DOI QR코드

DOI QR Code

Quantitative Analysis of GIS-based Landslide Prediction Models Using Prediction Rate Curve

예측비율곡선을 이용한 GIS 기반 산사태 예측 모델의 정량적 비교

  • 지광훈 (한국지질자원연구원 국가지질자원정보센터) ;
  • 박노욱 (한국지질자원연구원 국가지질자원정보센터) ;
  • 박노욱 (중앙항업 지리정보연구소)
  • Published : 2001.09.01

Abstract

The purpose of this study is to compare the landslide prediction models quantitatively using prediction rate curve. A case study from the Jangheung area was used to illustrate the methodologies. The landslide locations were detected from remote sensing data and field survey, and geospatial information related to landslide occurrences were built as a spatial database in GIS. As prediction models, joint conditional probability model and certainty factor model were applied. For cross-validation approach, landslide locations were partitioned into two groups randomly. One group was used to construct prediction models, and the other group was used to validate prediction results. From the cross-validation analysis, it is possible to compare two models to each other in this study area. It is expected that these approaches will be used effectively to compare other prediction models and to analyze the causal factors in prediction models.

본 연구는 예측비율곡선을 이용한 산사태 예측 모델의 정량적 비교분석을 목적으로 하여 수행되었다. 1998년 8월 집중호우로 산사태가 발생한 경기도 장흥지역을 대상으로 위성영상과 현장답사를 통하여 산사태 발생위치를 확인하였고. GIS 기반의 다양한 산사태 관련 공간 정보를 구축하였다. 사용된 공간통합 방법은 결합 조건부 확률과 certainty factor 이며, 산사태 발생 지역을 무작위로 2개의 그룹으로 나누어서 한 개의 그룹은 예측도 작성에 사용하였으며, 나머지 그룹은 예측 결과의 검증에 사용하였다. 예측비율곡선 작성을 통해 두 예측모델의 정량적 비교가 가능하였다. 본 연구에서 사용된 예측비율곡선작성은 추후 다른 모델의 정량적 비교 분석 및 오차 분석을 하는 데에도 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

References

  1. 대한토목공학회지 v.4 no.1 사면안정(Ⅰ) 김상규
  2. 대한지질공학회지 v.2 no.2 광역 지질재해분석(산사태)을 위한 GIS 활용 김윤종;김원영;유일현
  3. 대한지질공학회지 v.8 no.2 지형특성에 따른 산사태의 유형 및 취약성 김원영;이사로;김경수;채병곤
  4. 고려대학교 석사 학위 논문 다목적실용위성과 공간정보를 이용한 산사태 예측 기법 비교연구 신진수
  5. 연세대학교 박사 학위 논문 GIS를 이용한 산사태 취약성 분석 기법 개발 및 적용 연구 이사로
  6. 대한토질공학회지 v.6 no.3 사면안정(Ⅷ) 홍원표
  7. Nonrenewable Resources v.2 no.2 The representation of geoscience information for data integration Chung, F.C.;Fabbri, A.G.
  8. Proc. of International Association for Mathematical Geology Annual Meeting (IAMG98) Three Bayesian prediction models for landslide harzard. Chung, C.F.;Fabbri, A.G.;A. Bucciantti(ed.)
  9. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing v.65 no.12 Probabilstic prediction models for landslide hazard mapping Chung, F.C.;Fabbri, A.G.
  10. Validation of spatial prediction models for landslide hazard mapping Chung, C.F.;Fabbri, A.G.
  11. Uncertainty in Artificial Intelligence Probabilistic interpretations for MYCIN's certainty factors Heckerman, D.;Kanal, L.N.(ed.);Lemmer, J.F.(ed.)
  12. Korean Journal of Remote Sensing v.15 no.2 GIS-based spatial integration and statistic analysis using multiple geoscience data sets : a case study for mineral potential mapping Lee, K.;N.-W. Park;K.-H. Chi;B.-D. Kwon https://doi.org/10.7780/kjrs.1999.15.2.91
  13. Geographic Information Systems for Geoscientists: Modeling with GIS Bonham-Carter, G.F.