낙동강 유역의 토양유실량과 하구지형의 상관성 분석
A Study on Correlation between RUSLE and Estuary in Nakdong River Watershed
1)
황창수*ㆍ김경탁**ㆍ오치영***ㆍ진청길****ㆍ최철웅*****
Hwang, Chang SuㆍKim, Kyung TagㆍOh, Che YoungㆍJin, Cheong GilㆍChoi, Chul Uong
要 旨
다양한 공간정보와 GIS의 발달로 인해 자연현상의 해석 및 상관관계를 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목표는 1995~2005년 간 낙동강유역의 토양유실량 산출과 “위성영상과 GIS를 이용한 낙동강하구 지형변화 탐지”
연구에서 산출한 하구역 해안섬의 면적변화 산출결과의 상관성을 분석하고자 한다. 토양유실량 산정은 국내에서 주로사용되는 USLE의 수정된 형태인 Revised-USLE 모델을 이용하고, 토양유실량 산정시 해안섬의 면적과 비교를 위해 강우침식인자는 사용된 위성영상의 관측일로부터 1년 이전의 기간동안 전국 관측소에서 관측된 실측값을 이 용하였다. 산출한 토양유실량과 해안섬 면적변화의 상관계수는 진우도 0.57, 신자도 0.7, 도요등 0.87로 낙동강의 주된 수로가 흐르는 도요등의 영향이 많은 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 다양한 분야와 인자별 특성파악을 통한 USLE 연구가 실제적으로 자연 현상을 파악함에 유용함을 알 수 있었다.
핵심용어 : 낙동강 유역, 토양유실량, 낙동강 하구
Abstract
The development of various spatial information and GIS has led to the research on interpretation of natural phenomena and correlational studies. This study is aimed to analyze the correlation between RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) around Nakdong River area during the period of 1955 to 2005 and the amount of area change in the islets at the estuary terrain calculated in the study "Change Detection at the Nakdong Estuary Delta using Satellite Image and GIS". For the calculation of RUSLE, The 'Revised-USLE' model, a modified USLE model commonly used in Korea was used. For the rainfall erosion factor to calculate and compare the area of islets, the actual observation data for one year before the observation of satellite image from all observatories across Korea was used. The correlation coefficient between RUSLE and area change of islets was 0.57 for Jinwoo Islet; 0.7 for Sinja Islet; 0.87 for Doyodeung. This results showed that there was a great influence from Doyodeung where the main water way of Nakdong River runs. This study showed that the study using USLE for various fields and through identifying the characteristics of each factor is useful to understand natural phenomenon in practice.
Keywords : Nakdong River Watershed, RUSLE, Nakdong Estuary Delta
1. 서 론
본 연구지역인 낙동강 본류의 경우(그림1) 강원도 태 백시 금태봉 동쪽 계곡에서 발원한 황지천이 남하하여 유향을 최대 4차례나 급변시키면서 우회한다. 즉 북에
서 남으로 흐르다가 남강 합류점부터 서에서 동으로 흐 르는 독특한 특성을 가지며 해안과 만나는 최종 종착지 는 낙동강 하구 일대이다.
낙동강 하구지형은 침식과 퇴적에 의한 영향이 작용 하기 때문에 지형변화 관찰에 침식과 퇴적에 관한 연구
2010년 4월 1일 접수, 2010년 5월 7일 채택
* 정회원ㆍ국립해양조사원 측량과([email protected])
** 건설기술연구원 수자원연구실 책임연구원([email protected])
*** 정회원ㆍ부경대학교 위성정보과학과 석사과정([email protected])
**** 정회원ㆍ부경대학교 위성정보과학과 석사과정([email protected])
***** 교신저자ㆍ정회원ㆍ부경대학교 위성정보과학과 부교수([email protected]) 연구논문
그림 1. 연구지역(낙동강 본류)
가 필수적이다. 침식의 경우 영상과 GIS 분석을 통해 정량적으로 분석이 가능하며, 퇴적의 경우 바다에서 유 입되는 퇴적량은 현지 조사방법을 제외하고 정확한 분 석이 불가능 하나 육지의 경우 토양유실량을 산정하여 추측할 수 있다.
토양유실량 산정은 미국의 록키산맥 동부에서 개발 된 것으로(Wischmeier and Smith, 1965) 미국내 판상 침식 및 세류침식의 산정에 많이 이용되었으며, 이후 Foster et al.(1994)와 McCool et, al (1987, 1989)은 이러한 USLE의 결점을 보완하기 위하여 RUSLE를 만 들었으며, USLE 중 강우요인을 변형 개량하여 폭우 시 상별 토양유실량도 계산 할 수 있도록 하였다. 또한 토 사유실량 산정 공식은 당초 농촌지역의 소유역 으로 부 터 발생되는 연간 토사유출량을 산정하기 위하여 건설 기술연구원에서 1992년에 “댐 설계를 위한 유역단위 비유사량 조사·연구”를 실시하면서 USLE(Universal Sediment Loss Equation) 방법과 맥락을 같이하는 우 리나라 유역특성인자에 대한 자료 수집 및 연구가 진행 되다. 그 결과와 당초 USLE방법을 접합시켜 우리나라 소유역에 적용가능 하게 RUSLE(Revised Universal Sediment Loss Equation)로 개선하였다(국립방재교육 연구원 방재연구소, 2007).
정영상(1999)등은 강원도 경사지 토양 유실예측을 위해 강수 인자와 토양침식 인자를 보정하여 강원도의 산지, 고령지, 평지 및 동해안 지대에 대한 지역별 강수 인자와 토양 인자를 산출하였다. 그리고 Desmet and Govers(1996)은 지형적으로 복잡한 경사지에서 경사장 을 계산하기 위하여 Quinn et al.(1991)이 제시한 multiple flow 알고리즘을 적용하여 GIS 환경 하에서 2
차원적인 단면유역면적 개념을 사용한 경사장을 계산 하는 방법을 제안하였다. 또한 박경훈(2003)은 금호강 유역을 대상으로 토지이용별 토양침식위험도를 RUSLE 공식을 통해 분석하였고, 이민부 등(2003)은 비접근 지역 및 북한 회령지역을 대상으로 RS(Remote Sensing) 및 RUSLE 모형을 통해 농경지 변화에 따른 토양유실량을 추정하였고, 오치영 등(2010)은 위성영 상과 GIS 분석을 통해 낙동강 하구 해안섬의 변화를 정량적으로 분석하였고, 오정학과 정성관(2005)은 낙 동강 유역을 대상으로 RUSLE 모형을 이용하여 잠재 적인 토양유실량과 유역별 토양유실 위험도 및 인자간 상호관련성을 분석한바 있다.
본 연구에서는 낙동강의 본류의 토양유실량이 하구에 영향을 준다는 가정하에, 오치영 등(2010)이 제안한 하구 역 섬들의 면적변화에 따른 상관관계를 분석하고자 한다.
2. 연구 범위 및 방법
토양유실량 산정은 낙동강 하구에 영향을 줄 것으로 예상되는 낙동강 본류 지역으로 제한하였다. 낙동강 유 역의 공간적 범위는 동경 127°29°26° ~ 129°17°48°, 북위 34°59°32° ∼ 37°13°19°로 남한의 남동부에 위치 한다(그림 2).
토양유실량 산정은 USLE, TRB(Transport Research Board), USDA-WEPP(Water Erosion Prediction Project)등 과 같은 다양한 모형을 이용해 통계적 분석 이 가능하나(박무중과 김양수, 2001), 본 연구에서는 오정학과 정성관 등(2005)이 낙동강 유역의 잠재적 토
그림 2. 낙동강 유역도
자료구분 자료형태 축척 제작시기 자료원 추출인자 수치표고모델
(DEM)
Vector
-> Grid 1:25,000 1995 국토지리정보원 (NGII) 지형인자 L(경사길이) 지형인자 S(경사도)
강우자료 Point
-> Grid - 1995 ~ 2005 국토해양부
(한국수문조사연보) R(강우에너지인자)
토지피복도 Grid 1:25,000
1995 2000 2005
환경부 C(식생피복인자)
정밀토양도 Vector
-> Grid 1:25,000 2005 농업과학기술원 P(토양보전인자)
K(토양인자)
유역도 Vector 1:25,000 2005 한국수자원공사 -
표 1. 토양유실량 산정에 이용한 자료
그림 3. 시기별 강우 인자(1995~2005) 양유실량 산정시 이용한 USLE의 개선 모형인 RUSLE
를 사용하여 토양유실량(ton/ha/yr)을 예측하였고, 이를 위한 산출 공식은 아래와 같다.
A = R · K · LS · C · P A : 토양유실량(ton/ha/yr) R : 강우침식인자 K : 토양침식인자
LS : 지형인자(경사도·경사길이) C : 식생피복인자
P : 침식조절인자
RUSLE 모형을 많이 사용하는 이유는 계절별 피복
조건 및 다양한 침식조절기법의 영향을 고려 할 수 있 고, 다른 모형에 비해 토양유실량 산정결과의 신뢰성이 뛰어나기 때문이다. 또한, 원격탐사 자료를 효과적으로 조합하여 사용할 수 있으며, GIS와 같은 자료처리시스 템에서 필요로 하는 자료의 호환성을 생각할 때 많은 장점을 가지고 있기 때문이다(국립방재연구소, 1998, Millward와 Mersey, 1999, 이환주와 김환기, 2001, Femandez 등, 2003, 오정학과 정성관, 2005)
3. RUSLE 인자별 주제도작성
본 연구에서 사용된 자료는 표 1과 같다. 기본 자료
는 건설원격탐사센터에서 제공하는 자료를 이용하여 연구지역을 대상으로 구축하였으며, 강우자료와 토지 피복도는 시기에 따라 달리 하여 구축하였다.
3.1 R factor
본 연구와 오치영 등(2010)의 하구지역의 면적 산출 시기와 동일하기 위해 만든 강우침식인자(R)의 주제도 는 그림 3과 같다. 강우량은 전국 약 63개의 기상관측 소에서 측정한 강우자료를 토대로 거리반비례평균법 (Inverse Distance Weight)을 활용하여 강우분포자료를 구축 후 낙동강 유역만 추출 하였다. 구축된 강우분포 자료를 토대로 Toxopeus(1996)가 제안한 R=3.85 + 0.35 × P(연평균강우량, mm/yr)(이민부 등, 2003) 를 이용하여 분석에 필요한 R 인자를 추출하였다.
3.2 K factor
토양침식인자 K는 토양이 강우에 의한 침식에 대해 저항하는 능력을 나타내는 척도로서, 토양입자 및 분포,
K값 분포 면적(㎢) 면적비(%)
<0.15 2,057.07 7.81
0.15~0.3 16,936.36 64.33
0.3~0.45 5,753.10 21.85
0.45~0.6 1,451.13 5.51
0.6~0.75 125.98 0.48
<=0.75 0.82 0.01
표 2. K값 분포에 따른 지배면적
그림 4. 낙동강유역의 토양통별 K 값
구조, 공극 및 공극크기, 유기물 함량 등이 관계된다. K 값의 범위는 0.1~0.7(tons/acre/R)이며, 표준단위로는 0.13~0.91(ton/ha/R)이다. 표 2는 건설부/한국건설기술 연구원(1992)에서 산정한 토양통별 K값을 정리하여 나 타낸 자료이다(한국수자원학회, 1998). 표 2의 자료를 바탕으로 수치정밀토양도(1/25,000)의 속성 값으로 입 력하여 그림 4와 같이 토양인자에 대한 주제도를 작성 하였다.
3.3 LS factor
지형학적 특성을 나타내는 인자는 세류 및 세류간 침 식에 미치는 영향을 반영하고 있는 무차원 인자 L과 S 를 이용하여 산정한다. 경사면 길이인자 S는 경사가 토 양손실에 미치는 영향을 예측하는데 활용된다.(한국건 설기술연구원, 2010)
본 연구에서 유역 지형특성에 관계되는 인자(LS)는 30m 격자 DEM 자료를 입력 자료로 하여 Remortel 등 (2001)에 의해서 ArcInfo의 AML(Arc Macro Language)로 개발된 LS 인자 산정 프로그램을 사용하 여 계산되었다(그림 5).
3.4 C factor & P factor
마지막으로, 지면피복인자(C factor)는 경작의 종류 와 식생의 상태 즉, 지표면 부근의 상태, 토양의 함수량 등에 따라서 달라지는 피복인자로 식생피복인자 값의 비율은 식생이 성장하기 전의 나대지와 같은 지역에서
그림 5. RUSLE-LS 값
Landcover(1995) Landcover(2000) Landcover(2005)
C · P factor(1995) C · P factor(2000) C · P factor(2005) 그림 6. 토지피복도 및 C · P factor 주제도
Landcover
types C-Value P-factor 1995 2000 2005
Area(㎢) % Area(㎢) % Area(㎢) %
도시 0.100 1.0 298.47 1.13 384.39 1.46 1,179.46 4.48
농업 0.322 0.5 6,930.28 26.33 6,832.68 25.96 5,988.20 22.74
산림 0.001 1.0 18,730.63 71.15 18,698.20 71.03 17,682.25 67.17
초지 0.200 1.0 14.35 0.05 28.67 0.11 551.47 2.09
습지 0.050 1.0 - - - - 0.11 0.01
나지 0.350 1.0 97.90 0.37 92.62 0.35 394.95 1.50
수역 0.010 1.0 252.83 0.96 287.90 1.09 528.02 2.01
표 3. 토지피복별 C· P매개변수와 1995년, 2000년, 2005년 토지피복변화
는 약 1.0으로 높은 값을 가진다. 그러나 산림이 밀집된 지역이나 곡물의 밀도가 높은 지역에서는 0.1이하로 낮 은 값을 갖는다(한국건설기술연구원, 2010). 유역의 지 면피복과 관계되는 인자(C)는 환경부에서 제공되는 1995년, 2000년, 2005,년 토지피복도를 이용하였고 C 인자 산정은 Dawen 등(2006)이 제시한 값을 적용하였 다(표 3).
토양보존인자는 토양보존대책을 세운 경사면의 상․하 방향 경사지로부터의 토양보존대책에 대한 토양유실의
비로 정의한다. 이것은 등고선 경작, 등고선 대상재배, 등고선 단구효과, 지표하 배수, 건조한 농경지의 조도 의 효과를 평가하기 위해서 사용된다(한국건설기술연 구원, 2010). 본 연구에서는 토지피복형태별에 따른 P 값만을 고려하여 Dawen 등(2006)이 제시한 자료를 이 용하였다(표 3). 지면피복인자 및 토양보존인자의 주제 도는 그림 6과 같이 1995년, 2000년, 2005년도를 각기 제작하였다. 토지피복도의 경우 갱신주기가 5년 이라는 특성을 가지고 있어 하구 섬의 연 변화와 비교를 위한
그림 7. 강우와 토지피복 변화에 따른 1995년 ~ 2005년의 토양유실량
USLE 결과 분류 매우적음 적음 약간적음 보통 약간심함 심함 매우심함
토양 유실량 (t/ha/yr)
농과원 0-2 2-6 6-11 11-22 22-33 33-50 50이상
OECD 매우적음 적음 보통 심함 매우심함
tolerable low moder-ate high severe
표 4. 토양유실량 분류 기준
토양유실량 산출에 동일한 자료를 사용할시 발생할 수 있는 오차를 제거하기 위해 5년이라는 총 변화량의 비 율을 년 변화량으로 나누워 토양유실 산출량 계산에 이 용하였다.
3.5 토양유실량 산정
낙동강 유역에 있어 토양유실량 예측공식인 RUSLE 적용을 위해 구축된 인자들은 30m × 30m의 격자형 자 료형태를 가지며, 최종적인 연평균 토양유실량(ton/ha/
yr)은 ERDAS의 Modeler를 이용하여 산출되었다.
산출된 그리드 값은 표 4와 같은 기준에 따라 분류되 는데 본 연구에서는 낙동강유역에 관해 농과원(2005) 의 기준에 따라 분류후 그림 7과 같이 토지피복인자와 강우인자 변화에 따른 주제도를 작성하였다.
4. 하구지형과 상관 분석
다시기의 낙동강 유역의 토양유실량 추정 값과 하구 지역 변화의 상관관계를 분석하고자 오치영(2010)등이
위성영상과 GIS를 이용한 낙동강하구 지형변화탐지 연 구에서 산출한 하구일대 해안 섬들의 면적변화량을 비 교하였다. 하구 섬의 면적 변화량은 표 5와 같다. 1995
Year 진우도 신자도 도요등 RUSLE
1975 983,160 423,845 - -
1985 989,212 481,867 - -
1995 982,555 764,531 165,516 11.14 1999 990,417 897,448 515,919 22.05 2000 989,131 773,871 395,175 18.75 2001 991,303 792,419 451,763 21.05 2002 980,585 773,946 422,250 16.17 2003 1,107,392 920,992 602,555 24.23 2005 1,097,347 912,721 578,868 27.70 2006 1,135,765 904,964 461,079 - 2007 1,056,884 817,696 494,049 - 2008 1,086,885 847,706 518,075 - 2009 1,238,131 920,958 686,081 - 표 5. 섬들의 면적(㎡)과 토양유실량 (ton/ha/yr)
그림 8. 해안섬 면적과 낙동강 본류지역의 토양유실량의 상관관계 년 면적의 경우 이전 연구에서는 수치해안선시스템 분
석에 적합하지 않아 제외 하였지만 본 연구 결과와 비 교하기 위하여 동일한 방법을 이용해 면적을 계산하였 다. 진우도, 신자도, 도요등은 꾸준한 면적 증가를 나타 내지만 진우도의 경우 1975년 대비 전체 1/3이 증가 하 였고, 신자도는 약 2배 진우도는 꾸준히 성장하고 있다.
그림 8은 토양유실량과 1995년부터 2005년 까지 하 구섬의 면적변화량과의 상관관계를 나타내고 있다. 진 우도 0.57, 신자도 0.70, 도요등 0.87로 낙동강하구의 주된 수로가 흐르는 도요등의 영향이 많은 것을 알 수 있다.
5. 결론 및 고찰
본 연구를 통해 공간정보를 이용하여 낙동강 본류 지 역의 토양유실량 산출과 오치영(2010)등이 “위성영상과 GIS를 이용한 낙동강하구 지형변화탐지” 연구에서 산 출한 해안섬 들의 면적에 따른 상관성을 비교하였다.
첫째, 장기간의 시기 변화에 따른 자료를 구축하여 낙동강에 본류 지역의 다양한 특성을 산출하였다. 구축 된 자료는 낙동강 본류 지역의 강우 변화량 및 기타 인 자 변화에 따른 예측을 위한 자료로 활용될 수 있다.
둘째, 하구지형과 상관 분석을 위한 인자 설정시 5년 이라는 갱신 주기를 가지고 있는 토지피복도는 1년 단 위의 변화를 계산하기 위해 5년이란 전체 변화를 시간 비율을 고려해 계산하였다.
셋째, 하구지형과의 상관성 분석을 통해 주된 수로로 이용되는 도요등 일대의 상관성이 0.87이상으로 인근
섬들보다 높게 나타났다. 이는 해안의 섬 면적이 증가 하는 이유로 예상 할 수 있으며 동시에 하구 둑 건설이 후에도 토양이 강물의 흐름에 의해 하구지역에 퇴적됨 을 예상 할 수 있다.
넷째, 토양유실량 결과중 강우에 의한 변화가 많은 영향을 미치는 것으로 나타나는데 이런 결과는 강우라 는 자연적 변화가 주된 작용을 하는 것으로 알 수 있으 며, 강우의 강도와 강우량에 의한 많은 연구가 필요함 을 알 수 있다.
본 연구는 실측을 통한 토양유실량 산정 방법이 광범 위한 지역의 연구에 어려움이 있기에 기존의 구축된 GIS 자료를 이용해 토양 유실량을 시기별로 추정하였 다. 또한 낙동강 본류 지역의 토양유실량의 결과와 타 연구결과를 비교하여 상관성을 분석한 결과 상관성이 있는 것으로 나타났다. 토양유실량 산정시 그림이나 표 를 통해 방대한 자료를 표현함에 한계가 있으며, 공간 적 특성 분석시 토지피복에 따른 변화 또는 강우의 변 화 등 다양한 관점에서 해석이 가능 하므로 본 연구 결 과를 토대로 낙동강유역의 다양한 연구에 응용 될 것으 로 예상된다.
감사의 글
본 연구는 국토해양부의 영남씨그랜트 연구개발사업 과 국토해양부 공간정보 전문인력 양성사업의 지원으 로 수행되었기에 감사드립니다.
참고문헌
1. 국립방재연구소, 1998, 개발에 따른 토사유출량 산정에 관한 연구(1)
2. 국립방재교육연구원 방재연구소, 2007, 국내외 토양침 식모형의 특성분석 연구, p.195.
3. 김백운, 김부근 이상룡, 2007, “낙동강 하구역 울타리 섬의 해안선 변화율, 한국해양공학회”, 해양공학회지, 2007, 제 19권 4호, pp.361-374.
4. 농업과학기술원. 2005. 비점오염원 관리와 국토보전을 위한 전국토양침식위험성 평가
5. 박경훈, 2003, GIS 및 RUSL 기법을 활용한 금호강 유 역의 토양침식위험도 평가, 한국지리정보학회지, Vol. 6, No. 4, pp.24-36.
6. 박무중, 김양수, 2001, 개발지역에서의 토양발생규모와 모형의 적용성 연구, 한국수자원학회지, Vol. 34, No.
1, pp.3∼17.
7. 오정학, 정성관, 2005, 토지자원관리를 위한 낙동강 유 역의 잠재적 토양유실량 산정, 한국통촌게획학회, 농촌 계획, Vol. 11, No. 2, pp.9-19.
8. 오치영, 박소영, 최철웅, 2010, 위성영상과 GIS를 이용
한 낙동강하구 지형변화탐지, 한국지형공간정보학회
지, Vol. 18 ,No. 1, pp.21-29,
9. 이환주, 김환기, 2001, GSIS 공간분석을 활용한 토양침
식모형의 입력인자 추출에 관한 연구, 한국측량학회
지, Vol. 19, No. 1, pp.27~37.
10. 이민부, 김남신, 강철성, 신근하, 최한성, 한욱, 2003, 북 한 회령지역의 농경지 변화에 따른 토양침식 추정, 한 국지역지리학회지, Vol. 9, No. 3, pp.373-384.
11. 정영상, 권영기, 임형식, 하상건, 양재의, 1999, 강원도 경사지 토양 유실 예측용 신 USLE의 적용을 위한 강수 인자와 토양 침식성 인자의 검토, 한국토량비료학회, 한국토양비료학회지, Vol. 32, No. 1, pp.31-38.
12. 한국건설기술연구원, 2010, http://krsc. kict.re.kr/
13. Desmet, p.j, and G. Govers, 1996, A GIS Procedure for Automatically Calculating the USLE LS Factor on Topographically Complex Landscape Units, Journal of Soil and Water Conservation, Vol. 51, No. 5,
pp.427-433.
14. Dawen Yang, Shinjiro Kanae, Taikan Oki, Toshio Koike and Katumi Musiake. 2006. Global potential soil erosion with reference to land use and climate changes, Hydrological Processes 17, pp.2913-2928.
15. Foster, G.R., and et al(1994) The Revised Universal Soil Loss Equation, Soil Erosion Research Methods, 2nd Edition, Soil and Water Conservation Society, pp.105-124.
16. Quinn, P.F., K.J. Beven, p.Chevallier, and O.
Planchon, 1991, The Prediction of Hillslope Flow Paths for Distributed Hydrological Modelling Using Digital Terrain Models, Hydrological Processes, Vol 5, pp.59-79.
17. McCool, D.K., L.C. Brown, G.R. Foster, C.K.
Mutchler and L.D. Meyer(1987) Revised Slope Steepness Factor for the Universal Soil Loss Equation, Trans, American Society of Agricultural Engineers, No. 30, pp.1387-1396.
18. McCool, D.K., G.R. Foster, C.K. Mutchier, and L.D.
Meyer(1989) Revised Slope Length Factor for the Universal Slil Loss Equation, Trans. American Society of Agricultural Engineers, No. 30(5), pp.1571-1576.
19. Millward, A.A. and J.E. Mersey, 1999, Adapting the RUSLE to model soil erosion potential in a mountainous tropical watershed, CATENA, Vol. 38, No. 2, pp.109~129.
20. Wischmeier, W.H., and D.D. Smith(1965) Predicting rainfall Erosion Losses from Cropland East of the Rocky Mountains. USDA Agr. Handbook 282.
21. Van Remortel, R. D., M.E. Hamilton and R. J.
Hickey. 2001. Estimating the LS factor for RUSLE through iterative slope length processing of digital elevatin data within ArcInfo Grid. Cartography 30(1):27-35Saha, S. K. 1996. Integrated use of Remote Sensing and GIS for Soil Erosion Hazard Modeling - A Case Sutdy. http://www.gisdevel opment.net/aars/acrs/1996/ss/ss1005.shtml
