Recently we have discovered that sediments should be separated from lithosphere, and soil should be separated from biosphere, both sediment and soil will be mixed sediments-soil-sphere (Seso-sphere), which is using particulate mechanics to be solved. Erosion and sediment both are moving by particulate matter with water or wind. But ancient sediments will be erosion same to soil. Nowadays, real soil has already reduced much more. Many places have only remained sediments that have ploughed artificial farming layer. Thus it means sediments-soil-sphere. This paper discusses sediments-soil-sphere erosion modeling. In fact sediments-soil-sphere erosion is including water erosion, wind erosion, melt-water erosion, gravitational water erosion, and mixed erosion. We have established geographical remote sensing information modeling (RSIM) for different erosion that was using remote sensing digital images with geographical ground truth water stations and meteorological observatories data by remote sensing digital images processing and geographical information system (GIS). All of those RSIM will be a geographical multidimensional gray non-linear equation using mathematics equation (non-dimension analysis) and mathematics statistics. The mixed erosion equation is more complex that is a geographical polynomial gray non-linear equation that must use time-space fuzzy condition equations to be solved. RSIM is digital image modeling that has separated physical factors and geographical parameters. There are a lot of geographical analogous criterions that are non-dimensional factor groups. The geographical RSIM could be automatic to change them analogous criterions to be fixed difference scale maps. For example, if smaller scale maps (1:1000 000) that then will be one or two analogous criterions and if larger scale map (1:10 000) that then will be four or five analogous criterions. And the geographical parameters that are including coefficient and indexes will change too with images. The geographical RSIM has higher precision more than mathematics modeling even mathematical equation or mathematical statistics modeling.
This study is to evaluate the future potential impact of climate change on soil erosion loss in a metropolitan area using Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE) with land use information of the Ministry of Environment and rainfall data for present and future years(30-year period). The spatial distribution map of vulnerable areas to soil erosion was prepared to provide the basis information for soil conservation and long-term land use planning. For the future climate change scenario, the MIROC3.2 HiRes A1B($CO_2720ppm$ level 2100) was downscaled for 2040-2069(2040s) and 2070-2099(2080s) using the stochastic weather generator(LARS-WG) with average rainfall data during past 30 years(1980-2010, baseline period). By applying the climate prediction to the RUSLE, the soil erosion loss was evaluated. From the results, the soil erosion loss showed a general tendency to increase with rainfall intensity. The soil loss increased up to 13.7%(55.7 ton/ha/yr) in the 2040s and 29.8%(63.6 ton/ha/yr) in the 2080s based on the baseline data(49.0 ton/ha/yr).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.2
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pp.19-26
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1999
The geographic information system is needed in the image recognition field. This study recommends an efficient method to construct the GIS from the feature extraction of roads through scanning of a normal or hand-made maps. Many algorithms have been presented for such image information recognition. However, such algorithm processes have limitations due to their complexity. To efficiently extract road information from scanning map images. a $3{\times}3$ directional form is applied - structuring element, erosion and dilation, and opening and closing. This method allows for efficient evaluation of the featured road extracts from the map image and from the character sets.
There have been serious soil erosion and water pollution problems caused by highland agriculture practices at Doam-dam watershed. Especially agricultural activities, chemical and organic fertilizer and pesticide applications, soil reconditioning to maintain soil fertility are known as primary causes of soil erosion and water qaulity degradation in the receiving water bodies. Among these, soil reconditioning can accelerate soil erosion rates. To develop soil erosion prevention practices, it is necessary to estimate the soil erosion from the watershed. Thus, the Universal Soil Loss Equation (USLE) model has been developed and utilized to assess soil erosion. However, the USLE model cannot be used at watershed scale because it does not consider sediment delivery ratio (SDR) for watershed application. For this reason, the Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SA TEEC) was developed to assess the sediment yield at any point in the watershed. The USLE-based SA TEEC system can estimate the SDR using area-based SDR and slope-based SDR module. In this study, the SATEEC system was used to estimate soil erosion and sediment yield at the Doam-dam watershed using the soil properties from reconditioned agricultural fields. Based on the soil sampling and analysis, the US LE K factor was calculated and used in the SA TEEC system to analyze the possible errors of previous USLE application studies using soil properties from the digital soil map, and compared with that using soil properties obtained in this study. The estimated soil erosion at the Doam-dam watershed without using soil properties obtained in the soil sampling and analysis is 1,791,400 ton/year (123 ton/ha/year), while the soil erosion amount is 2,429,900 ton/year (166.8 ton/ha/year) with the use of soil properties from the soil sampling and analysis. There is 35 % increase in estimated soil erosion and sediment yield with the use of soil properties from soil reconditioned agricultural fields. Since significant amount of soil erosion are known to be occurring from the agricultural fields, the soil erosion and sediment yield from only agricultural fields was assessed. The soil erosion rate is 45.9 ton/ha/year without considering soil properties from soil reconditioned agricultural fields, while 105.3 ton/ha/year after considering soil properties obtained in this study, increased in 129%. This study shows that it is very important to use correct soil properties to assess soil erosion and sediment yield simulation. It is recommended that further studies are needed to develop environment friendly soil reconditioning method should be developed and implemented to decrease the speed of soil erosion rates and water quality degradation.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.1-10
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2007
The tendency of erosion and accretion of the coast has occurred by the wanton development of a shore so that establishing the plans of nature preservation and development according to shoreline change is in demand. In this study, six DGPS positioning are executed in the periodic interval of about 2 months to choose coastal area of Gangnung, Gangwon-do and the observation data which is post-processed about 50cm accuracies on the Gangnung regular service is compared with digital map in 1998 and digital chart in 2006. Comparing DGPS values with shoreline of digital map, we know that erosion has occurred locally around training dike placed in Gangmun harbor and in southern Namhangjin, many accretions has happened near the breakwater of Namhangjin region and partial accretion is occurring in the other area. Therefore DGPS which is an acquisition method suitable for GIS data input is in use to collect the horizontal data and it could be used effectively to measure the shoreline change of time series through the long-term continuous observation by the coastal development.
Soil erosion is influenced from a variety of factors such as rainfall distribution, soil type, land use, etc. This paper is aimed at analyzing the soil erosion hazard zone in cropland. RUSLE was used for an analysis of soil erosion amount, and for the spatial data of basin, soil erosion amount was calculated by extracting the respect topography space related factors of RUSLE using DEM, Landuse, Soil map as base map. This paper is targeting at the watershed of Gyeongan stream in Gyeonggi-do The result of an analysis of soil erosion amount showed that soil erosion occurred in the order of crop field(1210) planting area, orchard(1220), non-adjusted paddy fields(1120), and adjusted paddy fields(1110), and also the average soil erosion in these planting areas has the most amount in crop field planting area. As a result of analysis on soil erosion hazard zone of farm land by classifying it into 5 classes using the result of that result of analysis on the amount of soil erosion, in case of Class 5 in which the hazard of soil erosion is the highest, approximately 72.5ha that corresponds to 2.4% of the total farm land was decided as erosion hazard zone. For this erosion hazard zone, it was analyzed that dry field crop planting area was 72.4ha and orchard was 0.1ha, and Class 5 hazard zone did not appear in other farming areas. Also, it showed that Class II(1~50ton/ha/yr) area had the most ratio of the entire farm land, i.e., 70.2%, regardless of land use state. According to the result of analysis on soil erosion hazard zone of farm land by classifying it into 5 classes, the Class V has the highest soil erosion hazard, approximately 72.5ha that corresponds to 2.4% of the total farm land was estimated as an erosion hazard zone. This erosion hazard shows 72.4ha in dry field crop planting area, 0.1ha in an orchard, but the highest hazard zone, the Class V was not shown in other farming areas. Also, it showed that Class II area had the most ratio of the entire farm land, i.e., 70.2%, regardless of land use state.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.6
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pp.135-144
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2010
This study was performed to suggest a soil loss reduction skill through estimating soil erosion from a small watershed including each type of sloping agriland by using GEOWEPP model. Experimental watershed at Gangwon province was selected for very typical sloping fields of highland agriculture in Alpine area. Runoff discharge and sediment load, hourly rainfall amount occurred during storm event were gauged, and weather data were obtained from Daegwallyeong meteorological station. The results of GEOWEPP model estimation showed that relative error values for total runoff discharge and sediment load were 3 %, -14.5 % respectively. Based on the result, soil erosion and waterway path map for each hillslope were made to select target hillslope. Several hillslopes of severe soil erosion were analyezed and then the optimal vegetative filter strip construction width and waterway path to plant grass were decided by using GEOWEPP Model.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.1
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pp.101-115
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2006
As coastal erosion is increasing sharply because of sudden changes in the natural environment and increases in artificial development, the problem of coastal erosion become an important issue, socially and economically. To building the data which needed to grasp the situation and find a solution, we need the monitoring system for long-term. In this study, we analyzed the coastal topography and land cover changes in the Haeundae Beach during 60 years. The Haeundae Beach is the most famous beach in the country and coastal erosion are going on. First, we analyzed the change of coastal topography by calculated the coastline and area of the beach using aerial photos during 60 years. We extracted the coastline by digitized on aerial photo and corrected the height of tide level using sounding and GPS survey data. And we computed the area of beach and analyzed the change of area during 60 years. Second, we analyzed the change of land cover using landcover map. We made the detailed landcover map by on-screen digitizing and estimated the soil loss for the area nearby Haeundae Beach. As a result, we could see that the coastline get nearer to land and the area of beach has been reduced in general. We think that interception of sand supply by the development is the artificial cause of coastal erosion. The result of this study would be useful in long-term coastal monitoring and to analyze the cause of coastal environment change. We expect that the result is available on the coastal information system.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.2D
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pp.341-347
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2006
Geographically Imha basin is adjacent to Andong basin, but the occurrence of turbid water in each reservoir by storm events shows big differences. Hence, it is very important to identify the reason for these large differences. This study compared and analyzed soil erosion using the semi-empirical soil erosion model, RUSLE for both Imha and Andong basin, especially with emphasis on high-density turbid water. The agricultural district, which is the most vulnerable to soil erosion, was intensively analyzed based on land cover map produced by Ministry of Environment. As a result, the portion of the agricultural area is 11.88% for Andong basin, while it is 14.95% for Imha basin. Also all RUSLE factors excepts practice factor turned out to be higher for Imha basin. This means that the basin characteristics such as soil texture, terrain, and land cover for Imha basin is more vulnerable to soil erosion. Estimation of soil erosion by RUSLE for Andong and Imha basin is 1,275,806 ton and 1,501,608 ton, respectively, showing higher soil erosion by 225,802 ton for Imha basin.
Kyoung-Jae Lim;Joong-Dae Choi;Ki-Sung Kim;Myung Sagong;Bernard A. Engel
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.5
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pp.85-96
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2003
The Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) has been used in over 100 countries to estimate potential long-term soil erosion from the field. However, the RUSLE estimated soil erosion cannot be used to estimate the sediment delivered to the stream networks. For an effective erosion control, it is necessary to compute sediment delivery ratio (SDR) for watershed and sediment yield at watershed outlet. Thus, the Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) was developed in this study to compute the sediment yield at any point in the watershed. To compute spatially distributed sediment yield map, the RUSLE was first integrated with the ArcView GIS and three area based sediment delivery ratio methods were incorporated in the SATEEC. The SATEEC was applied to the Bangdong watershed, Chuncheon, Gangwon Province to demonstrate how it can be used to estimate soil loss and sediment yield for a watershed. The sediment yield using USDA SDR method is 8,544 ton/year and 4,949 ton/year with the method by Boyce. Thus, use of watershed specific SDR is highly recommended when comparing the estimated sediment yield with the measured sediment data. The SATEEC was applied with hypothetical cropping scenario and it was found that the SATEEC can be used to assess the impacts of different management on the sediment delivered to the stream networks and to find the sediment source areas for a reach of interest. The SATEEC is an efficient tool to find the best erosion control practices with its easy-to-use interface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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