수치표고모형에서 경사와 곡률경중율의 영향

The Effects of Declination and Curvature Weight in DEM

수치표고모델은 실제지형모델의 참값과 비교하여 충분하고 높은 정확도를 지녀야 하며, 미리 주어져 있는 지형데이타와 보간법을 사용하여 임의의 평면위치(X, Y)에 대응하는 표고 h를 구하고 경사를 구할 수 있는 모텔을 만들어 놓아야 한다. 보간의 정확도는 지형의 기복 상태와 자료의 밀도에 우선적으로 영향을 받게 되므로, 지형을 객관적인 방법으로 분류할 필요가 있다. 평균경사도와 면적비는 지형이 경사상태에 따라 비슷한 분류 결과를 가져오는 변수이지만, 지형의 국소적인 변화크기를 동시에 표시하는 변수는 면적비이다. 그러므로 본 연구는 지형의 분류를 좀 더 객관화하기 위하여 비고에 의해서가 아니라 경사도에 의해 분류하고, 경사와 곡률경중율의 영향을 분석하여 그 경사도에 합당한 매개변수를 도입하므로써 보다 현실에 가까운 모델을 재현하는데 연구의 목적이 있다. 연구의 결과는 첫째, 경사에 의한 지형의 분류는 평지는 pl6과 p24 준경사지 pl6과 S, 급경사지는 S 와 p24가 적합하고 곡률에 의한 분류는 평지와 준경사지에서 모두 p24와 S가 적합하며, 급경사지에서는 pl6이 적합하였다. 경사와 기복 변화량을 조합한 경우는 평지는 pl6, 준경사지는 p24, 급경사지는 S가 각각 적합하였다. 둘째, 유형화율은 경사 50%, 곡률경중율 0.0015에서 50∼80%로 가장 컸다.

DEM must have a high accuracy against the actual topographic model. A model which can compute heights responding to random plane position by using of the topographic data and interpolation must be constructed. Interpolation affected by the accuraccy of the observations included noise, which affected by the slop and curvature weight. Data smoothing is a method to reduce the noise. Average declination and area ratio are variable which result similarity in according to slope. But in local area, area ratio well shows a local change. This study try to classify the terrain by the declination to analysis the effects of the declination and curvature weights, and then to represent the most probable model. The result are following : In terrain classification by the slop, p16 and p24 were fitted in the plane surface fit p16 and S in the varying surface, and S and p24 in the irregular surface in classification by curvature, p24 and S were fitted in the plane or varying surface, and p16 in the irregular surface In case of hybrid, p16, p24 and S are fitted in the plane, varying and irregular surface respectively. Smoothing is the most effective in case of slope of 50 persentage and of curvature weight of 0.0015.