GIS와 Landsat TM영상을 이용하여 금호강 상류의 수질 오염인자에 대한 소유역별 공간분포를 파악하고 실제 수질측정자료와 비교 분석하였다. 이를 위하여 비점원 오염원과 관련 있는 유역의 인자들을 ARC/INFO를 이용하여 데이터 베이스를 구축하고, 1985년과 1997년의 위성영상을 이용하여 감독분류의 최적분류법으로 토지피복 분류도를 작성하였다. 아울러 두시기의 토지이용변화 탐지 및 분석을 수행하여 소유역 분지별 변화면적을 추출하였다. 추출된 비점원 오염원의 변화량을 단계구분도로 작성하여 가중치를 부여하고 ...
GIS와 Landsat TM영상을 이용하여 금호강 상류의 수질 오염인자에 대한 소유역별 공간분포를 파악하고 실제 수질측정자료와 비교 분석하였다. 이를 위하여 비점원 오염원과 관련 있는 유역의 인자들을 ARC/INFO를 이용하여 데이터 베이스를 구축하고, 1985년과 1997년의 위성영상을 이용하여 감독분류의 최적분류법으로 토지피복 분류도를 작성하였다. 아울러 두시기의 토지이용변화 탐지 및 분석을 수행하여 소유역 분지별 변화면적을 추출하였다. 추출된 비점원 오염원의 변화량을 단계구분도로 작성하여 가중치를 부여하고 중첩분석을 실시하었다. 또한, 통계자료등을 이용하여 영천과 경산의 2005년의 오염 부하량을 산정하였다. 연구결과, 수질오염인자들 중에서 인구, 가축, 그리고 과수원·밭의 분포변화가 금호강 수질오염의 요인이 됨이 규명 되었다. 금호강 상류에 있어서의 소유역별 오염원의 분포는 도시지역을 포함하고있는 대창천, 오목천 유역분지가 가장 높게 나타나고 있음이 본 연구에서 밝혀졌다.
GIS와 Landsat TM영상을 이용하여 금호강 상류의 수질 오염인자에 대한 소유역별 공간분포를 파악하고 실제 수질측정자료와 비교 분석하였다. 이를 위하여 비점원 오염원과 관련 있는 유역의 인자들을 ARC/INFO를 이용하여 데이터 베이스를 구축하고, 1985년과 1997년의 위성영상을 이용하여 감독분류의 최적분류법으로 토지피복 분류도를 작성하였다. 아울러 두시기의 토지이용변화 탐지 및 분석을 수행하여 소유역 분지별 변화면적을 추출하였다. 추출된 비점원 오염원의 변화량을 단계구분도로 작성하여 가중치를 부여하고 중첩분석을 실시하었다. 또한, 통계자료등을 이용하여 영천과 경산의 2005년의 오염 부하량을 산정하였다. 연구결과, 수질오염인자들 중에서 인구, 가축, 그리고 과수원·밭의 분포변화가 금호강 수질오염의 요인이 됨이 규명 되었다. 금호강 상류에 있어서의 소유역별 오염원의 분포는 도시지역을 포함하고있는 대창천, 오목천 유역분지가 가장 높게 나타나고 있음이 본 연구에서 밝혀졌다.
The purpose of this study is to analyze the spatial change of water quality pollutant in upper-stream of Kum-ho River basin For this purpose, it compares ground survey data of water quality measurement, using GIS and Landsat TM image, and constructs DataBase related with water quality pollutant in w...
The purpose of this study is to analyze the spatial change of water quality pollutant in upper-stream of Kum-ho River basin For this purpose, it compares ground survey data of water quality measurement, using GIS and Landsat TM image, and constructs DataBase related with water quality pollutant in watershed by Arc/Info GIS S/W. Also land cover classification maps of 1985 and 1997 were prepared through maximum likelihood classification of supervised classification. The study detects and analyses the classified image to produce the area of land cover change per sub-basin In addition, choropleth maps were prepared with spatial change value of water quality pollutant, and overlay analysis was carried out with weight score for each thematic layer. It was concluded in this study that the spatial change distribution of population, animals and fruit orchards among water quality pollutants was main factors in water pollution of Kum- ho River basin Spatial distribution of pollutant per sub-basin shows a high pollution value in Dae-Chang Chun and O-Mok Chun which includes the urban area.
The purpose of this study is to analyze the spatial change of water quality pollutant in upper-stream of Kum-ho River basin For this purpose, it compares ground survey data of water quality measurement, using GIS and Landsat TM image, and constructs DataBase related with water quality pollutant in watershed by Arc/Info GIS S/W. Also land cover classification maps of 1985 and 1997 were prepared through maximum likelihood classification of supervised classification. The study detects and analyses the classified image to produce the area of land cover change per sub-basin In addition, choropleth maps were prepared with spatial change value of water quality pollutant, and overlay analysis was carried out with weight score for each thematic layer. It was concluded in this study that the spatial change distribution of population, animals and fruit orchards among water quality pollutants was main factors in water pollution of Kum- ho River basin Spatial distribution of pollutant per sub-basin shows a high pollution value in Dae-Chang Chun and O-Mok Chun which includes the urban area.
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