• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.274-277
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• 2007

This study is to estimate the spatial distribution of soil loss using the land use data produced from QuickBird satellite imagery. For a small agricultural watershed (1.16 $km^2$) located in the upstream of Gyeongan-cheon watershed, a precise agricultural land use map were prepared using QuickBird satellite image of April 5 of 2003. RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) was adopted for soil loss estimation. The data (DEM, soil and land use) for the RUSLE were prepared for 5 m and 30 m spatial resolution. The results were compared with each other and the result of 30 m Landsat land use data.

• Spatial Information Research
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• 제14권4호
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• pp.363-377
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• 2006

본 연구에서는 개정범용토양유실공식(RUSLE: Revised Universal Soil Loss Equation)을 이용하여 미국 South Carolina 주 Congaree 유역에 대한 평균 연간 토양 유실량을 산출 하였으며 비점오염원 토양 유실 민감지역을 추출하였다. 평균 연간 토양 유실량은 강우-유출 침식성 인자, 토양침식성 인자, 지면특성 인자, 식생피복 인자, 그리고 토양보존 인자의 곱으로 계산할 수 있으며, 토양 유실 민감지역은 토양 유실량이 토양침식 허용량을 초과하는 지역으로 추출할 수 있다. 연구 결과, 전체 면적의 10% 이상의 면적이 비점오염원 토양 유실 민감 지역으로 확인되었으며, Congaree 유역의 7개 소유역중 Congaree Creek, Gills Creek 소유역의 도심지역과 Cedar Creek 소유역의 농업지역에서 가장 심각한 토양 유실의 위험이 나타났다. 관심 지역의 인위적, 자연적 변화가 토양 유실에 가져오는 영향을 살펴보기 위한 시범 모형으로서, 개정범용토양유실공식에 기초한 내장형 모형이 Visual Basic for Applications (VBA)를 이용하여 ESRI사의 ArcGIS ArcMap 9.0에서 사용할 수 있도록 개발되었다. 이 내장형 모형에서 사용자는 각 소유역의 토지 피복, 식생 유형, 지표 식생 유형, 경사, 작물 유형, 경작 방식 등을 변경시킴으로써 C, LS, P 인자를 변화시킬 수 있으며, 계산된 평균 연간 토양 유실량과 민감 지역을 현재 상태의 값들과 비교하여 앞으로의 토양유실 관리를 위한 주요 정보로 사용할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.457-467
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• 1999

유역의 토양유실량을 정확하게 추정하는 방법은 아직 없으며 현재로서 가장 바람직한 유사한 지역의 토양유실량 실측자료를 이용하는 것이다. 이러한 실측자료가 없는 경우에는 범용토양유실공식(USLE, Universal Soil Loss Equation)과 같이 경험적으로 토양유실량을 추정하는 방법 등을 이용할 수 있다. 범용토양유실공식의 인자 중 지역의 수문 특성에 지배되는 되는 것으로 강우침식도(rainfall erosivity) {{{{{ R}_{}}}}} 이 있다. 본 연구에서는 지속기간 0.5, 1, 2, 3, 6, 12, 24-hr에 대한 재현기간 2, 5, 10, 20, 30, 50, 80, 100, 150, 200, 500-yr의 확률강우량을 구하였고 이를 이용하여 빈도별 지속기간 24-hr 설계호우의 지점별 {{{{ { R}_{ } }}}} 값을 구하였다. 지점별{{{{ { R}_{ } }}}} 값을 내삽하여 우리 나라 전역의 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도를 작성하였다. 본 연구에서 구해진 재현기간 5-yr, 지속기간 24-hr 설계호우의 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도는 연평균 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도와 매우 유사하였고, 임의 재현기간에 해당하는 {{{{ { R}_{ } }}}}값은 재현기간 5-yr 또는 연평균{{{{ { R}_{ } }}}}값에 적절한 배율을 곱하여 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 구해진 재현기간별 지속시간 24-hr 설계호우의 등{{{{{R}_{}}}}} 선도는 침사지 등의 설계에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제18권3호
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• pp.225-231
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• 2000

강우에 의한 토양유실은 환경에 침각한 영향을 미치고 있음에도 불구하고, 인식의 부족으로 실제 유역에서 발생되고 있는 유실량을 측정한 자료가 없는 실정이다. 본 연구에서는 수정토양유실모형을 지리정보체계와 통합하여 홍천강유역에 적용해 봄으로써 발생 가능한 유실량을 정량적으로 예측하였으며, 홍천강 유역에서 측정한 유사량 자료와 비교 분석을 통하여 그 상관성을 알아보았다. 수정토양유실모형에 필요한 각각의 인자들은 격자분석을 통하여 수행하였으며. 지형인자는 추출과정을 프로그램화하여 효율성을 높였다.

• 한국조경학회지
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• 제24권3호
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• pp.115-132
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• 1996

The purpose of this study is to estimate the soil loss amount with Geographic Information System according to the land use change of Buju mountain area in Mokpo city. To estimate the soil loss, Universal Soil Loss Equation which is the most proper technique to predict soil loss in this site condition is adopted and IDRISI, a raster GIS software, is used. GIS application with USLE is very efficient to estimate soil loss accurately and fastly. In order to decide value and to find application method of USLE factors, we used existing rainfall erosion index, soil erodibility analysis, slope length, slope steepness, vegetation management and practices, which are rated by GIS through the analysis of various studies related USLE. The result of this study was compared with the previous other researches to verify our method of constructing numerical data of USLE's factors. The result of verification of our way showed significance for the soil loss in forest area. But the result of verification for the soil loss in forest area. But the result of verification for the soil loss of cultivated area showed some errors. It seems that this result was due to local variation of topographical map.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.34-38
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• 2001

The purpose of this study is to estimate temporal soil loss change according to long-term land cover changes using GIS and RS. Revised USLE(Universal Soil Loss Equation) factors were made by using point rainfall data, DEM(Digital Elevation Model), soil map and land cover map. Past two decades land cover changes were traced by using Landsat MSS and TM data. Soil loss in 2000 increased $6.3\;kg/m^{2}/yr$ compared with that in 1983. This was mainly caused by the increased upland area.

• 환경영향평가
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• 제11권4호
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• pp.271-280
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• 2002

The purpose of this study is to explore the hydrological impacts and soil loss variation due to the land use change of Namak New Town development area. The analysis of hydrological effects and soil loss variation has been carried out using GIS in this study. In order to estimate the peak runoff volume, the Rational Method which is the most popular technique to predict runoff amounts is used. To estimate the soil loss in the study area, Universal Soil Loss Equation(USLE), which is one of the most comprehensive and useful technique to predict soil erosion is adopted. The result of this study has shown that the peak runoff volume and the total soil loss increase according to the land use change. The peak runoff volume and the total soil loss have been increased about 2 times and about 48 times more than that of pre development. The increasing of the peak runoff volume can be effective erosion, flooding and so on. A careful city planning is the first essential step to minimize the environmental impacts and to construct the ecological city.

• 한국토양비료학회지
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• 제9권1호
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• pp.9-16
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• 1976

우리나라에서 토양유실량(土壤流失量)을 예측(豫測)하기 위(爲)한 토양침식성인자(土壤浸蝕性因子) K(soil factor for Universal soil loss equation)를 알아내기 위하여 인공강우기(人工降雨器)를 사용(使用)하여 야산개발지토양(野山開發地土壤)을 중심(中心)으로 유출량(流出量) 및 토양유실량(土壤流失量)을 측정(測定)함과 동시(同時)에 토양유실량(土壤流失量)으로부터 산출(算出)된 토양침식성인자(土壤浸蝕性因子) K과 Wischmeier의 nomograph에서 토양(土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)을 적용(適用)하여 얻은 토양침식성인자(土壤浸蝕性因子) K와 비교(比較)한 결과(結果) 요약(要約)하면 다음과 같다. 가. 유출량(流出量)은 토양(土壤)의 점토함량(粘土含量)이 많아질수록 증가(增加)하였으나, 토양유실량(土壤流失量)과 S/R비(比)(토양유실량(土壤流失量)과 유출량(流出量)의 비(比)는 토성(土性)과 관계(關係)없고 토양(土壤)의 종류(種類)에 따라 현저(顯著)한 차이(差異)가 있었다. 경사도(傾斜度)와 유출량(流出量)과의 관계(關係)를 보면 경사(傾斜)가 심(甚)할수록 유출량(流出量)의 증가(增加)는 완만(緩慢)하여졌지만, 토양유실량(土壤流失量)과 S/R비(比)는 경사(傾斜)가 심(甚)하여질수록 현저(顯著)히 증가(增加)하였다. 나. 토양유실량(土壤流失量) 및 S/R비(比)는 표토(表土)의 유기물함량(有機物含量)과 부상관(負相關)이 인정(認定)되었으며, 분산율(分散率)과 점토율(粘土率) 및 미사(微砂)의 함량(含量)과 정상관(正相關)을 보였으며, 가비중(假比重)과는 상관(相關)이 없었다. 또 이들은 Middleton 침식율(浸蝕率)과 토성(土性)이 사질(砂質)인 토양(土壤)에서는 정상관(正相關)이 인정(認定)되나, 식질토양(埴質土壤)에서는 그 경향(傾向)을 인정(認定)할 수 없었다. 다. 토양침식성인자(土壤浸蝕性因子) K는 전남미사질식양토(全南微砂質埴壤土)에서 0.32, 삼각사양토(三角砂壤土)에서 0.22, 상주사양토(尙州砂壤土)에서 0.17, 예산양토(禮山壤土)에서 0.15, 및 송정식양토(松汀埴壤土)에서 0.13 이었다. 이들 K의 값과 nomograph에서 얻은 K의 값과 비교(比較)한 결과(結果) 상호근사(相互近似)함으로 우리나라에서 K값을 얻은 데에 Wischmeier의 nomograph를 활용(活用)하여도 무방(無妨)한 것으로 사료(思料)된다.

• 한국관개배수논문집
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• 제21권1호
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• pp.89-98
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• 2014

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).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.357-360
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• 2005

Soil loss is widely recognized as a threat to farm livelihoods and ecosystem integrity worldwide. Soil loss prediction models can help address long-range land management planning under natural and agricultural conditions. Even though it is hard to find a model that considers all forms of erosion, some models were developed specifically to aid conservation planners in identifying areas where introducing soil conservation measures will have the most impact on reducing soil loss. Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) computes the average annual erosion expected on hillslopes by multiplying several factors together: rainfall erosivity (R), soil erodibility (K), slope length and steepness (LS), cover management (C), and support practice (P). The value of these factors is determined from field and laboratory experiments. This study calculated soil erosion using GIS-based RUSLE model in Imha basin and examined soil erosion source area using SPOT 5 high-resolution satellite image and land cover map. As a result of analysis, dry field showed high-density soil erosion area and we could easily investigate source area using satellite image. Also we could examine the suitability of soil erosion area applying field survey method in common areas (dry field & orchard area) that are difficult to confirm soil erosion source area using satellite image.