최근 인간의 활동에 의해 나타나는 인문 활동의 중요한 요소로써 지리현상을 체계적으로 이해하고 활용하고자하는 노력이 증가하고 있다. 이를 위해 지형을 공간과 연계하여 표현할 필요성이 있으며, 특히 수치표고모형을 활용한 지형분석의 기술은 지형에 대한 정밀한 수치표고모형을 생성하여 고품질의 3차원 지형정보가 필요한 분야에서 신속하고 정확하게 지표면에 대한 표고 및 경사도에 대한 정보의 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 라이다측량 데이터를 활용해 대상지역에 대한 좀 더 정밀한 수치표고모형을 만들어 기존의 축척 1:1000인 수치지형도와의 비교를 통한 정량적 분석을 실시하였다. 라이다 데이터에 의해 생성된 수치표고모형 자료를 이용하여 지형경사도를 분석한 결과 대상지역 및 주변의 경사도를 비교적 상세하게 표현할 수 있었으며, 표고 해석 결과도 라이다 데이터를 활용한 분석이 수치지형도를 이용한 분석보다 대상지역 및 주변의 표고를 비교적 상세하게 표현할 수 있었다.
흐름분산 알고리즘에서 경사도에 따른 흐름분산 정도의 가중치를 고려하기 위해 구배멱급수의 분포적 적용을 시도하였다. 경사도의 변화에 따른 구배멱급수의 적용기준을 선형, 지수형, 멱수형으로 설정하여 지형지수를 산정하였다. 대상유역은 위천 대표 시험유역의 동곡 소유역으로 설정하였고, 격자간격 20m, 30, 40m, 50m에 대한 수치고도모형(DEM)을 구축하여 분석에 활용하였다. 지형지수 산정방법과 격자크기가 계산 결과에 미치는 영향을 통계적, 공간 분석적인 관점에서 검토하였다. 구배멱급수의 분포적 적용은 단일값 적용의 경우에 비해 흐름의 분산과 수렴효과를 지형에 따라 가변적으로 표현할수 있는 것으로 나타났다. 또한, 지형인자 추출과 관련된 유출모의의 영향을 전체적으로 검토하기 위해 난수발생기법을 통한 유출모의를 실시하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.504-507
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2006
Airborn Lidar technology has been applied to diverse applications with the advantages of accurate 3D information. Further, Lidar intensity, backscattered signal power, can provid us additional information regarding target's characteristics. Lidar intensity varies by the target reflectance, moisture condition, range, and viewing geometry. This study purposes to generate normalized airborne LiDAR intensity image considering those influential factors such as reflectance, range and geometric/topographic factors (scan angle, ground height, aspect, slope, local incidence angle: LIA). Laser points from one flight line were extracted to simplify the geometric conditions. Laser intensities of sample plots, selected by using a set of reference data and ground survey, werethen statistically analyzed with independent variables. Target reflectance, range between sensor and target, and surface slope were main factors to influence the laser intensity. Intensity of laser points was initially normalized by removing range effect only. However, microsite topographic factor, such as slope angle, was not normalized due to difficulty of automatic calculation.
Soil organic matter (SOM) content and other physical soil properties were extracted from a digital soil database, the Soil Survey Geographic (SSURGO) database, to map the amount of SOM and determine its relationship with topographic positions in floodplain areas along a river basin in Douglas County, Kansas. In the floodplains, results showed that slope and SOM content had a significant negative relationship. Soils near river channels were deep and nearly level, and they had the greatest SOM content in the floodplain areas. For the whole county, SOM content was influenced primarily by soil depth and percent SOM by weight. Among different slope areas, soils on mid-range slopes (10-15%) and ridgetops had the highest SOM content because they had relatively high percent SOM content by weight and very deep soils, respectively. SOM content was also significantly variable among different land cover types. Forest/woodland had significantly higher SOM content than others, followed by cropland, grassland, and urban areas.
이 연구는 우리나라의 산악형 산림지대의 지형을 분류하기 위한 방안으로 TPI를 응용하기 위해 수행되었다. 이 방법을 적용하기 위해서는 지형특성에 적합한 기초분석단위로 scale factor들이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 scale factor를 결정하기 위한 객관적으로 결정하기 위한 방안을 제시하였다. 즉, 산지의 기복 패턴를 반영하기 위한 scale factor를 결정하기 위해 음영기복도를 이용하여 제작된 지형성장곡선으로부터 기울기변화도 곡선을 작성하였다. 기울기변화도 곡선을 이용하여 기복의 변화량이 최대가 되는 지점을 찾고, 그 극대점에서의 grid 크기를 찾아 지형 분류를 위한 scale factor로 결정하였다. scale factor 결정 알고리즘의 적용성을 검토하기 위하여 지형특성이 다른 3곳의 산악지대에 대한 scale factor를 도출하고, 지형분류를 수행하였다. 이 방법에 따른 연구결과 scale factor는 지형기복이 심할수록 짧아지는 경향이 있음을 보여주었다. 또한 TPI를 이용하여 분류한 능선과 계곡의 수가 종단면도를 이용한 방법과 유사하게 나타났고, scale factor의 크기가 대상지역의 능선 간 평균거리와 일치하는 경향이 있음을 보여주었다.
The purpose of this study is to evaluate sediment yield reduction under various field slope conditions with rice straw mat. The Vegetative Filter Strip Model-W (VFSMOD-W) and Soil and Water Assessment Tool (SWAT) were used for simulation of sediment yield reduction effect of rice straw mat. The Universe Soil Loss Equation Practice factor (USLE P factor), being able to reflect simulation of rice straw mat in the agricultural field, were estimated for each slope with VFSMOD-W and measured soil erosion values under 5, 10, and 20 % slopes. Then with the regression equation for slopes, USLE P factor was derived and used as input data for each Hydrological Response Unit (HRU) in the SWAT model. The SWAT Spatially Distributed-HRU (SD-HRU) pre-processor module was utilized, moreover, in order to consider spatial location and topographic features (measured topographic features by field survey) of all HRU within each subwatershed in the study watershed. Result of monthly sediment yield without rice straw mat (Jan. 2000 - Aug. 2007) was 814.72 ton/month, and with rice straw mat (Jan. 2000 - Aug. 2007) was 526.75 ton/month, which was reduced as 35.35 % compared without it. Also, during the rainy season (from Jun. to Sep. 2000 - 2007), when without vs. with rice straw mat, monthly sediment indicated 2,109.54 ton and 1,358.61 ton respectively. It showed about 35.60 % was reduced depending on rice straw mat. As shown in this study, if rice straw mat is used as a Best Management Practice (BMP) in the sloping fields, rainfall-driven sediment yield will be reduced effectively.
The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural networks and to apply the newly developed techniques for assessment of landslide susceptibility to the study area of Yongin in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial Photographs and field survey data, and a spatial database of the topography, soil type and timber cover were constructed. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil texture, soil drainage, soil effective thickness, timber age, and timber diameter were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility and weights of each factor were analyzed by two artificial neural network methods. In the first method, the landslide susceptibility index was calculated by the back propagation method, which is a type of artificial neural network method. Then, the susceptibility map was made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility analysis were verified using landslide location data. The verification results show satisfactory agreement between the susceptibility index and existing landslide location data. In the second method, weights of each factor were determinated. The weights, relative importance of each factor, were calculated using importance-free characteristics method of artificial neural networks.
최근, 공간정보 산업의 급격한 성장에 따라 산업 간 융 복합 등 측량과 지적 정보의 활용범위가 지속적으로 증가되고 있는 실정 있다. 이에 따라 공간정보의 환경변화에 따른 능동적 대비와 국가 공간정보 활용의 극대화를 위해서는 측량과 지적의 새로운 융합 방안이 필요하다. 본 연구의 목적은 국가 공간정보의 생성과 이용 관리라는 종합적 측면에서 측량과 지적의 융합 발전 방안을 모색하고 이를 제시하는 것이다. 우선, 국가공간정보기반(NSDI)을 고려한 측량과 지적 융합의 목적과 기본 정책의 방향성을 정립하기 위한 정책 환경을 검토하였다. 또한 측량과 지적 융합을 위한 행정 (조직, 인력, 서비스) 및 제도적 추진 현황을 분석하였다. 이를 토대로 SWOT분석을 통해 측량과 지적 융합을 위한 내부 역량 및 외부 정책 환경을 분석하고 이와 관련된 핵심 성공 요인(CSF)을 도출하였다. 마지막으로 측량과 지적 융합을 위한 발전 모형 및 방안을 제시하기 위해 융합의 기본방향과 발전모형을 제시하고 이원화된 이해관계자들이 상호보완적으로 발전할 수 있는 구체적인 실천 방안을 도출하였다. 결론적으로 측량과 지적의 융합은 국가공간정보기반의 성공적인 구축이라는 큰 틀에서 이뤄져야 하며, 기본공간정보의 완성과 유지에 기여할 수 있어야 할 것이다.
지형은 고도, 경사, 측면으로 설명되는 지표면의 물리적인 모양을 나타내는 것으로 지형적 조건에 따라 에너지의 이동이 결정된다. 이것은 태양 에너지를 얼마나 많이 받을지, 바람이나 비가 얼마나 많은 영향을 미칠지 등에 대한 중요한 결정 요인들로 지표면 상에 존재하는 모든 생물, 특히 산림 식생의 입지 환경에 큰 영향을 준다. 도서지역 산림과 같이 자연적으로 형성된 지형 인자가 산림 식생의 생태환경을 결정하는 요인이 될 때 보다 정확한 지형 인자들의 계산은 도서산림의 입지환경을 이해하는데 매우 중요하다. 최근에는 연구자, 학교, 산업 및 정부를 위해 수많은 무료오픈소스 소프트웨어 지리정보시스템 프로그램(Free Open Source Software Geographic Information Systems, FOSS GIS)들이 이러한 지형인자들을 보다 정확하게 계산하기 위해 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. FOSS GIS 프로그램은 사용자 요구에 맞게 수정이 가능한 유연한 알고리즘을 제공한다. 이와 같은 수요에 맞춰 이 연구에서는 지형 분석이 특히 중요한 도서지역 산림을 대상으로 하여 FOSS GIS 프로그램들의 지형인자 계산 결과값을 비교해 보고 향후 지역 생태 연구에 있어 지형 인자 계산 방법을 결정할 때 그 기준을 마련하고자 한다. 연구 지역은 전라남도 도서 지역을 대상으로 하였고 FOSS GIS 프로그램 중 가장 널리 사용되는 GRASS GIS와 SAGA GIS로 처리하였다. 입지환경에 있어 가장 널리 사용되는 설명인자인 경사도와 TWI(Topographical Wetness Index) 지도를 각 FOSS GIS 프로그램으로 생성하고 그 차이를 분석하여 각 FOSS GIS 프로그램의 장단점을 토의하였다.
A habitat model was developed to delineate potential habitat of the leopard cat (Prionailurus bengalensis) in a mountainous region of Kangwon Province, Korea. Between 1997 and 2005, 224 leopard cat presence sites were recorded in the province in the Nationwide Survey on Natural Environments. Fifty percent of the sites were used to develop a habitat model, and the remaining sites were used to test the model. Fourteen environmental variables related to topographic features, water resources, vegetation and human disturbance were quantified for 112 of the leopard cat presence sites and an equal number of randomly selected sites. Statistical analyses (e.g., t-tests, and Pearson correlation analysis) showed that elevation, ridges, plains, % water cover, distance to water source, vegetated area, deciduous forest, coniferous forest, and distance to paved road differed significantly (P < 0.01) between presence and random sites. Stepwise logistic regression was used to develop a habitat model. Landform type (e.g., ridges vs. plains) is the major topographic factor affecting leopard cat presence. The species also appears to prefer deciduous forests and areas far from paved roads. The habitat map derived from the model correctly classified 93.75% of data from an independent sample of leopard cat presence sites, and the map at a regional scale showed that the cat's habitats are highly fragmented. Protection and restoration of connectivity of critical habitats should be implemented to preserve the leopard cat in mountainous regions of Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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