도로시설은 사람과 물자를 수송하는데 있어서 가장 기본적인 공공교통시설이고 도로 건설시 환경파괴를 최대한으로 감소시키고 그 기능을 충분히 발휘할 수 있도록 대상지역의 여러 가지 조건을 고려하여 가장 적합한 노선의 위치를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 연구대상지역의 토지이용, 지형경사, 사면방향, 지가 등을 분석하여 각각의 경중률을 고려한 후보노선들을 비교분석함으로서 최적노선을 선정하고자 하였다. 각 항목별로 경중률을 분류하여 구축된 자료들은 GIS 프로그램을 이용하여 후보노선을 선정하고 시각화하였으며 기존노선과 비교하였다.
The actual condition of farmstead, mainly livestock facility, was surveyed in ChungChongBukDo in order to find out factors and problems of farmstead planning design. From the data collected, a type, plot, size and scope of farmstead, relationship of house and farmstead, topography, climate, proprietor's opinion on them were analyzed or obtained as the basic design criteria for planning: designs. The best type of farmsteads was individual farm having livestock facilities. They were mostly breeding a kind of livestock without their plan and Bone planning at residing area. The south aspect of the facility was extremely much and slope of the land was mostly 15。 below. Wind blows from East-South in summer and winter wind are West-North extremely much. Sun heat was mostly above 6 hours. In the case of collective and composite farmstead, proprietors wanted that a head of cow has 1,000-3,000 pyeong, the area of facility has 1,500-2,000 pyeong, total area of farmstead has 45,000-400,000 pyeong and an estimated expense is 0.2 - 1.5 billion won. Farmstead planning design was proposed through field survey results and contents of'references. Examples of farmstead planning design were composite and concentrated type and existed according to the situation of road(North, South, East, and West).
The purpose of this study is to estimate regional economic effects of spatial diffusion of wildfire using Cobb-Douglas production function of agriculture and forestry. The analysis is applied to Gangwon and Gyeongbuk provinces where are the most damaged of wildfire in Korea. The damaged areas are derived from multiplied by the occurrence probability of wildfire and diffusion areas of wildfire for micro-spatial unit level with ArcGIS techniques. The models of wildfire provides that the spatial diffusion of wildfire increases with the rising of highest temperature and average wind speed. Through the production function, value added of Agriculture and Forest sectors get damaged where the Cos-converted slope aspect of mountains are toward the South. The production model provides reductions of regional value added by increasing damaged areas of wildfire. It reveals that the most damaged region is Andong city in Gyeongbuk province, where value added loss is 1.25 billion Won, which is about 0.72% of total value added in agriculture and forestry of the city. As a view of policy makers, it needs to be considered to establish prevention policies against wildfires because regional economic losses from wildfire are depending on geographical conditions and performances of the major industry related to wildfire's diffusion such as agriculture or tourism sector according to the result of analysis.
In identifying flood vulnerable areas, three methods are generally deployed: the geomorphology method which is based on topographic features; the past evidence method based on observed data of past actual floods; and, prediction of flood areas through hydrologic models. This study aims to improve the prediction model of the geomorphology method through the application of fuzzy method in GIS modeling. The generally used GIS method of superimposing thematic map layers assumes crisp boundaries of the layers, which results in either risk-averse solutions or risk-taking solutions. The introduction of fuzzy concepts to processing of evaluation criteria (DEM, slope, aspect) solves this problem. As the result of applying the fuzzy method to a test site in the west Nak-Dong river, similar flood vulnerable areas were predicted as when using the conventional Boolean criteria. The resulting map, however, showed varying degree of uncertainty of flooding in these areas. This extra information is deemed to be valuable in taking phased actions during flood response, leading to a more effective and timely decision-making.
The aim of this study was to evaluate the susceptibility from landslides in the Lai Chau region of Vietnam, using Geographic Information System (GIS) and remote sensing data, focusing on the relationship between tectonic fractures and landslides. Landslide locations were identified from an interpretation of aerial photographs and field surveys. Topographic and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS data and image processing techniques, and a scheme of the tectonic fracturing of the crust in the Lai Chau region was established. In this scheme, Lai Chau was identified as a region with low crustal fractures, with the grade of tectonic fracture having a close relationship with landslide occurrence. The factors found to influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature, distance from drainage, lithology, distance from a tectonic fracture and land cover. Landslide prone areas were analyzed and mapped using the landslide occurrence factors employing the probability-likelihood ratio method. The results of the analysis were verified using landslide location data, and these showed a satisfactory agreement between the hazard map and existing landslide location data.
The susceptibility of landslides and the effect of landslide-related factors at Penang in Malaysia using the Geographic Information System (GIS) and remote sensing data have been evaluated. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs and from field surveys. Topographical and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS and image processing. The factors chosen that influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature and distance from drainage, all from the topographic database; lithology and distance from lineament, taken from the geologic database; land use from Landsat TM (Thermatic Mapper) satellite images; and the vegetation index value from SPOT HRV (High Resolution Visible) satellite images. Landslide hazardous areas were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors employing the probability-frequency ratio method. To assess the effect of these factors, each factor was excluded from the analysis, and its effect verified using the landslide location data. As a result, land 'cover had relatively positive effects, and lithology had relatively negative effects on the landslide susceptibility maps in the study area. In addition, the landslide susceptibility maps using the all factors showed the relatively good results.
The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database and land-use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.
The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
We obtained a total of 36 GPS coordinates of the seven bat species of Rhinolophus ferrumequinum, Myotis ikonnikovi, M. nattereri, M. petax, Murina ussuriensis, Plecotus auritus, and Pipistrellus abramus. Characteristics of forests (forest type, age class, DBH class and crown density), terrain (aspect, slope and distance from mountain stream) and disturbance factors (distance from human residential areas and distance from cultivated areas) that bats have used as their habitats were revealed from the GIS analysis based on GPS coordinates of the 36 positions that bats were found. The bats-preferred forest type is broad-leaf forests (43%) with the trees of the 2th (31%) and 5th (31%) age class, the trees of sapling (36%) and large DBH class (31%), and sparse crown density (67%). Bats prefer the slop direction of the east (39%), the gradient below $15^{\circ}$ (61%), the ranges within 200 m from the mountain streams (92%), the ranges within 200 m near roads (89%), the ranges of 200-400 m from human residential areas (28%), and the ranges within 200 m from cultivated areas (36%).
Urban development and population have augmented the increase of impervious land-cover. This phenomenon has amplified the effects of climate change and increasing urban island effects due to increases in urban temperatures. Seoul, South Korea is one of the largest metropolitan cities in the world. While land uses in Seoul vary, land cover patterns have not changed much (under 2%) in the past 10 years, making the city a prime target for studying the effects of land cover types on the urban temperature. This research seeks to generalize the urban temperature of Seoul through a series of statistical tests using multi-temporal remote sensing data focusing on multiple scales and typologies of green space to determine its overall effectiveness in reducing the urban heat. The distribution of LST values was reduced as the size of urban forests increased. It means that changing temperature of large-scale green-spaces is less influenced because the broad distribution could be resulted in various external variables such as slope aspect, topographic height and density of planting areas, while small-scale urban forests are more affected from that. The large-scale green spaces contributed significantly to lowering urban temperature by showing a similar mean LST value. Both of concentration and dispersal of urban forests affected the reduction of urban temperature. Therefore, the findings of this research support that creating urban forests in an urban region could reduce urban temperature regardless of the scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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