There are many landslides occurred by typhoons and intense rainfall during the summer seasons in Korea. To predict a landslide triggering it is important to understand mechanisms and potential areas of landslides by the geological approaches. However, recent climate changes make difficult to predict landslide based on only conventional prediction methods. Therefore, the importance of a real-time monitoring of landslide using various sensors is emphasized in recent. Many researchers have studied monitoring techniques of landslides and suggested several monitoring systems which can be applicable to the natural terrain. Most sensors of landslide monitoring measure slope displacement, hydrogeologic properties of soils and rocks, changes of stress in soil and rock fractures, and rainfall amount and intensity. The measured values of each sensor are transmitted to a monitoring server in real-time. The ultimate goal of landslide monitoring is to warn landslide occurrence in advance and to reduce damages induced by landslides. This study introduces the current situation of landslide monitoring techniques in each country.
Yun Jin-Il;Choi Jae-Yeon;Yoon Young-Kwan;Chung Uran
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.2
no.4
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pp.175-182
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2000
Spatial interpolation of daily temperature forecasts and observations issued by public weather services is frequently required to make them applicable to agricultural activities and modeling tasks. In contrast to the long term averages like monthly normals, terrain effects are not considered in most spatial interpolations for short term temperatures. This may cause erroneous results in mountainous regions where the observation network hardly covers full features of the complicated terrain. We developed a spatial interpolation model for daily minimum temperature which combines inverse distance squared weighting and elevation difference correction. This model uses a time dependent function for 'mountain slope lapse rate', which can be derived from regression analyses of the station observations with respect to the geographical and topographical features of the surroundings including the station elevation. We applied this model to interpolation of daily minimum temperature over the mountainous Korean Peninsula using 63 standard weather station data. For the first step, a primitive temperature surface was interpolated by inverse distance squared weighting of the 63 point data. Next, a virtual elevation surface was reconstructed by spatially interpolating the 63 station elevation data and subtracted from the elevation surface of a digital elevation model with 1 km grid spacing to obtain the elevation difference at each grid cell. Final estimates of daily minimum temperature at all the grid cells were obtained by applying the calculated daily lapse rate to the elevation difference and adjusting the inverse distance weighted estimates. Independent, measured data sets from 267 automated weather station locations were used to calculate the estimation errors on 12 dates, randomly selected one for each month in 1999. Analysis of 3 terms of estimation errors (mean error, mean absolute error, and root mean squared error) indicates a substantial improvement over the inverse distance squared weighting.
Kim, Minhwa;Cho, KeunHoo;Park, Sang-Eun;Cho, Jae-Hyoung;Moon, Hyoi;Han, Seung-hoon
Economic and Environmental Geology
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v.52
no.4
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pp.313-322
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2019
SAR (Synthetic Aperture Radar) remote sensing data is a very useful tool for near-real-time identification of landslide affected areas that can occur over a large area due to heavy rains or typhoons. This study aims to develop an effective algorithm for automatically delineating landslide areas from the polarimetric SAR data acquired after the landslide event. To detect landslides from SAR observations, reduction of the speckle effects in the estimation of polarimetric SAR parameters and the orthorectification of geometric distortions on sloping terrain are essential processing steps. Based on the experimental analysis, it was found that the IDAN filter can provide a better estimation of the polarimetric parameters. In addition, it was appropriate to apply orthorectification process after estimating polarimetric parameters in the slant range domain. Furthermore, it was found that the polarimetric entropy is the most appropriate parameters among various polarimetric parameters. Based on those analyses, we proposed an automatic landslide detection algorithm using the histogram thresholding of the polarimetric parameters with the aid of terrain slope information. The landslide detection algorithm was applied to the ALOS-2 PALSAR-2 data which observed landslide areas in Japan triggered by Typhoon in September 2011. Experimental results showed that the landslide areas were successfully identified by using the proposed algorithm with a detection rate of about 82% and a false alarm rate of about 3%.
Recently, United States Geological Survey (USGS) distributed Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP). This paper aims to derive land surface temperature from L2SP and to validate it. Validation is made by comparing the land surface temperature with the one calculated from Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) and the one from Automated Synoptic Observing System (ASOS). L2SP is calculated from Landsat 8 Collection 2 Level 1 data and it provides land surface temperature to users without processing surface reflectance data. Landsat 8 data from 2018 to 2020 is collected and ground sensor data from eight sites of ASOS are used to evaluate L2SP land surface temperature data. To compare ground sensor data with remotely sensed data, 3×3 grid area data near ASOS station is used. As a result of analysis with ASOS data, L2SP and L1TP land surface temperature shows Pearson correlation coefficient of 0.971 and 0.964, respectively. RMSE (Root Mean Square Error) of two results with ASOS data is 4.029℃, 5.247℃ respectively. This result suggests that L2SP data is more adequate to acquire land surface temperature than L1TP. If seasonal difference and geometric features such as slope are considered, the result would improve.
On the moon as well as the earth, one of the easiest ways to understand geological formation history of any region is to observe the stratigraphy if it is available, the order in which the strata build up. By analyzing stratigraphy, it is possible to infer what geological events have occurred in the past. Mare Nubium also has an unique normal fault called Rupes Recta that shows stratigraphy. However, a rover moving with wheels is incompetent to explore the cliff since the Rupes Recta has an inclination of 10° - 30°. Therefore, a quadruped walking robot must be employed for stable expedition. To exploration a fault with a four-legged walking robot, it is necessary to design an expedition route by taking account of whether the stratigraphy is well displayed, whether the slope of the terrain is moderate, and whether there are obstacles and rough texture in the terrain based on the remote sensing data from the previous lunar missions. For the payloads required for fault surface exploration we propose an optical camera to grasp the actual appearance, a spectrometer to analyze the composition, and a drill to obtain samples that are not exposed outward.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.2
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pp.91-108
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2022
In most cases, optical images have been used as training data of DL (Deep Learning) models for object detection, recognition, identification, classification, semantic segmentation, and instance segmentation. However, properties of 3D objects in the real-world could not be fully explored with 2D images. One of the major sources of the 3D geospatial information is DSM (Digital Surface Model). In this matter, characteristic information derived from DSM would be effective to analyze 3D terrain features. Especially, man-made objects such as buildings having geometrically unique shape could be described by geometric elements that are obtained from 3D geospatial data. The background and motivation of this paper were drawn from concept of the intrinsic image that is involved in high-level visual information processing. This paper aims to extract buildings after classifying terrain features by training DL model with DSM-derived information including slope, aspect, and SRI (Shaded Relief Image). The experiments were carried out using DSM and label dataset provided by ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) for CNN-based SegNet model. In particular, experiments focus on combining multi-source information to improve training performance and synergistic effect of the DL model. The results demonstrate that buildings were effectively classified and extracted by the proposed approach.
Since the preexisting evaluation methods of landslide susceptibility take somehow long time to determine the slope stability based on the field survey and laboratory analysis, there are several problems to acquire immediate evaluation results in the field. In order to overcome the previously mentioned problems and incorrect evaluation results induced by some subjective evaluation criteria and methods, this study tried to develop a method of landslide susceptibility by a quantitative and objective evaluation approach based on the field survey. Therefore, this study developed an evaluation chart for landslide susceptibility on natural terrain using the AHP analysis method to predict landslide hazards on the field sites. The AHP analysis was performed by a questionnaire to several specialists who understands mechanism and influential factors of landslide. Based on the questionnaire, weighting values of criteria and alternatives to influence landslide triggering were determined by the AHP analysis. According to the scoring results of the analysed weighting values, slope angle is the most significant factor. Permeability, water contents, porosity, lithology, and elevation have the significance to the landslide susceptibility in a descending order. Based on the assigned scores of each criterion and alternatives of the criteria, an evaluation chart for landslide susceptibility was suggested. The evaluation chart makes it possible for a geologist to evaluate landslide susceptibility with a total score summed up each alternative score.
Chung, Dong Ki;Sung, Jae Ryeol;Lee, Dong Wook;Chang, Ki Tae;Lee, Jin Duk
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.6
no.3
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pp.9-17
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2013
Geospatial information data came recently in use to build the location-based service in various fields. These data were shown via a 2-D map in the past but now can be viewed as a 3-D map due to the dramatic evolution of IT technology, thus improving efficiency and raising practicality to a greater extent by providing a more realistic visualization of the field. In addition, many previous GIS applications have been provided under desktop environment, limiting access from remote sites and reducing its approachability for less experienced users. The latest trend offers service with web-based environment, providing efficient sharing of data to all users, both unknown and specific internal users. Therefore, real-time information sensors that have been installed on steep slopes are to be integrated with 3-D geospatial information in this study. It is also to be developed with web-based environment to improve usage and access. There are three steps taken to establish this system: firstly, a 3-D GIS database and 3-D terrain with higher resolution aerial photos and DEM (Digital Elevation Model) have been built; secondly, a system architecture was proposed to integrate real-time sensor information data with 3D Web-based GIS; thirdly, the system has been constructed for Gangwon Province as a test bed to verify the applicability.
In this study, the soil characteristics are analyzed using the result of various soil tests as an object of the soil layer of natural slopes in landslides areas. Also, the relationship with landslides and interrelation with each soil properties are analyzed. The landslides in three areas with different geological condition are occurred due to heavy rainfall in same time. The geology of Jangheung area, Sangju area and Pohang area is gneiss, granite, and the tertiary sedimentary rock, respectively. However soil characteristics have a little differentiation to geological condition, the soils sampled from landslide area have higher proportion of fine particle and porosity, and lower density than those from non landslide area. In case of same geological condition, landslides are occurred in the terrain slope with high permeability. The permeability is mainly influenced by the soil characteristics such as particle size distribution, porosity, particle structure, and the geological origins such as weathering, sedimentary environment. The soil layer with high internal friction angle is more stable than that with low internal friction angle in all geological condition. The permeability is mainly influenced by effective particle size, coefficient of uniformity, coefficient of gradation, porosity, density and so on. Also, those have interrelation with each factor. These interrelations are similar in all study area. Meanwhile, in proportion as the void ratio and the porosity rises the permeability increases.
This study investigated wind corridors for the entire Suwon-city area using a geographic information system and a computational fluid dynamics model. We conducted numerical simulations for 16 inflow wind directions using the average wind speeds measured at the Suwon automated synoptic observation system (ASOS) for recent ten years. We analyzed the westerly (dominant wind direction) and easterly cases (not dominant but strong wind speed) in detail and investigated the characteristics of a wind speed distribution averaged using the frequencies of 16 wind directions as weighting factors. The characteristics of the wind corridors in Suwon city can be summarized as; (1) In the northern part of Suwon, complicated flows were formed by the high mountainous terrain, and strong (weak) winds and updrafts (downdrafts) were simulated on the windward (leeward) mountain slope. (2) On the leeward mountain slope, a wind corridor was formed along a valley, and relatively strong airflow flowed into the residential area. (3) The strong winds were simulated in a wide and flat area in the west and south part of Suwon city. (4) Due to the friction and flow blocking by buildings, wind speeds decreased, and airflows became complicated in the downtown area. (5) Wind corridors in residential areas were formed along wide roads and areas with few obstacles, such as rivers, lakes, and reservoirs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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