The goal of this study was to analyze landslide susceptibility using two different models and compare the results. For this purpose, a landslide inventory map was produced from a field survey, and the inventory was divided into two groups for training and validation, respectively. Sixteen landslide conditioning factors were considered. The relationships between landslide occurrence and landslide conditioning factors were analyzed using the FR (Frequency Ratio) and EBF (Evidential Belief Function) models. The LSI (Landslide Susceptibility Index) maps that were produced were validated using the ROC (Relative Operating Characteristics) curve and the SCAI (Seed Cell Area Index). The AUC (Area under the ROC Curve) values of the FR and EBF LSI maps were 80.6% and 79.5%, with prediction accuracies of 72.7% and 71.8%, respectively. Additionally, in the low and very low susceptibility zones, the FR LSI map had higher SCAI values compared to the EBF LSI map, as high as 0.47%p. These results indicate that both models were reasonably accurate, however that the FR LSI map had a slightly higher accuracy for landslide susceptibility mapping in the study area.
The plot design influences the budgets and the precision of forest inventory results. The objective of this study is to determine the efficiency of estimating forest variables such as tree density, basal area, volume, and species richness based on various plot sizes using fixed-area plot sampling in the natural deciduous forest of Pyeong-Chang County, Gang-won Province, Korea. In this study, 108 reference plots were established with a fixed plot size and shape of 0.09 ha ($30m{\times}30m$). In order to determine the optimal plot size for the interest of variables, each sample plot was established using different shapes (square, circle, and rectangle) and was divided into different plot sizes from 100 to $900m^2$. The mean relative difference (MRD) for the sum of the basal area and volume, and tree density per hectare decreased as plot size increased. But the MRD for three variables were only below 13% at the plot size of $500m^2$. Species richness for each reference stand observed ranging from 2 to 15 species, demonstrated highly positive significant relationships with plot size. The minimum plot size for the estimation of tree density, the sum of the BA and volume was determined to be about $400m^2$, whereas the estimation of species richness required a minimum plot size of $500m^2$.
Purpose: The growth of online commerce is now becoming a major threat and a new opportunity for retailers. Existing offline retailers struggle to cope with new online retailers' threats by utilizing offline infrastructure. Besides, online retailers expand their online strengths to offline sales by opening their offline stores. Many retailers are paying close attention to the O2O business and the resulting changes. Thus, this research focuses on the O2O business model and process that retailers can adopt. Research design, data and methodology: Considering the features of products that retailers sell, this paper divides O2O business process with the following criteria: delivery lead-time and delivery area. And This research uses the business model canvas to define the features of O2O commerce business process. This paper also uses nine key elements in the business model canvas for analyzing the structure of O2O commerce business. Results: This paper suggests the delivery model of retailers respond to offline customer orders and summarizes the following results. (1) Considering characteristics such as logistics process, delivery area, and product type, we define the features of O2O business models: wide-area (warehouse) based O2O business model, regional area (store) based O2O business model and time-separated O2O business model. (2) This study checks the availability of the business model through the business cases of O2O business models. (3) This study also analyzes the O2O business model of domestic retail companies by the factors defined in the business model canvas. Conclusions: Retailers can adopt the O2O business process to fit their business requirements and strategy. The online retailers who deal with normal consumer products mainly have the wide-area based O2O business model. The wide-area based O2O business model can be suitable for retailers who manage inventory centrally. The time-separated O2O business model can be a good solution for fresh food retailers to operate the logistics process efficiently. And to shorten the delivery lead-time of fresh foods, the regional area based O2O business model can be fit to the retailer that utilizes its offline logistics or sales infrastructure. It may be much more important for retailers to share the inventory information with other branches and to change the role of offline stores.
Kim, Jin-Woo;Kim, Jong-Hong;Sohn, Hong-Gyoo;Heo, Joon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.590-593
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2006
Timber inventory management includes to measure and update forest attributes, which is crucial information for private companies and public organizations in property assessment and environment monitoring. Field measurement would be accurate, but time-consuming and inefficient. For the reason, remote sensing technology has been an alternative to field measurement from an economic perspective. Among several sensors, LiDAR and Radar interferometry are known for their efficiency for forest monitoring because they are less influenced by weather and light conditions, and provide reasonably accurate vertical/horizontal measurement for a large area in a short period. For example, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and National Elevation Dataset (NED) in the U.S. can provide tree height information and DSM. On the other hand, LiDAR DSM (the first return) and DEM (the last return) can also present tree height estimation. With respect to project site of loblolly pine plantation in Louisiana in the U.S., the accuracy of SRTM C-Band approach estimating tree height was assessed by the LiDAR approaches. In addition, SRTM X-Band and NED were also compared with the results. Plantation year in inventory GIS, which is directly related to forest age, is high correlated with the difference between SRTM C-Band and NED. As a byproduct, several stands of age mismatch could be recognized using an outlier detection algorithm, and optical satellite image (ETM+) were used to verify the mismatch. The findings of this study were (1) the confirmation of usefulness of the SRTM DSM for forest monitoring and (2) Multi-sensors- Radar, LiDAR, ETM+, MODIS can be used for accuracy improvement of forest inventory GIS altogether.
The mission of the Forest Inventory and Analyis (FIA) program of the Forest Service, U.S. Department of Agriculture, is to conduct the national forest inventory of the United States of America for purposes of estimating the area of forest land; the volume, growth, and removal of forest resources; and the health of the forest. Users of FIA data, estimates, and related products include land managers, policy and decision-makers, forest industry, environmental organizations, and university researchers. To accomplish its mission, the FIA program has established a sampling design with an intensity of approximately one permanent plot per 2,400 ha across the entire country. Depending on the region of the country, each plot is remeasured at intervals of five or 10 years. The program releases data annually and reports estimates at the county level for each state every five years. Due to budgetary constraints and natural variability among plot observations, sufficient numbers of plots cannot be measured to satisfy precision guidelines for the estimates of many variables unless the estimation process is enhanced using ancillary data. Classified satellite imagery has been demonstrated to be a source of ancillary data that can be used with stratified estimation techniques to increase the precision of estimates with little corresponding increase in costs. A crucial factor restricting the utility of FIA data is that the exact locations of inventory plots cannot be released to the public. Thus, users are generally not able to obtain estimates for small areas or for their own areas of interest if exact plot locations are required. To compensate, satellite imagery, inventory plot data, and the k-Nearest Neighbors technique are being used to construct Internet-based maps of forest attributes from which estimates for arbitrary user-defined areas of interest may be obtained.
Yim, Jong Su;Kleinn, Christoph;Kim, Sung Ho;Jeong, Jin-Hyun;Shin, Man Yong
한국산림과학회지
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제98권2호
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pp.133-141
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2009
This study was conducted to support for determining an efficient sampling design for forest resources assessments in South Korea with respect to statistical efficiency. For this objective, different systematic sampling designs were simulated and compared based on an artificial forest population that had been built from field sample data and satellite data in Yang-Pyeong County, Korea. Using the k-NN technique, two thematic maps (growing stock and forest cover type per pixel unit) across the test area were generated; field data (n=191) and Landsat ETM+ were used as source data. Four sampling designs (systematic sampling, systematic sampling for post-stratification, systematic cluster sampling, and stratified systematic sampling) were employed as optimum sampling design candidates. In order to compute error variance, the Monte Carlo simulation was used (k=1,000). Then, sampling error and relative efficiency were compared. When the objective of an inventory was to obtain estimations for the entire population, systematic cluster sampling was superior to the other sampling designs. If its objective is to obtain estimations for each sub-population, post-stratification gave a better estimation. In order to successfully perform this procedure, it requires clear definitions of strata of interest per field observation unit for efficient stratification.
본 연구에서는 우리나라 대나무 자원의 평가를 위하여 GIS 기반의 인벤토리를 구축하고 활용 방안을 제안하였다. 대나무 자원의 일반현황, 임황 및 지황 정보, 입지토양 정보 등의 인자를 추출하고 현지표본점 조사를 통해 획득한 자료를 활용하여 면적 및 축적량을 산출하여 통합하였다. 구축된 인벤토리는 방치되어 있는 대나무 자원의 건강성 및 지속성 확보는 물론 대나무의 기능 증진을 위한 장기적인 목표와 방향을 설정할 수 있는 의사결정 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Background: Residential areas have some factors on the external exposure of residents, who usually spend a long time in these areas. Although various survey has been carried out by the government or the research institutions after the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident, the mechanism of radiocesium inventory in the terrestrial zone has not been cleared. To better evaluate the radiation environment, this study investigated the temporal changes in air dose rate and 137Cs inventories (Bq/m2) in residential areas and agricultural fields. Materials and Methods: Air dose rate and 137Cs inventories were investigated in residential areas located in an evacuation zone at 5-8 km from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant. From December 2014 to September 2018, the air dose rate distribution was investigated through a walking survey (backpack survey), which was conducted by operators carrying a γ-ray detector on their backs. Additionally, from December 2014 to January 2021, the 137Cs inventories on paved and permeable grounds were also measured using a portable γ-ray detector. Results and Discussion: In the areas where decontamination was not performed, the air dose rate decreased faster in residential areas than in agricultural fields. Moreover, the 137Cs inventory on paved surfaces decreased with time owing to the horizontal wash-off, while the 137Cs inventory on permeable surfaces decreased dramatically owing to the decontamination activities. Conclusion: These findings suggest that the horizontal wash-off of 137Cs on paved surfaces facilitated the air dose rate decrease in residential areas to a greater extent compared with agricultural fields, in which the air dose rate decreased because of the vertical migration of 137Cs. Results of this study can explain the faster environmental restoration in a residential environment reported by previous studies.
It will be necessary to make proper management plans to preserve the air quality in good level for the public. In order to make these plans, source information and detail emission inventories of the city and near industrial areas should be given. However, lack of the source measurements data makes us more difficult to complete the source inventory. VOC source Inventory could be utilized for the feasibility study to estimate the contribution of VOC sources presenting to the receptor such as residential area. It may give policy maker an idea how to control the air quality, and improve their social environment in the area. This study shows data that measured VOCs concentrations from the local industrial areas in Jeonju during from May 2005 to January 2006. The samples were collected from the near sources in 7 major factories in the industrial park as well as 5 general sources in near city Jeonju area to elucidate the abundances of speciated VOCs and their spacial and temporal distributions depending on source bases. Industrial sources are as follows; chemical, food, paper, wood, metal, non-metal (glass), and painting (coating) industries. The 5 general sources are sampled from tunnel, gasoline gas station, dry cleaning shop, printing (copy) shop, and road pavement working place in urban area. To understand the near source effect at receptor, samples from the 2 receptor sites (one is at center of the industrial complex and the other site is at distance residential area downwind from the center) were collected and analyzed for the comparison to source concentration. The mass contributions of the speciated VOC to total mass of VOCs measured from the different sources and ambient (2 receptors) were presented and discussed.
Source contribution for VOCs collected in Seoul metropolitan area was conducted using PAMs (Photochemical assessment monitoring system) data and CMB(Chemical Mass Balance) model8.0, in order to estimate spatial and temporal variations of VOCs source contribution in that area, and also to compare with corresponding emission inventory. VOCs data used in model calculation were collected at 6 different sites of PAMs(Seokmori, Guwoldong, Simgokdong, Bulgwangdong, Jeongdong and Yangpyeong) and 22 out of 56 VOCs species were analyzed from June 2002 to march 2003 and used for CMB model estimation. The result showed that vehicle exhaust, coating and energy combustion were important sources of VOCs in Seoul metropolitan area, averaging 32.6%, 25.5% and 25.1%, respectively. In this study as well as other references, it was revealed that vehicle exhaust is the main contributor of urban area VOCs, but there is remarkable contrast between emission inventory and model estimation. Vehicle exhaust portion is seriously underestimated while coating is usually overestimated in emission estimates, compared to CMB results. Therefore, it is considered to assert and confirm the uncertainty of emission estimates and clarify the distinction between two other source apportionment methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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