This study was carried out to lead the scientific management of the urban forest by estimating the forest environment. Forest environmental information was constructed using IDRISI system based on survey data, soil, plant, and digital elevation data. Forest environmental information was consisted of soil depth, soil organic content, soil hardness and parent rock as a soil environmental factor, and forest community, tree age, crown density as a plant environmental factor. Plant activity and topographic environment also were analyzed by using remote sensing data and digital elevation data. Environmental function of urban forest was estimated based on results of soil conservation and forest productivity. 70% of urban forest is located in elevation of lower than 200m and 55% of forest area have the slope of lower than 15 degree. Analyzed soil conservation status and forest productivity were almost the same as the soil chemical properties of collected soil sample and the vegetation index estimated using remote sensing data, respectively. Thus, the constructed forest environmental information could be useful to give some ideas for management of urban forest ecosystem and establishment of environmental conservation planning, including forests, in Taejon. The best forest environmental function was appeared at the natural ecology preservation zone. Current natural parks and urban parks were appeared to establish the environmental conservation plan for further development. The worst forest environmental function was appeared at the forest near to the industrial area and an overall and systematic plan was required for the soil management and high forest productivity because these forest was developing a severe soil acidification and having a low forest productivity.
Universal Soil Loss Equation (USLE) is to estimate potential soil loss and has benefit in use with its simplicity. The equation is composed of five factors, one of the factors is the slope length and steepness factor (LS factor) that is for topographic property of fields to estimate potential soil loss. Since the USLE was developed, many equations to compute LS was suggested with field measurement. Nowadays the factor is often computed in GIS software with digital elevation model, however it was reported that the factor is very sensitive to the resolution of digital elevation model. In addition, the digital elevation model of high resolution less than 3 meter is required in small field application, however these inputs are not associate with the empirical models' backgrounds since the empirical models were derived in 22.1 meter field measurements. In the study, four equation to compute LS factor and two approaches to determine slope length and steepness were examined, and correction factor was suggested to provide reasonable precision in LS estimations. The correction factor is computed with field area and cell size of digital elevation model, thus the correction factor can be adapted in any USLE-based models using LS factor at field level.
본 연구는 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용하여 가야산 국립공원의 주요 우점식생인 신갈나무군락과 소나무군락의 분포에 영향을 미치는 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량 등 7개 요인들을 분석하고, 요인별 식생분포 특성을 밝혔다. 가야산국립공원의 정밀식생 조사(1/5,000축척)결과, 신갈나무군락(29.42%), 신갈나무-소나무군락(7.38%), 소나무군락(27.66%), 소나무-신갈나무군락(7.44%), 졸참나무군락(1.40%), 굴참나무군락(1.10%) 등 총 128개의 식생유형이 확인되었고, 이들 중 신갈나무 우점림과 소나무 우점림이 전체 식생의 80.58%를 차지하고 있는 것으로 조사되었다. 분포요인 분석결과, 신갈나무군락과 소나무군락의 고도는 각각 575~1,065m(80.4%), 465~965m(84.1%), 경사는 $21^{\circ}$이상(78%), $21^{\circ}$이상(71.3%), 사면방위의 경우 신갈나무는 북사면, 소나무는 남사면이 우세한 것으로 분석되었고, 지형지수는 모두 5~6에 집중되어 있고, 연평균 기온은 $7{\sim}8^{\circ}C$(83%), $8{\sim}9^{\circ}C$(84%), 온량지수는 $59{\sim}70^{\circ}C{\cdot}month$와 $58{\sim}88^{\circ}C{\cdot}month$에서 주로 분포하며, 잠재증발산량은 560~590mm/yr, 580~610mm/yr에서 가장 많은 분포역을 보였다.
본 연구는 금강 권역을 대상으로 일반최소자승법(OLS)과 공간지리 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 유역 내 토지이용과 지형적 특성이 BOD, DO, TN, TP을 포함한 수질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 일반적으로 OLS는 변수 간의 관계가 균일하다는 가정에 기초하고 있으며, 지역적인 변화를 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 변수 간의 관계가 지역적으로 다르게 나타나는 것을 검증하기 위해 GWR을 이용하여 분석하였다. 종속변수인 총 4개의 수질 측정 항목(BOD, DO, TN, TP)과 독립변수인 토지이용 비율(도시, 농업 및 산림지역) 및 지형(고도, 평균 경사)에 대하여 OLS와 GWR 모형을 각각 추정하고, 비교하였다. GWR 모형의 $R^2$와 회귀계수 값의 기초 통계량을 분석한 결과, 공간적으로 큰 변동성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향이 지역에 따라 균일하지 않은(non-stationarity) 것을 보여준다. 또한 OLS와 GWR 모형의 $R^2$, AICc, Moran's I 지수를 비교하였을 때, 대부분 GWR 모형이 OLS 모형에 비하여 우수한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 수질 및 유역 관리를 위한 토지이용 계획 수립 등의 정책적 근거로 활용될 수 있다.
건설현장에서 토공물량 산정은 설계에서 시공에 이르기까지 공사비에 큰 영향을 주는 요소로 정확한 값을 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 토공물량 산정을 위해 드론 사진측량과 드론 LiDAR를 이용한 방법으로 지형모델을 생성하였다. 드론 사진측량 방법으로 연구대상지의 DSM (Digital Surface Model) 및 정사영상을 구축하였으며, 드론 LiDAR를 이용해 연구대상지의 DEM (Digital Elevation Model)을 구축하였다. 각각의 방법으로 생성된 지형모델에 대한 정확도 평가를 수행하여 각각의 방법이 수평방향 0.034m, 0.035m, 수직방향 0.054m, 0.025m의 차이를 나타내어 지형모델 구축을 위한 드론 사진측량과 드론 LiDAR의 활용성을 제시하였다. 연구대상지의 토공물량 산정 결과, 드론 사진측량은 GNSS 측량 성과와 1528.1㎥의 차이를 나타내었으며, 드론 LiDAR는 160.28㎥의 차이를 나타내었다. 토공물량의 차이는 식생 및 가건물로 인한 지형모델의 차이로 판단되며, 연구를 통해 드론 LiDAR에 의한 물량산정의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 추가적인 연구를 통해 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량과 드론 LiDAR를 활용한 방법으로 산림지역에서의 지형모델 구축 및 활용성에 대한 평가가 이루어진다면 드론 LiDAR를 이용한 지형모델 구축의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 지형공간정보체계의 자료기반의 구축, 수치도면 제작 등 이용도가 확대되고 있는 수치표고모형을 수치위성영상자료를 이용하여 제작하고자 하였다. 위성영상의 공액 상좌표 취득에는 영상정합기법을 도입하였으며 취득된 지상좌표의 정확도를 분석하여 수치표고모형 제작의 연산법을 제시하였다. 위성영상의 외부표정요소는 광속조정법을 이용하여 결정하였고 좌우 수치영상상에서 동일점을 탐색하기 위한 영상정합방법으로는 표준상관기법을 적용하였다. 영상정합기법을 적용에 있어서는 기준영역의 크기를 결정하기 위해 기준영역의 크기를 다양하게 변화시켜 적절한 크기를 결정하고자 하였다. 영상정합의 정확도를 향상시키고 계산속도를 증가시키기 위하여 다양한 좌표변환식을 적용하고 이 결과를 통계학적으로 분석한 후 안전율을 고려하여 탐색영역을 결정하였다. 본 연구에서 제작된 수치표고모형의 정확도는 5000분의 1 지형도상에서 일정한 간격으로 추출하여 제작된 수치표고모형을 이용하였으며, 정확도를 평가한 결과 수치위성영상을 이용한 수치표고모형을 생성하는 연산법을 제시할 수 있었으며, 지형공간정보체계의 자료기반 구축에 필요한 대단위 지역에 대한 수치표고모형의 생성에 수치위성영상을 적용하는 효율적인 방법을 제시할 수 있었다.
본 연구에서는 2011년 우면산 산사태 지역에 대한 현장조사를 수행하여 발생지점에 대한 자료를 구축하였으며, 산사태 발생 전후의 항공사진과 항공LiDAR DEM을 이용하여 여러 가지 지형인자들에 대한 단위면적당 발생빈도를 분석하였다. 경사도는 Neighborhood 알고리즘과 Maximum Slope 알고리즘을 적용하여 비교하였으며, 경사방향, 고도뿐만 아니라 최대경사방향의 곡률과 그 수직인 면에 대한 곡률을 분석에 이용하였다. 그 결과 최대경사방향 경사도 $40^{\circ}-45^{\circ}$ 구간이 상대적으로 매우 위험한 것으로 나타났으며 최대경사방향에 수직으로 오목한 사면이 더 위험한 것으로 분석되었다.
This study evaluated a debris landform distribution potential area map in the southwest region of the Korean peninsula. A GIS spatial integration technique and logistic regression method were used to produce a distribution potential area map. Seven topographic and environmental factors were considered for analysis and 28 different data set were combined and used to get most effective results. Moreover, in an accuracy assessment, the extracted results of the Distribution Potential area were evaluated by conducting a cross-validation module. Block stream showed the highest accuracy in the combination No. 6, and that DEM (digital elevation model) and TWI (topographic wetness index) have relatively high influences on the production of the Block stream Distribution Potential area map. Talus showed the highest accuracy in the combination No. 13. We also found that slope, TWI and geology have relatively high influences on the production of the Talus Distribution Potential area map. In addition, fieldwork confirmed the accuracy of the input data that were used in this study, and the slope and geology were also similar. It was also determined that these input data were relatively accurate. In the case of angularity, the block stream was composed of sub-rounded and sub-angular systems and Talus showed differences according to the terrain formation. Although the results of the rebound strain measurement using a Schmidt's hammer did not shown any difference in topographic conditions, it is determined that the rebound strain results reflected the underlying geological setting.
1960년대 이후 경제발전을 위한 하천 개수사업, 도시화에 따른 소하천의 복개 등으로 많은 하천이 오염되고 파괴되었다. 지금까지의 연구는 측량된 하천 지형인자를 이용해 하천을 분석한 연구가 많았으나, 홍수 시와 같이 유량이 급격히 변하는 경우에는 측량이 쉽지 않다. 또한, 이전까지의 연구는 주로 하천의 횡단면에 대한 연구가 많아 하천 종단면에 대한 정보가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 정보엔트로피 이론을 이용하여 하천 유역에 대한 평균 하천 경사, 하천 경사, 하천 종단고도를 실시간으로 산정할 수 있는 식을 제시하였으며, 충청북도 지방하천 기본계획에서 얻은 달천 유역과 부산 온천천, 동천 기본계획에서 얻은 하천 특성인자 실측 자료와 비교를 통해 적용성을 분석하였다. 이를 위해 정보엔트로피 이론에 실측 자료를 이용하여 비선형 회귀분석을 이용해 매개변수를 산정한 후 하천별 종단고도 엔트로피식을 산정하였으며, 평균 하천 경사를 산정하였다. 본 연구에서 제시한 식의 적용성을 R2로 분석한 결과, R2가 모두 0.96이상의 값으로 나타나 하천 특성인자를 산정하는데 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있을 것으로 보인다.
기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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