Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.26-26
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2021
본 연구에서는 2020년 산사태가 발생한 곡성지역을 대상으로 무인항공기 사진측량을 통하여 산사태 지역의 범위와 변위를 조사하고 이를 기반으로 산사태에 의한 피해범위를 LS-RAPID에서 분석하였다. LS-RAPID는 지진과 강우의 영향을 반영하는 산사태 시뮬레이션 모델이며, 산사태 운동시작여부를 평가하며 만일 발생 시 토사의 이동, 퇴적 범위, 토사층의 깊이를 예측할 수 있다. 산사태 시뮬레이션에서 중요한 변수 중의 하나는 지중의 활동층의 깊이와 분포이다. 재해현장에서 이런 자료를 신속하고 정량적으로 측정하기 위한 방법으로서 무인항공기를 이용한 측량을 실시하였다. 또한 산사태 토사의 이동과 퇴적을 검증하기 위한 자료도 획득하였다. 매개변수의 추정 시선행연구에서 제시된 값을 참고하여, 재해현장의 피해범위와 규모를 비교하여 매개변수를 추정하여 다른 연구사례에서 이용한 값들과 비교, 분석하였다. 또한, 시뮬레이션의 지형입력자료로서 무인항공기 사진 측량자료에서 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 수지지도에서 생성한 DEM(Digital Elevation Model)을 적용한 경우, 시뮬레이션 결과에 영향을 비교, 분석하였다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.
In recent years, global warming has been continuing and abnormal weather phenomena are occurring frequently. Especially in the 21st century, the intensity and frequency of hydrological disasters are increasing due to the regional trend of water. Since the damage caused by disasters in urban areas is likely to be extreme, it is necessary to prepare a landslide susceptibility maps to predict and prepare the future damage. Therefore, in this study, we analyzed the landslide vulnerability using the logistic model and assessed the management plan after the landslide through the field survey. The landslide area was extracted from aerial photographs and interpretation of the field survey data at the time of the landslides by local government. Landslide-related factors were extracted topographical maps generated from aerial photographs and forest map. Logistic regression (LR) model has been used to identify areas where landslides are likely to occur in geographic information systems (GIS). A landslide susceptibility map was constructed by applying a LR model to a spatial database constructed through a total of 13 factors affecting landslides. The validation accuracy of 77.79% was derived by using the receiver operating characteristic (ROC) curve for the logistic model. In addition, a field investigation was performed to validate how landslides were managed after the landslide. The results of this study can provide a scientific basis for urban governments for policy recommendations on urban landslide management.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.1
s.39
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pp.39-46
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2007
Most areas in Kangwon Province are mountainous and vulnerable to landslide due to the rainy season in summer and the localized torrential downpour triggered by abnormal climate. In particular, the rainfall is one of direct reasons for landslide. In accordance with the analysis of the relevance between the landslide areas and the accumulated rainfall for four months, there are severe damages of landslide to the areas having more than 1,100 mm of rainfall during three(3) months. Further, it indicates that the more the accumulated rainfall is the greater the size of landslide. These analyses show that the rainfall causes the possible and potential landslide in the vulnerable areas. And also, it means that there exist strong possibilities of landslide even in the areas of lower vulnerability if the amount of rainfall is above certain standard level. Accordingly, in this study we stored the GIS database on the causes and factors of landslide in the southern parts of Kangwon province and conducted simulations on the change of distribution of vulnerable areas by varying the rainfall conditions and by using the evaluation data of landslide vulnerability. As such a result, we found that the landslide could potentially occur if the amount of rainfall is 200 mm and more.
Probabilistic prediction methods of landslides which have been developed in recent can be reliable with premise of detailed survey and analysis based on deep and special knowledge. However, landslide susceptibility should also be analyzed with some reliable and simple methods by various people such as government officials and engineering geologists who do not have deep statistical knowledge at the moment of hazards. Therefore, this study suggests an evaluation chart of landslide susceptibility with high reliability drawn by accurate statistical approaches, which the chart can be understood easily and utilized for both specialists and non-specialists. The evaluation chart was developed by a quantification method based on canonical correlation analysis using the data of geology, topography, and soil property of landslides in Korea. This study analyzed field data and laboratory test results and determined influential factors and rating values of each factor. The quantification analysis result shows that slope angle has the highest significance among the factors and elevation, permeability coefficient, porosity, lithology, and dry density are important in descending order. Based on the score assigned to each evaluation factor, an evaluation chart of landslide susceptibility was developed with rating values in each class of a factor. It is possible for an analyst to identify susceptibility degree of a landslide by checking each property of an evaluation factor and calculating sum of the rating values. This result can also be used to draw landslide susceptibility maps based on GIS techniques.
The influence of climate change on rainfall patterns has triggered landslide and debris flow with casualties and property damage. This study constructed DSM and Orthophoto by using UAV surveying technique and evaluated landslide risk area by applying GIS data into the infinite slope stability model. As a result of the estimation of slope stability in a site, the slope instability has $SI{\leq}1.0$ with cover area 46,396m2, and the distribution percentage was 18.2%. The most dangerous section has $SI{\leq}0.0$ with its cover area 7,988m2, and the ratio was 0.8%. The reviews regarding the risk of landslide and debris flow risk by stability index and river channel analysis respectively help being able to designate the hazard zone due to heavy rainfall. Therefore the analysis result of this study will need to reinforce soil slope and plan their safety measures in the future.
Kim, Dong-Moon;Park, Jae-Kook;Yang, In-Tae;Choi, Seung-Pil
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.3
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pp.11-19
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2010
In recent years, Korea has witnessed an increase to natural disasters such as landslides due to localized sudden and intensive rainfalls. Thus there have been researches on surface displacements to detect and monitor displacements in the areas prone to landslides by using high-precision and density numerical elevation data from LiDAR, which is an advanced 3D measuring equipment. However, the commercial software to process large-capacity LiDAR data, is expensive and difficult to be applied to specialized tasks such as analysis of landslide. In addition, there are no measures for many users to easily access diverse spatial information related to landslides and put it to intuitive uses. Thus this study developed an application program to analyze landslides by processing time series LiDAR data and intuitively serve many users with information about the topography and landslides of given areas. It analyzed the current state of landslides in the subject region through case study and proposed that 3D-based landslide and topography information can be served intuitively.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.1
s.35
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pp.3-12
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2006
Kangwondo area is mountainous and landslide happens easily during the rainy period in summer time. Especially, when there is torrential downpour caused by the unusual weather change, there will be greater possibility to see landslide. It is very difficult to analyze and study a natural phenomenon like the landslide because there are so many factors behind it. And the way to conduct the analysis is also very complicated. However, if GIS is used, we can classify and analyze data efficiently by modeling the real phenomenon with a computer. Based upon the analysis on the causes of landslide in the areas where it occurred in the past, therefore, this study shows several factors leading to landslide and contains the GIS database categorized by grade and stored in the computer. In order to analyze the influence of every factor causing landslide, we calculated the rates of weight by AHP and evaluated landslide vulnerability in the study area by using GIS. As a result of such analysis, we found that the forest factor has most potential influences among other factors in landslide.
The purpose of this study is to analyze the landslide susceptibility, containing the process, which reveals spatial relationships between landslides and geospatial data sets, which occurred in Janghung area in 1998. Landslide locations were detected from remotely sensed image and field survey and topography, soil, forest, and land use data sets were constructed as a spatial database in GIS. As the landslide occurrence factors, slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil, type, age, diameter and density of wood and land use were used. To extract the relationship between landslides and geospatial database, likelihood ratio was calculated and compared with the result of Yongin area. Also, the landslide susceptibility index was calculated by summation of the likelihood ratio and the landslide susceptibility map was generated using the index. As a result, it is expected that spatial relationships between landslides and geospatial database is helpful to explain the characteristics of lilndslide and the landslide susceptibility map is used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
Kim, Se Jun;Lee, Jong Chool;Kim, Jin Soo;Roh, Tae Ho
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.4_1
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pp.281-292
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2014
This study examined the accuracy that produced using various types and combinations of landslide-related factors from landslide susceptibility index maps. A database of landslide-related factors was adopted by the landslide locations that obtained from aerial photographs, and the topographic factors that derived from airborne LiDAR observations and digital maps, and various soil, forest, and land cover. Landslide susceptibility index maps were calculated by logistic regression and frequency ratio from the landslide susceptibility index. The correlation between airborne LiDAR data and digital map was shown strong similarities with one another. Landslide susceptibility index maps indicated the existence of a strong correlation and high prediction accuracy, especially when the frequency ratio and airborne LiDAR were used. Therefore, we concluded that the Airborne LiDAR will contribute to the development of effective landslide prediction methods and damage reduction measures.
The purpose of this study is to make and validate landslide susceptibility map using artificial neural network and GIS in Kangneung area. For this, topography, soil, forest, geology and land cover data sets were constructed as a spatial database in GIS. From the database, slope, aspect, curvature, water system, topographic type, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, wood type, wood age, wood diameter, forest density, lithology, land cover, and lineament were used as the landslide occurrence factors. The weight of the each factor was calculated, and applied to make landslide susceptibility maps using artificial neural network. Then the maps were validated using rate curve method which can predict qualitatively the landslide occurrence. The landslide susceptibility map can be used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction as basic data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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