In identifying flood vulnerable areas, three methods are generally deployed: the geomorphology method which is based on topographic features; the past evidence method based on observed data of past actual floods; and, prediction of flood areas through hydrologic models. This study aims to improve the prediction model of the geomorphology method through the application of fuzzy method in GIS modeling. The generally used GIS method of superimposing thematic map layers assumes crisp boundaries of the layers, which results in either risk-averse solutions or risk-taking solutions. The introduction of fuzzy concepts to processing of evaluation criteria (DEM, slope, aspect) solves this problem. As the result of applying the fuzzy method to a test site in the west Nak-Dong river, similar flood vulnerable areas were predicted as when using the conventional Boolean criteria. The resulting map, however, showed varying degree of uncertainty of flooding in these areas. This extra information is deemed to be valuable in taking phased actions during flood response, leading to a more effective and timely decision-making.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.3
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pp.261-269
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2014
Most areas in Gangwon-do are mountainous regions where causes heavy damages due to landslides. It is important to analyze basic factors influencing the cause of landslides in order to prevent such landslides. For this study, a landslide occurring site is extracted from aerial images taken after the landslide caused by typhoon 'Ewiniar' in Pyeongchang area 2006. Also, the overlay analysis with the topographic, forest, and soil maps in this area is performed using GIS based methods. In addition, the topographic, forest, and soil characteristics relating to the landslide factors are analyzed. As a result, large numbers of landslides occurred at a slope angle of $20^{\circ}-40^{\circ}$. In the case of the forest factors, there are close relationships between the artificial pine and larch forests and the frequency of landslides. The low forest density represents a weakness in landslides. In the case of the soil factors, a higher level in the surface soil with a type of sandy loam soil, a higher gravel content in subsoil, and a higher degree of acid rocks in soil parent materials cause higher frequencies in landslides.
Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.
With speediness of economy, the structure of land use has taken lots of change. How can we quickly and exactly obtain detailed land use/cover change information, and then we know land resource amount, quality, distributing and change direction. More and more high resolution satellite systems are under development. So we can make good use of RS data, existed GIS data and GPS data to extract change information and update map. In this paper a fully automated approach for detecting land use/cover change using remote sensing data with object-oriented classification based on GIS data, GPS data is presented (referring to Fig.1). At same time, I realize integrating raster with vector methods of updating the basic land use/land cover map based on 3S technology and this is becoming one of the most important developing direction in 3S application fields; land-use and cover change fields over the world. It has been successful applied in two tasks of The Ministry of Land and Resources P.R.C and taken some of benefit.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.5
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pp.41-53
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2002
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. According to the regions and consecutive durations, optimal design rainfalls were derived by the regional frequency analysis for L-moment in the second report of this project. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. regional and at-site parameters of the GEV distribution were estimated by the linear combination of the higher probability weighted moments, LH-moment. Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. Relative efficiency (RE) for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.2
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pp.93-107
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2008
Recently, there have been many projects regarding restoration of streams to recover their environmental and ecological functions. For the restoration of streams, it is valuable academically and economically to evaluate the ecological condition of streams and build a plan and an object for restoring streams based on that. On the other hand, one of the methods to figure out the ecological condition of streams is to evaluate the hydromorphological structure of stream. In this study we have developed a field survey system using the stream assessment methode of LAWA (Laenderarbeitsgemeinschaft Wasser in Germany) that can assess the hydromorphological structure of small and medium streams. In addition, we constructed a GIS-based stream assesment system which can support auto mapping system and report writing, using the survey results. These systems are aimed to help people in the area of restoring streams perceive the natural and ecological condition of streams in the process of making plans and managing the projects, and they also try to help in collecting raw data to determine an ideal potential model to which an existing stream should be turned.
For biodiversity conservation, Biological Impact Assessment is very important. The focus of the study is to enhance efficient Environment Impact Assessment(EIA) based on collecting existing information of endangered species covering the status survey, estimation of effects and reducing methods. Habitat Suitability Index(HSI) can be applicable to Ecological Impact Assessment and finding various reducing methods based on estimating effects. For this study, the EIA report of Samjang - Sanchung highway construction was chosen as an example and Prionailurus bengalensis euptilura as an endangered species was chosen to assess the ecosystem impact on road construction. Water, road, ground coverage, slope, altitude as variables of habitat were weighted and final HSI map was calculated using Arc map and Arc view. Through comparing of before and after HSI, quantitative estimating on effects was possible to minimize impact of road construction to wildlife habitat.
These days, interests on land cover classification using not only multi-sensor data but also thematic GIS information, are increasing. Often, although we have useful GIS information for the classification, the traditional classification method like maximum likelihood estimation technique (MLE) does not allow us to use the information due to the fact that the MLE and the existing computer programs cannot handle GIS data properly. We proposed a new method for updating the image classification using multi-spectral and multi-temporal images. In this study, we have simultaneously extended the MLE to accommodate both multi-spectral images data and land cover data for land cover classification. In addition to the extended MLE method, we also have extended the empirical likelihood ratio estimation technique (LRE), which is one of non-parametric techniques, to handle simultaneously both multi-spectral images data and land cover data. The proposed procedures were evaluated using land cover map based on Landsat ETM+ images in the Anmyeon-do area in South Korea. As a result, the proposed methods showed considerable improvements in classification accuracy when compared with other single-spectral data. Improved classification images showed that the overall accuracy indicated an improvement in classification accuracy of $6.2\%$ when using MLE, and $9.2\%$ for the LRE, respectively. The case study also showed that the proposed methods enable the extraction of the area with land cover change. In conclusion, land cover classification produced through the combination of various GIS spatial data and multi-spectral images will be useful to involve complementary data to make more accurate decisions.
Kurnaz, Sefer;Rustamov, Rustam B.;Zeynalova, Maral;Salahova, Saida E.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.10
no.1
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pp.98-103
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2009
The forecasting, mitigation and preparedness of the natural disaster impacts require relevant information regarding the disaster desirable in real time. In the meantime it is requiring the rapid and continuous data and information generation or gathering for possible prediction and monitoring of the natural disaster. Since disasters that cause huge social and economic disruptions normally affect large areas or territories and are linked to global change. The use of traditional and conventional methods for management of the natural disaster impact can not be effectively implemented for intial data col1ection with the further processing. The space technology or remote sensing tools offer excellent possibilities of collecting vital data. The main reason is capability of this technology of collecting data at global and regional scales rapidly and repetitively. This is unchallenged advantage of the space methods and technology. The satellite or remote sensing techniques can be used to monitor the current situation, the situation before based on the data in sight. as well as after disaster occurred. They can be used to provide baseline data against which future changes can be compared while the GIS techniques provide a suitable framework for integrating and analyzing the many types of data sources required for disaster monitoring. Developed GIS is an excellent instrument for definition of the social impact status of the natural disaster which can be undertaken in the future database developments. This methodology is a good source for analysis and dynamic change studies of the natural disaster impacts.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.3
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pp.239-249
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2005
It is the general consensus that korea is safe from some disasters, particularly earthquake. However, it is not difficult to see the countries considered as safety zones have occasionally experienced a severe earthquakes. In this case, damages and casualties are much serious because they were not prepared for the earthquakes. Therefore, it is necessary to establish a counterplan about an earthquake. In this paper, we analyzed several damages by earthquakes using GIS based methods, and derived a counterproposal. The disasters caused by earthquakes are categorized into three riskiness factors, that is, a building destruction riskiness, a blaze riskiness and a refuge riskiness. Then, it is quantitatively analyzed by the degree of damage so that overall riskiness of the earthquake are assigned. In addition, it was shown that the analysis can be utilized to establish the escape route from the earthquake. It is expected that this study shows an good example of GIS application especially for preventing disasters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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