The increase of impervious surface and development along the river due to urbanization not only causes an increase in the number of associated flood risk factors but also exacerbates flood damage, leading to difficulties in flood management. Flood control measures should be prioritized based on various geographical information in urban areas. In this study, a probabilistic flood hazard assessment was applied to flood-prone areas near an urban river. Flood hazard maps were alternatively considered and used to describe the expected inundation areas for a given set of predictors such as elevation, slope, runoff curve number, and distance to river. This study proposes a Bayesian logistic regression-based flood risk model that aims to provide a probabilistic risk metric such as population-at-risk (PAR). Finally, the logistic regression model demonstrates the probabilistic flood hazard maps for the entire area.
Accurate classification of water area is an preliminary step to accurately analyze the flooded area and damages caused by flood. This step is especially useful for monitoring the region where annually repeating flood is a problem. The accurate estimation of flooded area can ultimately be utilized as a primary source of information for the policy decision. Although SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with its own energy source is sensitive to the water area, its shadow effect similar to the reflectance signature of the water area should be carefully checked before accurate classification. Especially when we want to identify small flood area with mountainous environment, the step for removing shadow effect turns out to be essential in order to accurately classify the water area from the SAR imagery. In this paper, the flood area was classified and monitored using multi-temporal RADARSAT SAR images of Ok-Chun and Bo-Eun located in Chung-Book Province taken in 12th (during the flood) and 19th (after the flood) of August, 1998. We applied several steps of geometric and radiometric calculations to the SAR imagery. First we reduced the speckle noise of two SAR images and then calculated the radar backscattering coefficient $(\sigma^0)$. After that we performed the ortho-rectification via satellite orbit modeling developed in this study using the ephemeris information of the satellite images and ground control points. We also corrected radiometric distortion caused by the terrain relief. Finally, the water area was identified from two images and the flood area is calculated accordingly. The identified flood area is analyzed by overlapping with the existing land use map.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.6
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pp.713-723
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2019
Due to the climate change and various rainfall pattern, it is difficult to estimate a rainfall criterion which cause inundation for urban drainage districts. It is necessary to examine the result of inundation analysis by considering the detailed topography of the watershed, drainage system, and various rainfall scenarios. In this study, various rainfall scenarios were considered with the probabilistic rainfall and Huff's time distribution method in order to identify the rainfall characteristics affecting the inundation of the Hyoja drainage basin. Flood analysis was performed with SWMM and two-dimensional inundation analysis model and the parameters of SWMM were optimized with flood trace map and GA (Genetic Algorithm). By linking SWMM and two-dimensional flood analysis model, the fitness ratio between the existing flood trace and simulated inundation map turned out to be 73.6 %. The occurrence of inundation according to each rainfall scenario was identified, and the rainfall criterion could be estimated through the logistic regression method. By reflecting the results of one/two dimensional flood analysis, and AWS/ASOS data during 2010~2018, the rainfall criteria for inundation occurrence were estimated as 72.04 mm, 146.83 mm, 203.06 mm in 1, 2 and 3 hr of rainfall duration repectively. The rainfall criterion could be re-estimated through input of continuously observed rainfall data. The methodology presented in this study is expected to provide a quantitative rainfall criterion for urban drainage area, and the basic data for flood warning and evacuation plan.
The purpose of this study is to compare the three areas that each estimated by using three different river topographic maps. For construction of river topographic maps, the data used in this study are ASTER, SRTM and a 1:5,000 scale digital map data sets in 14 streams of the Cheongdo-gun and Uiseong-gun. HEC-GeoRAS, RAS Mapper, and RiverCAD model are applied for the flooding area analysis using observed data and design rainfalls. The result of analysis is to compare observed flooding area based on the flood plain maps with estimated inundation area by hydraulic models and constructed river topographic maps. The results of this study are as follows; Flooding area by HEC-GeoRAS model is similar to the inundation area of flood plain map and appears in order of RAS Mapper, and RiverCAD model in all watersheds. Flood inundation area by SRTM DEM is similar to the result of 1:5,000 scale digital map in all watersheds and all analysis models. The SRTM DEM shows the most similarity to the digital map than ASTER DEM in all of the watershed scale and analysis models. HEC-GeoRAS and RiverCAD model are efficient models for flood inundation analysis in small watershed and HEC-GeoRAS and Ras Mapper model are efficient in medium to large watershed.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.4
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pp.71-80
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2005
As local flash flood exceeding planned capacity occurs frequently, localized preparedness and response to flood inundation are increasingly important. Using XP-SWMM model and GIS techniques, this study analyzes inundation areas by local flash flood and develops rainfall standards for evacuation with the case of Sadang-Cheon area, a local stream and its nearby highly populated watershed in the southern part of metropolitan Seoul, Flood inundation areas overflowed from drainage systems are analyzed and mapped by amount of rainfall that is derived from reference levels of stream flow. Rainfall standards for evacuation are comprised of 'watch' (40mm/hr) in preparing for near-future inundation and 'evacuation' (65mm/hr) in responding to realized inundation. The methods suggested by this case study may be applied to other urban areas for sound flood prevention policy measures and thus risk minimization.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.191-191
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2017
Floods have become more widespread and frequent among natural disasters and consisted significant losses of lives and properties worldwide. Flood's impacts are threatening socio-economic and people's lives in the Mekong River Basin every year. The objective of this study is to identify the flood hazard areas and inundation depth in the Mekong River Basin. A rainfall-runoff and flood inundation model is necessary to enhance understanding of characteristic of flooding. Rainfall-Runoff-Inundation (RRI) model, a two-dimensional model capable of simulating rainfall-runoff and flood inundation simultaneously, was applied in this study. HydoSHEDS Topographical data, APPRODITE precipitation, MODIS land use, and river cross section were used as input data for the simulation. The Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) global optimization method was integrated with RRI model to calibrate the sensitive parameters. In the present study, we selected flood event in 2000 which was considered as 50-year return period flood in term of discharge volume of 500 km3. The simulated results were compared with observed discharge at the stations along the mainstream and inundation map produced by Dartmouth Flood Observatory and Landsat 7. The results indicated good agreement between observed and simulated discharge with NSE = 0.86 at Stung Treng Station. The model predicted inundation extent with success rate SR = 67.50% and modified success rate MSR = 74.53%. In conclusion, the RRI model was successfully used to simulate rainfall runoff and inundation processes in the large scale Mekong River Basin with a good performance. It is recommended to improve the quality of the input data in order to increase the accuracy of the simulation result.
The purpose of this study is to explore the effectiveness of dual-polarization radar rainfall by comapring with the flood inundation record map through KIMSTORM(Grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model). For Namgang dam ($2,293km^2$) watershed, the Bisl dual-polarization radar data for 3 typhoons (Khanun, Bolaven, Sanba) and 1 heavy rain event in 2012 were prepared. For both 28 ground rainfall data and radar rainfall data, the model was calibrated using observed discharge data at 5 stations with $R^2$, Nash and Sutcliffe Model Efficiency (ME) and Volume Conservation Index (VCI). The calibration results of $R^2$, ME and VCI were 0.85, 0.78 and 1.09 for ground rainfall and 0.85, 0.79, and 1.04 for radar rainfall respectively. The flood inundation record areas (SY and MD/SG district) by typhoon Sanba were compared with the distributed modeling results. The spatial distribution by radar rainfall produced more surface runoff from the watershed and simulated higher stream discharge than the ground rainfall condition in both SY and MD/SG district. In case of MD/SG district, the stream water level by radar rainfall near the flood inundation area showed 0.72 m higher than the water level by ground rainfall.
This study is on the application of TOPMDEL(Topographic based hydrologic model) Which is a distributed rainfall-runoff model to the flood runoff analysis. The test area was Wichun experimental catchment site which is mountainous mid-area (Dongok, 33.63$\textrm{km}^2$ and Goro, 109,725 $\textrm{km}^2$) and being operated by the Ministry of Construction and ransporation. A three-dimensional digital elevation model(DEM) map was constructed using a physiographic map(1/25,000) and GIS software, Arc/Info, was used to the analysis of geofraphic factors. The topographic index of Dongok and Goro subcatchment was similar. As a results of the analysis, the model was validated that the simulated peak flow of a flood runoff was fit to the observed data. For the analysis of the effects of grid size, Dongok subcatchment was divided into 100,120-,240 m grid and Goro subcatchment was divided into grid and 120,200,350 m grid. It was shown that the peak flow increased in proportion to the increases of the grid size, but peak times were constant regardless of the grid size in both of the watershed.
Due to global warming and changes in the natural environment, flood damage to agricultural land due to wind and flood damage continues. Although disaster prevention projects have been continuously carried out since the founding of the country, progress has been insufficient compared to the sustained period, and huge costs are still being consumed. Therefore, it is necessary to use predictive simulation for pre-emptive response to inundation of farmland. In this paper, a case of immersion analysis simulation using a GIS(Geospatial Information System) based SWMM model was introduced, and the validity was confirmed through the error rate between our simulation result and the results of other models in the US and Korea. In addition, in the direction of using the simulation for agricultural land inundation, we presented various utilization methods to supplement the current agricultural land inundation-based information policy, such as the creation of flood traces. If simulation results from more regions are accumulated in the form of the flood analysis maps in the future, it is expected that they will be able to be utilized in various applications for preemptive response to and prevention of water disasters at the national level.
Water body extraction is significant for flood disaster monitoring using satellite imagery. Conventional methods have focused on finding an index, which highlights water body and suppresses non-water body such as vegetation or soil area. The Normalized Difference Water Index (NDWI) is typically used to extract water body from satellite images. The drawback of NDWI, however, is that some man-made objects in built-up areas have NDWI values similar to water body. The objective of this paper is to propose a new method that could extract correctly water body with built-up areas in before and after images of flood. We first create a two-element feature vector consisting of NDWI and a Near InfRared band (NIR) and then select a training site on water body area. After computing the mean vector and the covariance matrix of the training site, we classify each pixel into water body based on Mahalanobis distance. We also register before and after images of flood using outlier removal and triangulation-based local transformation. We finally create a change map by combining the before-flooding water body and after-flooding water body. The experimental results show that the overall accuracy and Kappa coefficient of the proposed method were 97.25% and 94.14%, respectively, while those of the NDWI method were 89.5% and 69.6%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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