Management of non-point sources for water quality control practice is complicating but very important. Sediments mainly from croplands are prioritized in non-point source management due to the sediment attached phosphorous. In this study, flow and sediment yields are modeled in Oenam watershed located in Hwasun, Jeollanam-do, a upstream of Juam Lake. A spatially distributed model and GIS(Geographic Information System) data was used to find out hot spots of sediment yields, to analyze the effectiveness of filter strips, and to visualize the effectiveness. The impacts of filter strips was estimated on the reduction of flow and sediments at 17.2% and 46.4% respectively when the filter strips were installed in the sub-watersheds with the most serious sediment yields.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.46
no.1
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pp.87-97
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2004
The paper presents the results from the applications of the Water Erosion Prediction Project (WEPP) model to a single plot, and also a small watershed in the Mid Korean Peninsula which is comprised of hillslopes and channels along the water courses. Field monitoring was carried out to obtain total runoff, peak runoff and sediment yield data from research sites. For the plot of 0.63 ha in size, cultivated with com, the relative error of the simulated total runoff, peak runoff rates, and sediment yields using WEPP ranged from -16.6 to 22%, from -15.6 to 6.0%, and from 23.9 to 356.4% compared to the observed data, respectively. The relative errors for the upland watershed of 5.1 ha ranged from -0.7 to 11.1 % for the total runoff, from -6.6 to 35.0 % for the sediment yields. The simulation results seem to justify that WEPP is applicable to the Korean dry croplands if the parameters are correctly defined. The results from WEPP applications showed that the major source areas contributing sediment yield most are downstream parts of the watershed where runoff concentrated. It was suggested that cultural practice be managed in such a way that the soil surface could be fully covered by crop during rainy season to minimize sediment yield. And also, best management practices were recommended based on WEPP simulations.
Lee Kyu-Sung;Kim Sun-Hwa;Ma Jeong-Rim;Kook Min-Jung;Shin Jung-Il;Eo Yang-Dam;Lee Yong-Woong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.22
no.3
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pp.175-182
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2006
Because of the phenological variation of vegetation growth in temperate region, it is often difficult to accurately assess the surface conditions of agricultural croplands, grasslands, and disturbed forests by multi-spectral remote sensor data. In particular, the spectral similarity between soil and dry vegetation has been a primary problem to correctly appraise the surface conditions during the non-growing seasons in temperature region. This study analyzes the spectral characteristics of the mixture of dry vegetation and soil. The reflectance spectra were obtained from laboratory spectroradiometer measurement (GER-2600) and from EO-1 Hyperion image data. The reflectance spectra of several samples having different level of dry vegetation fractions show similar pattern from both lab measurement and hyperspectral image. Red-edge near 700nm and shortwave IR near 2,200nm are more sensitive to the fraction of dry vegetation. The use of hyperspectral data would allow us for better separation between bare soils and other surfaces covered by dry vegetation during the leaf-off season.
Land cover (LC) is an important factor in socioeconomic and environmental studies. According to various studies, a number of LC maps, including global land cover (GLC) datasets, are made using polar orbit satellite data. Due to the insufficiencies of reference datasets in Northeast Asia, several LC maps display discrepancies in that region. In this paper, we performed a feasibility assessment of LC mapping using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data over Northeast Asia. To produce the LC map, the GOCI normalized difference vegetation index (NDVI) was used as an input dataset and a level-2 LC map of South Korea was used as a reference dataset to evaluate the LC map. In this paper, 7 LC types(urban, croplands, forest, grasslands, wetlands, barren, and water) were defined to reflect Northeast Asian LC. The LC map was produced via principal component analysis (PCA) with K-means clustering, and a sensitivity analysis was performed. The overall accuracy was calculated to be 77.94%. Furthermore, to assess the accuracy of the LC map not only in South Korea but also in Northeast Asia, 6 GLC datasets (IGBP, UMD, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, GlobeLand30) were used as comparison datasets. The accuracy scores for the 6 GLC datasets were calculated to be 59.41%, 56.82%, 60.97%, 51.71%, 70.24%, and 72.80%, respectively. Therefore, the first attempt to produce the LC map using geostationary satellite data is considered to be acceptable.
Land surface temperature (LST) is a critical environmental indicator affected by land cover (LC) changes. Currently, the most convenient and fastest way to retrieve LST is to use remote sensing images due to their continuous monitoring of the Earth's surface. The work intended to investigate land cover change and temperature response inAn-Najaf province. Landsat multispectral imageries acquired inAugust 1989, 2004, and 2021 were employed to estimate land cover change and LST responses. The findings exhibited an increase in water bodies, built-up areas, plantations, and croplands by 7.78%, 7.27%, 6.98%, 3.24%, and 7.78%, respectively, while bare soil decreased by 25.27% for the period (1989-2021). This indicates a transition from barren lands to different land cover types. The contribution index (CI) was employed to depict how changes in land cover categories altered mean region surface temperatures. The highest LSTs recorded were in bare lands (42.2℃, 44.25℃, and 46.9℃), followed by built-up zones (41.6℃, 43.96℃, and 44.89℃), cropland (30.9℃, 32.96℃, and 34.76℃), plantations (35.4℃, 36.97℃, and 38.92℃), and water bodies (27.3℃, 29.35℃, and 29.68℃) respectively, in 1989, 2004, and 2021. Consequently, these changes resulted in significant variances in LST between different LC types.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.4
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pp.129-134
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2009
As a result of improved wastewater treatment facilities, the point source pollution emitted from human and municipal wastes is greatly decreasing. Conversely, the non-point source (NPS) pollution emanated from city streets, rural homes, suburban development, animal feedlot, croplands, and forestry is rapidly increasing. Practically, the main concern of the government is to control NPS pollutants by means of establishing a long term plan in order to protect the aqua-ecosystem. Studies have been conducted to assess the intensity of NPS from various landuses. In Korea, the data on NPS pollutant loadings are limited to few and broadly categorized landuses unlike in USA wherein specific landuses are available. This research aims to characterize the wash-off characteristics of NPS pollutants from forest landuse. Two sites were monitored during 15 storm events from 04/2008 to 10/2008. Mean $BOD_5$ EMCs are 1.13 mg/L and 0.91 mg/L for the two sites, respectively. The results of this research will be a helpful contribution for the assessment of total NPS pollutant loadings.
A Land cover map over East Asian region (Kongju national university Land Cover map: KLC) is classified by using support vector machine (SVM) and evaluated with ground truth data. The basic input data are the recent three years (2006-2008) of MODIS (MODerate Imaging Spectriradiometer) NDVI (normalized difference vegetation index) data. The spatial resolution and temporal frequency of MODIS NDVI are 1km and 16 days, respectively. To minimize the number of cloud contaminated pixels in the MODIS NDVI data, the maximum value composite is applied to the 16 days data. And correction of cloud contaminated pixels based on the spatiotemporal continuity assumption are applied to the monthly NDVI data. To reduce the dataset and improve the classification quality, 9 phenological data, such as, NDVI maximum, amplitude, average, and others, derived from the corrected monthly NDVI data. The 3 types of land cover maps (International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd, and MODIS) were used to build up a "quasi" ground truth data set, which were composed of pixels where the three land cover maps classified as the same land cover type. The classification results show that the fractions of broadleaf trees and grasslands are greater, but those of the croplands and needleleaf trees are smaller compared to those of the IGBP or UMd. The validation results using in-situ observation database show that the percentages of pixels in agreement with the observations are 80%, 77%, 63%, 57% in MODIS, KLC, IGBP, UMd land cover data, respectively. The significant differences in land cover types among the MODIS, IGBP, UMd and KLC are mainly occurred at the southern China and Manchuria, where most of pixels are contaminated by cloud and snow during summer and winter, respectively. It shows that the quality of raw data is one of the most important factors in land cover classification.
Environmental pollution with arsenic (As) in croplands causes agricultural and health problems worldwide. Rice is an important crop in South Korea, and many studies have evaluated the relationship between As and glutathione (GSH) to alleviate As uptake from the soil into plants. However, information about the relationship between As and ascorbate (AsA) in rice seedlings is still limited with regard to As phytotoxicity. We therefore investigated changes in reactive oxygen species (ROS) and antioxidant levels in rice (Oryza sativa L. cv 'Dasan') seedlings with toxic As and/or AsA application. The exposure of rice seedlings to $15{\mu}M$ As inhibited plant growth and resulted in increased contents of superoxide, hydrogen peroxide, and malondialdehyde, and induced As uptake by the roots and leaves. Application of AsA to As-exposed seedlings ameliorated As-induced oxidative stress by enhancing the capacity of AsA-GSH cycle in applied plants and increasing As transfer from the roots to leaves. These results suggest that AsA application alleviated As-induced oxidative damage by maintaining sufficient levels of AsA and GSH.
Due to the fact that possible risk associated with soil-crop-food chain transfer, metal contamination in croplands has become a major topic of wide concern. Accumulation of toxic metals in edible parts of crops grown in contaminated soils has been reported from number of crops including rice, soybean, wheat, maize, and vegetables. Therefore, in order to ensure food safety, measures are needed to be taken in mitigating metal pollution and subsequent uptake by crop plants. Present paper critically reviewed some of the cost effective remediation techniques used in minimizing metal uptake by crops grown in contaminated soils. Liming with different materials such as limestone ($CaCO_3$), burnt lime (CaO), slaked lime [$Ca(OH)_2$], dolomite [$CaMg(CO_3)_2$], and slag ($CaSiO_3$) has been widely used because they could elevate soil pH rendering metals less-bioavailable for plant uptake. Zn fertilization, use of organic amendments, crop rotation and water management are among the other techniques successfully employed in reducing metal uptake by crop plants. However, irrespectively the mitigating measure used, heterogeneous accumulation of metals in different crop species is often reported. The inconsistency might be attributed to the genetic makeup of the crops for selective uptake, their morphological characteristics, position of edible parts on the plants in respect of their distance from roots, crop management practices, the season and to the soil characteristics. However, a sound conclusion in this regard can only be made when more scientific evidence is available on case-specific researches, in particular from long-term field trials which included risks and benefits analysis also for various remediation practices.
Multi-temporal data have been used frequently for analyzing dynamic characteristics of ecological environment. Little research, however, shows the characteristics and problems of the analysis of continental- or global-scale, multi-temporal satellite data. This research investigated the characteristics of large-area, multi-temporal data analysis and the problems of phenological difference of ground vegetation and scarcity of training data for a long term period. This research suggested a latitudinal image segmentation method and an invariant pixel method. As an application, the image segmentation and invariant pixel methods were applied to a set of AVHRR data covering most part of Asia from 1982 to 1993. Fuzzy classification results showed the decrease of forests and the increase of croplands at densely populated areas, however an opposite trend was detected at sparsely populated or depopulated areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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