutions are not considered as convincible and communicable. Evaluation criteria of alternatives which are core principles for SEIA and NLPA seem so ambiguous and unscientific. Through incorporation of SDI into SEIA, a convenient, quick and credible diagnosis of the key dimensions of SD comprising social equity, economic development and environmental management, can help develop a shared understanding of priorities of implementation of SDG.
Yangon Mega City is densely populated and most urbanization area of Myanmar. Rapid urbanization is the main causes of Land Use and Land Cover (LULC) change and they impact on Land Surface Temperature (LST). The objectives of this study were to investigate on the LST with respect to LULC of Yangon Mega City. For this research, Landsat satellite images of 1996, 2006 and 2014 of Yangon Area were used. Supervised classification with the region of interest and calculated change detection. Ground check points used 348 points for accuracy assessment. The overall accuracy indicated 89.94 percent. The result of this paper, the vegetation area decreased from $1061.08sq\;km^2$ (24.5%) in 1996 to $483.53sq\;km^2$ (11.2%) in 2014 and built up area clearly increased from $485.33sq\;km^2$ (11.2%) in 1996 to $1435.72sq\;km^2$ (33.1%) in 2014. Although the land surface temperature was higher in built up area and bare land, lower value in cultivated land, vegetation and water area. The results of the image processing pointed out that land surface temperature increased from $23^{\circ}C$, $26^{\circ}C$ and $27^{\circ}C$ to $36^{\circ}C$, $42^{\circ}C$ and $43.3^{\circ}C$ for three periods. The findings of this paper revealed a notable changes of land use and land cover and land surface temperature for the future heat management of sustainable urban planning for Yangon Mega city. The relationship of regression experienced between LULC and LST can be found gradually stronger from 0.8323 in 1996, 0.8929 in 2006 and 0.9424 in 2014 respectively.
The Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) sector of the National Greenhouse Gas Inventory is crucial for obtaining data on carbon sinks, necessitating accurate estimations. This study analyzes cases of countries applying the LULUCF sector at the Tier 3 level to propose enhanced methodologies for carbon sink estimation. In nations like Japan and Western Europe, satellite spatial information such as SPOT, Landsat, and Light Detection and Ranging (LiDAR)is used alongside national statistical data to estimate LULUCF. However, in Korea, the lack of land use change data and the absence of integrated management by category, measurement is predominantly conducted at the Tier 1 level, except for certain forest areas. In this study, Space-borne LiDAR Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) was used to calculate forest canopy heights based on Relative Height 100 (RH100) in the cities of Icheon, Gwangju, and Yeoju in Gyeonggi Province, Korea. These canopy heights were compared with the 1:5,000 scale forest maps used for the National Inventory Report in Korea. The GEDI data showed a maximum canopy height of 29.44 meters (m) in Gwangju, contrasting with the forest type maps that reported heights up to 34 m in Gwangju and parts of Icheon, and a minimum of 2 m in Icheon. Additionally, this study utilized Ordinary Least Squares(OLS)regression analysis to compare GEDI RH100 data with forest stand heights at the eup-myeon-dong level using ArcGIS, revealing Standard Deviations (SDs)ranging from -1.4 to 2.5, indicating significant regional variability. Areas where forest stand heights were higher than GEDI measurements showed greater variability, whereas locations with lower tree heights from forest type maps demonstrated lower SDs. The discrepancies between GEDI and actual measurements suggest the potential for improving height estimations through the application of high-resolution remote sensing techniques. To enhance future assessments of forest biomass and carbon storage at the Tier 3 level, high-resolution, reliable data are essential. These findings underscore the urgent need for integrating high-resolution, spatially explicit LiDAR data to enhance the accuracy of carbon sink calculations in Korea.
The objective of this study was to investigate non-point sources (NPS) pollution and prioritize management areas affected by NPS pollution in the Saemangeum Watershed. AHP (Analytical Hierarchy Process) technique was selected to prioritize sub-watersheds for effectively managing NPS pollution in this study areas. Generation properties of NPS pollution, discharge properties of NPS pollution, and runoff properties of NPS pollution were selected and set for AHP. Weighted descriptors including indicators like numbers of livestock, land- and livestock-system loads, rainfall, and impervious area ratio were generalized from 0 to 1 and multiply each index based on screened 17 survey data. The results were visualized as maps which enable resource managers to identify sub-watersheds for effective improving water quality. The sub-watersheds located in Gongdeok-Myeon, Yongji-Myeon, Hwangsan-Myeon of Gimje-Si were selected for managing NPS pollution control areas. This result presented that these sub-watershed are more affected by the pollution from livestock-system than from land-system. The finding from this study can be used to screen sub-watersheds that need further assessment by managers and decision-makers within the study area.
Bastola, Shiksha;Seong, Yeon Jeong;Lee, Sang Hyup;Shin, Yongchul;Jung, Younghun
Journal of the Korean GEO-environmental Society
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v.20
no.3
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pp.5-14
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2019
This study attempted to study the soil erosion dynamic in the Bagmati Basin of Nepal. In this study, an inclusive methodology that combines Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) and GIS techniques was adopted to determine the distribution of soil loss in the study basin. As well, this study attempts to study the intensity of soil erosion in the seven different land use patterns in the Bagmati Basin. Soil loss is an associated phenomenon of hydrologic cycle and this dynamic phenomenon possesses threats to sustainability of basin hydrology, agriculture system, hydraulic structures in operation and overall ecosystem in a long run. Soil conservation works, and various planning and design of watersheds works demands quantification of soil loss. The results of the study in Bagmati Basin shows the total annual soil loss in the basin is 22.93 million tons with an average rate of 75.83T/ha/yr. The computed soil loss risk was divided into five classes from tolerable to severe and the spatial pattern was mapped for easy interpretation. Also, evaluation of soil loss in different land use categories shows barren area has highest rate of soil loss followed by agriculture area. This is a preliminary work and provides erosion risk scenario in the basin. The study can be further used for strategic planning of land use and hydrologic conservation works in a basin.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.38
no.2
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pp.43-57
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2022
The Land Suitability Assessment is mandatory by National Land Planning and Utilization Act and the results are considered in the establishment of urban master plan and urban management plan. The study aims to examine whether the application of Land Suitability Assessment in developed urban areas is appropriate. A simulation analysis based on the Seoul's data of environmental ecological, physical, and spatial characteristics was conducted on urban green, the only applicable land for the assessment in Seoul. The results of the assessment shows that all pieces of lands in urban green is suitable for 'development'. This conflicts to the purpose of land use of urban green which needs to be conserved to protect the natural environment and landscape, animals and plants, environmental pollution, and urban sprawl. In the analysis applying optional indicators such as the distance from the area of Biotope Class 1 to prevent this conflict, the results shows little difference. This supports the necessity to review this regulation including an option to exclude developed urban areas such as Seoul in the assessment.
This study summarizes the use of satellite data to detect the change of southwestern coastal wetlands in Korea. The images used for this study were two Landsat Thematic Mapper(TM) images (June 12, 1984 & June 2, 1992). TM images were used to classify such different types of wetlands as aquatic bed, nonaquatic bed and other land use in the region. Then it, was possible to a) determine the status of wetlands using image classification products, and b) detect the changes of various types of wetlands influenced by both human and nature. The results from spatiotemporal analysis showed that approximately 120 lad of coastal wetlands were lost from the year of 1984 to 1992. 71 % of the lost wetlands were converted to the reclaimed land. This loss of wetlands has been causing the profound environmental impacts. It has been successfully proved that satellite data are very effective for spatiatemporal change analysis, especially for that of coastal wetlands.
Analysis and evaluation of uncertainty is adopting the advanced methodology among the methods for greenhouse gas emission assessment that was defined in GPS2000 (Good practice guideline 2000) and GPG-LULUCF (GPG Land Use, Land-Use Change and Forestry). In 2006 IPCC guideline, two approaches are suggested to explain the uncertainty for each section with a national net emission and a prediction value on uncertainty as follows; 1) Spread sheet calculation based on the error propagation algorithm that was simplified with some assumptions, and 2) Monte carlo simulation that can be utilized in general purposes. There are few researches on the agricultural field including greenhouse gas emission that is generated from livestock and cultivation lands due to lack of information for statistic data, emission coefficient, and complicated emission formula. The main objective of this study is to suggest an evaluation method for the uncertainty of greenhouse gas emission in agricultural field by means of intercomparison of the prediction value on uncertainties which were estimated by spread sheet calculation and monte carlo simulation. A statistic analysis for probability density function for uncertainty of emission rate was carried out by targeting livestock intestinal fermentation, excrements treatment, and direct/indirect emission from agricultural lands and rice cultivation. It was suggested to minimize uncertainty by means of extraction of emission coefficient according to each targeting section.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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