태풍 루사에 의한 강릉 사천천 주변 퇴적 환경 변화: 다중 시기 원격탐사 자료를 이용한 정보 분석 Analysis on the Sedimentary Environment Change Induced by Typhoon in the Sacheoncheon, Gangneung using Multi-temporal Remote Sensing Data원문보기
이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.
이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.
The objective of this paper is to extract and analyze the sediment environment change information in the Sachencheon, Gangneung, Korea that was seriously damaged as a result of typhoon Rusa aftermath early in September, 2002 using multi-temporal remote sensing data. For the extraction of change info...
The objective of this paper is to extract and analyze the sediment environment change information in the Sachencheon, Gangneung, Korea that was seriously damaged as a result of typhoon Rusa aftermath early in September, 2002 using multi-temporal remote sensing data. For the extraction of change information, an unsupervised approach based on the automatic determination of thresholding values was applied. As the change detection results, turbidity changes right after typhoon Rusa, the decrease of wetlands, the increase of dry sand and channel width and changes of relative level in the stream due to seasonal variation were observed. Sedimentation in the cultivated areas and restoration works also affected the change near the Sacheoncheon. In addition to the change detection analysis, several environmental thematic maps including microtopographic map, distributions of estimated amount of flood deposits and flood hazard landform classification map were generated by using remote sensing and field survey data. In conclusion, multi-temporal remote sensing data can be effectively used for natural hazard analysis and damage information extraction and specific data processing techniques for high-resolution remote sensing data should also be developed.
The objective of this paper is to extract and analyze the sediment environment change information in the Sachencheon, Gangneung, Korea that was seriously damaged as a result of typhoon Rusa aftermath early in September, 2002 using multi-temporal remote sensing data. For the extraction of change information, an unsupervised approach based on the automatic determination of thresholding values was applied. As the change detection results, turbidity changes right after typhoon Rusa, the decrease of wetlands, the increase of dry sand and channel width and changes of relative level in the stream due to seasonal variation were observed. Sedimentation in the cultivated areas and restoration works also affected the change near the Sacheoncheon. In addition to the change detection analysis, several environmental thematic maps including microtopographic map, distributions of estimated amount of flood deposits and flood hazard landform classification map were generated by using remote sensing and field survey data. In conclusion, multi-temporal remote sensing data can be effectively used for natural hazard analysis and damage information extraction and specific data processing techniques for high-resolution remote sensing data should also be developed.
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문제 정의
이 논문에서는 다중시기 고해상도 원격탐사 자료를 이용하여 강릉시 사천천 유역의 재해로 인한 변화정보를 주줄하고자 하였다. 변화 탐지 결과 사천천유역의 주된 변화정보는 기존 습지로 덮여 있던 일부 지역이 홍수 피해로 인해 퇴적되거나 유로의 확장 혹은 보강 공사 등으로 인해 수계지역이나 토사 지역으로 변화한 것으로 나타났다.
제안 방법
이용하였다. 두 자료와 토지 피복도, 수치지도 등을 판독하여 미지형 분류도를 작성한 후에 직접적인 속성 비교를 통해 지형면 변화도를 작성하였으며, 현지 조사를 통해 최종적으로 검증하였다. 또한 현지에서 간이 보링기를 이용하여 획득된 최근 홍수 기원 퇴적량 자료를 내삽하여 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 작성하였다.
두 자료와 토지 피복도, 수치지도 등을 판독하여 미지형 분류도를 작성한 후에 직접적인 속성 비교를 통해 지형면 변화도를 작성하였으며, 현지 조사를 통해 최종적으로 검증하였다. 또한 현지에서 간이 보링기를 이용하여 획득된 최근 홍수 기원 퇴적량 자료를 내삽하여 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 작성하였다. 마지막으로 현지 조사를 통해 수해 가능성이 높은 지형면들인 범람원 저위 하안단구면과 곡저평야 등에 대한 인위적인 변형 상태를 조사하고, 과거에 발생한 수해 흔적을 조사하여 수해지형 분류도를 작성하였다.
또한 현지에서 간이 보링기를 이용하여 획득된 최근 홍수 기원 퇴적량 자료를 내삽하여 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 작성하였다. 마지막으로 현지 조사를 통해 수해 가능성이 높은 지형면들인 범람원 저위 하안단구면과 곡저평야 등에 대한 인위적인 변형 상태를 조사하고, 과거에 발생한 수해 흔적을 조사하여 수해지형 분류도를 작성하였다.
무감독 변화 탐지에는 Fig. 3의 공통영역 중에서사천천 하도, 곡저평야 및 범람원 등을 포함하는 지역을 추출하여 그 지역을 대상으로 화상간 변화탐지를 수행하였다. KOMPSAT-1 EOC 자료의 경우 전 정색 자료이기 때문에 이종 센서의 경우 전정색 자료만 이용하였으며, 공간해상도는 재배열을 통해 Im로하였다.
4). 우선적으로 Fig. 2의 시계열 원격탐사 자료로 다중 시기/센서 자료를 이용하여, 사천천 주변 지역의 태풍 루사와 매미 전후의 변화정보를 추출하였다. 변화 정보추출을 위해 우선 시기가 다른 화상에 대해서 Yamamoto et al.
이 연구는 고해상도 원격탐사 자료의 재해 분야에의 적용성을 검토하기 위한 원격탐사 자료 기반 사천천 주변의 변화 정보 추출 과정과 원격탐사 및 현지 조사 자료기반의 연계를 통한 하천 퇴적 지질환경 주제도 작성의 두 부분으로 수행하였다(Fig. 4). 우선적으로 Fig.
즉, 지표의 고도를 기준으로 사용하여 수해위험지형을 지도화한 것과 하안에 발달된 하천지형의 특성을 토대로 분류하여 지도화 한 것, 마지막으로 하천의 불안정성 정도를 기준으로 분류하는 것 등이다(양동윤 오], 2003). 이 연구에서는 홍수범람지역 선정을 지표의 고도와 지형 특성을 기준으로 본류 홍수 고조위선과 지류 홍수 고조 위선 2개로 나누어서 작성하였다(Fig. 10). 전체 사천천 유역에서 본류 홍수 고조위선이 차지하는 면적은 4.
이러한 사천천 주변의 변화 정보 추출 이외에 하천 퇴적 지질환경 주제도로 고해상도 위성자료 기반미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 사천천 지역 수해지형 분류도를 작성하였다(Fig. 4). 우선 태풍 루사 전후 사천천 유역의 지형면 변화를 분석하기 위해 고해상도 위성 자료인 태풍 루사 발생 이전인 2001년 10월 14일에 촬영된 IKONOS 자료와 태풍 루사 발생 이후인 2003년 7월 20일에 촬영된 QuickBird 자료를.
일단 가우시안 혼합 밀도함수의 파라미터들이 결정되면 이로부터 변화지역에 대한 임계치를 설정해야 하는데, 이를 위해 이 연구에서는 베이지안 최소 오차 이론을 적용하였다(Fig. 5(b)).
KOMPSAT-1 EOC 자료의 경우 전 정색 자료이기 때문에 이종 센서의 경우 전정색 자료만 이용하였으며, 공간해상도는 재배열을 통해 Im로하였다. 자료변화 탐지 기법으로는 두 시기 자료간 화소값의 차이를 구하는 차연산을 적용하였으며, 자동 임계치 계산은 기대최대화 기법과 식 (5)를 Fortran을 이용하여 프로그래밍하였다. 적용 결과 변화 정보는 비변화 지역, 화소값의 증가로 인한 변화지역 및 화소값의 감소로 인한 변화 지역으로 나타나게 된다(Fig.
대상 데이터
2002년 8월말 태풍 루사로 인한 집중 호우 및 산사태로 많은 피해를 입은 강원도 강릉지역을 연구대상 지역으로 하였다. 본 연구지역 주변의 주요 하천들은 집중 호우로 인한 홍수범람의 피해를 입었으며, 특히, 산사태 발생으로 인한 퇴적물의 유입으로 인한 범람이 더욱더 발생하였으며, 2003년 여름 태풍 매미로 인해 또다시 재해 피해를 입은 사천천 주변을 대상 지역으로 선정하였다(Fig.
5m의 SPOT-5 자료는 태풍 루사와 매미 이후에 촬영된 자료를 이용하였다. Im급의 고해상도 자료인 IKONOS 와 QuickBird의 경우 루사 이전인 2001년 10월 14일과 그 이후인 2003년 7월 20일 자료를 분석에 이용하였다. 이러한 자료들은 각각 공간범위와 영상의 크기가 달라 이 연구에서는 위성영상의 공통된 공간 범위만을 사용하였으며(Fig.
3의 공통영역 중에서사천천 하도, 곡저평야 및 범람원 등을 포함하는 지역을 추출하여 그 지역을 대상으로 화상간 변화탐지를 수행하였다. KOMPSAT-1 EOC 자료의 경우 전 정색 자료이기 때문에 이종 센서의 경우 전정색 자료만 이용하였으며, 공간해상도는 재배열을 통해 Im로하였다. 자료변화 탐지 기법으로는 두 시기 자료간 화소값의 차이를 구하는 차연산을 적용하였으며, 자동 임계치 계산은 기대최대화 기법과 식 (5)를 Fortran을 이용하여 프로그래밍하였다.
6 m의 KOMPSAT-1 EOC 자료의 경우, 태풍 루사가 지나간 직후인 2002년 9월 8일에 획득한 자료를 이용하였으며, 계절적인 요인을 고려하기 위해 2001년 12월 7일, 2002년 12월 14일과 2003년 11월 14 일 자료를 이용하였다. 공간 해상도 2.5m의 SPOT-5 자료는 태풍 루사와 매미 이후에 촬영된 자료를 이용하였다. Im급의 고해상도 자료인 IKONOS 와 QuickBird의 경우 루사 이전인 2001년 10월 14일과 그 이후인 2003년 7월 20일 자료를 분석에 이용하였다.
2). 공간 해상도 6.6 m의 KOMPSAT-1 EOC 자료의 경우, 태풍 루사가 지나간 직후인 2002년 9월 8일에 획득한 자료를 이용하였으며, 계절적인 요인을 고려하기 위해 2001년 12월 7일, 2002년 12월 14일과 2003년 11월 14 일 자료를 이용하였다. 공간 해상도 2.
본류 고조위선의 하상비고는 평균 10 m 이내이며, 대부분의 범람원 지역에 해당된다. 본 범람원 지역은 고도가 비교적 평탄하여 침수범위를 정확히 추정하기는 어렵지만, 과거 수해의 흔적이 구하도 및 범람원을 따라 이루어졌을 것으로 판단되어 본류 홍수고조위선으로 선정하였다.
하였다. 본 연구지역 주변의 주요 하천들은 집중 호우로 인한 홍수범람의 피해를 입었으며, 특히, 산사태 발생으로 인한 퇴적물의 유입으로 인한 범람이 더욱더 발생하였으며, 2003년 여름 태풍 매미로 인해 또다시 재해 피해를 입은 사천천 주변을 대상 지역으로 선정하였다(Fig. 1(a)).
4). 우선 태풍 루사 전후 사천천 유역의 지형면 변화를 분석하기 위해 고해상도 위성 자료인 태풍 루사 발생 이전인 2001년 10월 14일에 촬영된 IKONOS 자료와 태풍 루사 발생 이후인 2003년 7월 20일에 촬영된 QuickBird 자료를. 이용하였다.
이 연구에서는 다중 시기 원격탐사 자료 특히 고해상도 위성 자료의 재해 분야에의 적용 가능성을 검토하기 위해 2002년 태풍 루사로 인해 많은 홍수 및 산사태 피해를 입고, 이후 2003년 태풍 매미로 인한 홍수 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 일대를 대상으로 사례연구를 수행하였다.
이 연구에서는 시계열 원격탐사 자료로 다중 시기/ 센서 위성자료를 이용하였다(Fig. 2). 공간 해상도 6.
Im급의 고해상도 자료인 IKONOS 와 QuickBird의 경우 루사 이전인 2001년 10월 14일과 그 이후인 2003년 7월 20일 자료를 분석에 이용하였다. 이러한 자료들은 각각 공간범위와 영상의 크기가 달라 이 연구에서는 위성영상의 공통된 공간 범위만을 사용하였으며(Fig. 3), 일부 위성 기반 하천 퇴적 주제도 작성에는 사기막 저수지의 하류부터의 자료를 이용하였다. 이러한 원격탐사 자료 이외에 기하 보정과 주제정보 추출을 위해 1: 5,000 축척의 수치지형도를 이용하였다.
데이터처리
변화 정보추출을 위해 우선 시기가 다른 화상에 대해서 Yamamoto et al.(2001)에 의해 사용된 다중 회귀분석을 이용하여 두 시기 화상의 방사학적 차이를 보정하였다. 이후에 변화정보 추출에는 무감독 탐지 기법을 적용하여 일정 시기 사이의 변화 유무 정보를 추출하였는데, 변화된 지역과 변화되지 않은 지역을 구분하는 임계치를 가우시안 혼합 밀도 모델과 기대 최대화 기법을 적용하여 자동으로 추출하는 기법 (Bruzzone and Prieto, 2000; 박노욱 외, 2003)을 적용하였다.
이론/모형
3), 일부 위성 기반 하천 퇴적 주제도 작성에는 사기막 저수지의 하류부터의 자료를 이용하였다. 이러한 원격탐사 자료 이외에 기하 보정과 주제정보 추출을 위해 1: 5,000 축척의 수치지형도를 이용하였다.
(2001)에 의해 사용된 다중 회귀분석을 이용하여 두 시기 화상의 방사학적 차이를 보정하였다. 이후에 변화정보 추출에는 무감독 탐지 기법을 적용하여 일정 시기 사이의 변화 유무 정보를 추출하였는데, 변화된 지역과 변화되지 않은 지역을 구분하는 임계치를 가우시안 혼합 밀도 모델과 기대 최대화 기법을 적용하여 자동으로 추출하는 기법 (Bruzzone and Prieto, 2000; 박노욱 외, 2003)을 적용하였다.
성능/효과
변화 탐지 결과 사천천유역의 주된 변화정보는 기존 습지로 덮여 있던 일부 지역이 홍수 피해로 인해 퇴적되거나 유로의 확장 혹은 보강 공사 등으로 인해 수계지역이나 토사 지역으로 변화한 것으로 나타났다. 또한 일부 계절적 변동에 따른 하천 유로 면적의 증가도 나타났으며, 하도내 습지의 감소와 모래 퇴적 지형의 증가는 하도 내 퇴적물이 태풍 루사 이후 지속적으로 유입되어 하상 비고를 상승시킨 결과로 판단된다. 이와 더불어 야외 조사 자료와 위성 자료를 이용하여 작성한 하천 퇴적 지질환경 주제도는 연구 지역의 재해 분석에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
4%)보다 크게 나타나고 있다. 마지막으로 태풍 매미 전후 동일 계절 화상간 비교를 위해 2002년 12월 2일 SPOT-5 화상과 2003년 11 월 14일 KOMPSAT-1 EOC 화상을 비교한 결과, 태풍 루사로 인해 쌓였던 토사들이 하천 사방공사 등으로 대부분 수계로 덮이거나 정리가 되어 많이 사라졌으며, 논과 밭에 쌓였던 토사들이 시간이 지나면서 경작지로 정리가 되어 화소값이 감소되어 나타나고 있다(Fig. 6(f)).
주줄하고자 하였다. 변화 탐지 결과 사천천유역의 주된 변화정보는 기존 습지로 덮여 있던 일부 지역이 홍수 피해로 인해 퇴적되거나 유로의 확장 혹은 보강 공사 등으로 인해 수계지역이나 토사 지역으로 변화한 것으로 나타났다. 또한 일부 계절적 변동에 따른 하천 유로 면적의 증가도 나타났으며, 하도내 습지의 감소와 모래 퇴적 지형의 증가는 하도 내 퇴적물이 태풍 루사 이후 지속적으로 유입되어 하상 비고를 상승시킨 결과로 판단된다.
4%)보다 크게 나타나고 있다. 이상의 결과를 종합해보면, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사, 도로 포장 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다.
5 m까지 퇴적된 곳도 관찰되며, 특히 사천 천의 중류부 지역에서 모식적으로 나타난다. 최종적으로 사천천의 하도 및 범람원 내에 퇴적된 가장 최근의 홍수 기원 추정 퇴적량은 549.31 n?으로 나타났다.
태풍 루사 전후 동일 계절 화상간 비교를 위해 2001년 12월 7일의 KOMPSAT-1 EOC 화상과 2002년 12월 2일 SPOT-5 화상을 비교하였는데, 제외지에서는 기존 습지지역이 대부분 토사로 덮여 화소값이 상승하였고, 하천 주변에도 토사가 쌓여서 변화지역으로 탐지되었다(Fig. 6(c)).
태풍 루사 통과 (2002. 8) 이전과 직후 화상간 비교를 위해 2001년 12월 7일과 2002년 91 8일에 촬영된 KOMPSAT-1 EOC 화상을 비교한 결과, 하천의 범람과 산사태 등으로 유입된 토사의 영향으로 사천천 주변이 모두 화소값이 증가한 변화지역으로 탐지되었다. 제방 안쪽 지역인 제외지에서는 기존 습지 지역이 대부분 토사가 쌓인 것으로 나타났으며, 토사가 섞인 물의 흐름으로 하천수의 탁도가 높아서 수계 대부분이 변화지역으로 탐지되었다(Fig.
주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사, 도로 포장 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 태풍 루사와 매미로 인한 피해를 비교하였을 때에는, 태풍 매미로 인한 변화보다는 태풍 루사로 인한 변화가 크게 나타났으며, 재해로 인한 1차 변화 후에는 인위적인 사방 및 복구 공사로 인한 변화가 크게 나타났다.
하도내에서는 태풍 루사 이후 하도내 퇴적물이 지속적으로 유입되어 하상 비고를 상승시킨 결과 하도내 습지는 감소하고 퇴적물의 면적은 증가한 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 중저해상도 변화탐지 결과에 비해 비포장 농로가 콘크리트 포장 농로로 변화된 지역이 상대적으로 잘 나타나고 있다(Fig.
후속연구
이와 더불어 야외 조사 자료와 위성 자료를 이용하여 작성한 하천 퇴적 지질환경 주제도는 연구 지역의 재해 분석에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다. 결론적으로 다중 시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
또한 일부 계절적 변동에 따른 하천 유로 면적의 증가도 나타났으며, 하도내 습지의 감소와 모래 퇴적 지형의 증가는 하도 내 퇴적물이 태풍 루사 이후 지속적으로 유입되어 하상 비고를 상승시킨 결과로 판단된다. 이와 더불어 야외 조사 자료와 위성 자료를 이용하여 작성한 하천 퇴적 지질환경 주제도는 연구 지역의 재해 분석에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다. 결론적으로 다중 시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지시하지는 못한다. 직접적인 변화 속성 정보 분석을 위해 개별적인 자료의 감독 분류 후에 비교를 수행할 예정이며, 고해상도 위성 자료의 특성을 고려하여 객체 기반 변화 탐지를 수행할 예정이다.
그러나 최근 공간해상도 Im급의 IKONOS나 QuickBird 와 같은 고해상도 위성 자료의 이용이 급증함에 따라 광역적 분석뿐만 아니라 정밀 분석이 가능해지고 있다. 특히 앞으로 발사될 다목적실용위성 2호는 1 m 해상도의 전정색 영상과 4m 해상도의 다중 대역 영상을 촬영할 수 있는 고해상도 카메라(MSC)를 탑재하기 때문에 주기적으로 하천 주변 퇴적 지질환경변화 연구에 필요한 자료를 제공할 것으로 기대된다. 하천에서의 퇴적환경 변화에 대한 많은 연구는 직접 현장에서 실측 및 실험을 통한 연구들이 대부분이나(Dur gin, 1985; Borah and Ashraf 1990; Liew, 1997; Perrone and Madramootoo, 1999; Tonis et al.
참고문헌 (25)
박노욱, 지광훈, 이광재, 권병두, 2003, 다중시기 원격탐사 화상의 변화탐지를 위한 임계치 자동 추정. 대한원격탐사학회지, 19(6), 465-478
양동윤 외, 2003, 주요수계 하상퇴적물에 의한 홍수재해 예측기법. 자연재해방재기술개발사업 보고서, 298 p
장동호, 2005, 고해상도 위성영상을 이용한 홍수 전 ${\cdot}$ 후의 하도 내 퇴적환경 변화 탐지: 강릉 사천천 사례연구. 한국지형학회지, 12(3), 49-58
지광훈 외, 2005, 산사태 등 자연재해로 발생한 하천 퇴적 지질환경 변화 탐지. 과학기술부 원격탐사기술개발사업보고서, 226 p
Borah, D.K. and Ashraf, M.S., 1990, Modeling storm run-off and sediment with seasonal variations. Transactions in Agriculture, 33(1), 105-110
Bruzzone, L. and Prieto, D.F., 2000, Automatic analysis of the difference image for unsupervised change detection. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(3), 1171-1182
Bryant R.G. and Gilvear, D.J., 1999, Quantifying geomorphic and riparian land cover changes either side of a large flood event using airborne remote sensing: River Tay, Scotland. Geomorphology, 29, 307-321
Dempster, A.P., Laird, N.M., and Rubin, D.B., 1977, Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society Series(B), 39(1), 1-38
Duda, R.O., Hart, P.E., and Stork, D.G., 2000, Pattern, Classification. Wiley-Interscience, New York, USA, 654 p
Durgin, P. B., 1985, Buring changes the erodibility of forest soils. Journal of Soil and Water Conservation, 36(4), 235-240
Fukunaga, K., 1990, Introduction to Statistical Pattern Recognition. Academic Press, London, U.K., 592 p
Gellis, A.C., Cheama, A., and Lalio, S.M, 2000, Developing a geomorphic approach for ranking watersheds for rehabilitation, Zuni Indian Reservation, New Mexico. Geomorphology, 37, 105-134
Jerry, C.R., Vernon, L.F., Kenneth, J.O., and Carole, A.R., 2004, Sediment deposition in the flood plain of Stemple Creek Watershed northern California. Geomorphology, 61(1), 347-360
Liew, M.W.V., 1997, Prediction of sediment yield on a large watershed in North Central China. Transaction of the ASCE, 41(3), 599-604
Marouane, T., Robert, L., Francois, B., and Naira, C., 2005, Flood monitoring over the Mackenzic river basin using passive microwave data. Reomte Sensing of Environment, 98(15), 344-355
Michael, D.W. and Keith, A.G., 2006, The effects watershed urbanization on the stream hydrology and riparian vegetation of Los Penasquitos Creek, California. Landscape and Urban Planning, 74(2), 125-138
Miller, G.T., 1993, Environmental Science, Sustaining the Earth, Belmont. Wadsworth Publishing Company, California, 478 p
Paul. S., Bruce. C., and Greg. M., 2003, The coregistration, calibration, and interpretation of multiseason JERS-1 SAR data over South America. Remote Sensing of Environment, 87(15), 389-403
Sande, C.J., Jong, S.M., and Roo, A.P.J., 2003, A segmentation and classification approach of IKONOS-2 imagery for land cover mapping to assist flood risk and flood damage assessment. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 4, 217-229
Tonis, I.E., Stam, J.M.T., and Graaf, J., 2002, Morphological changes of the Haringvliet estuary after closure in 1970. Coastal Engineering, 44, 191-203
Yamamoto, T., Hanaizumi, H., and Chino, S., 2001, A change detection method for remotely sensed multisepctral and multitemporal images using 3-D segmentation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39(5), 976-985
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