The purpose of this study was to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural networks and then to apply these to the selected study area of Janghung in Korea. We aimed to verify the effect of data selection on training sites. Landslide locations were identified from interpretation of satellite images and field survey data, and a spatial database of the topography, soil, forest, and land use was constructed. Thirteen landslide-related factors were extracted from the spatial database. Using these factors, landslide susceptibility was analyzed using an artificial neural network. The weights of each factor were determined by the back-propagation training method. Five different training datasets were applied to analyze and verify the effect of training. Then, the landslide susceptibility indices were calculated using the trained back-propagation weights and susceptibility maps were constructed from Geographic Information System (GIS) data for the five cases. The results of the landslide susceptibility maps were verified and compared using landslide location data. GIS data were used to efficiently analyze the large volume of data, and the artificial neural network proved to be an effective tool to analyze landslide susceptibility.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.846-853
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2005
The whole death by disaster is totalized to 1,515 person from 1993 to 2004 year in our country. In this section life damages by landslide is totalized 357 people(about 24% of whole life damage). About 36 people are died by landslide(such as cutting area failure every year). Kangwon-do need a lot of interests and prevention because dangerous area that landslide occurrence is more than other area at summer localized downpour or thawing season and there is landslide occurrence possibility area more than other area. Kangwon-do area is higher than other area in natural disaster incidence and damage scale because topography and a lot of rainfalls by summer localized in Kangwon-Do than other area. In this study, dangerous area of landslide occurrence possibility is analyzed and compared Kangwon-Do with other areas in our country. as a result, every year we have experienced landslide occurrence and natural disaster. accordingly, we urgently need to prevent landslide occurrence and natural disaster by analy-zed source about landslide occurrence and condition of disaster in Kangwon-Do and suitable engineering method and construction work.
Kim, Kyeong-Su;Song, Young-Suk;Cho, Yong-Chan;Chae, Byung-Gon
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.03a
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pp.1092-1099
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2009
Landslide researches are divided to a method of interrelationship for various factors, method of predicting landslide possibility, and method of estimating landslide risk which are occurring landslides in the natural slope. Most of landslides occurred in natural slope are caused by a heavy rainfall in summer season. Weathered soil layer located in upper side of rock mass was occurred. As well as, they are announced to have an influence to geometry, geology, soil characteristics, and precipitation in the natural slope. In order to investigate and interpret the variety of landslides from field investigation to risk analysis, landslide analysis process due to geotechnical and geological opinions are systematically demanded. In this research, the study area is located in Macheon area, Gyeongsangnam-do and performed the landslide investigation. From the results of landslide investigation and analysis, optimized standard model based on natural landslide is proposed to high technical method of landslide investigation and interpretation.
The aim of this study was to cross-validate a spatial probabilistic model of landslide likelihood ratios at Boun, Janghung and Yongin, in Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations within the study areas were identified by interpreting aerial photographs, satellite images and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, lineaments and land cover were constructed from the spatial data sets. The 14 factors that influence landslide occurrence were extracted from the database and the likelihood ratio of each factor was computed. 'Landslide susceptibility maps were drawn for these three areas using likelihood ratios derived not only from the data for that area but also using the likelihood ratios calculated from each of the other two areas (nine maps in all) as a cross-check of the validity of the method For validation and cross-validation, the results of the analyses were compared, in each study area, with actual landslide locations. The validation and cross-validation of the results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing landslide locations.
The likelihood ratio, logistic regression and artificial neural networks methods are applied and verified for analysis of landslide susceptibility in Yongin, Korea using GIS. From a spatial database containing such data as landslide location, topography, soil, forest, geology and land use, the 14 landsliderelated factors were calculated or extracted. Using these factors, landslide susceptibility indexes were calculated by likelihood ratio, logistic regression and artificial neural network methods. Before the calculation, the study area was divided into two sides (west and east) of equal area, for verification of the methods. Thus, the west side was used to assess the landslide susceptibility, and the east side was used to verify the derived susceptibility. The results of the landslide susceptibility analysis were verified using success and prediction rates. The v erification results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the exis ting data on landslide locations.
The aim of this study is to evaluate the hazard of landslides at Penang, Malaysia, using a Geographic Information System (GIS) and remote sensing. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs and field surveys. The topographic and geologic data and satellite image were collected, processed and constructed into a spatial database using GIS and image processing. The used factors that influence landslide occurrence are topographic slope, topographic aspect topographic curv ature and distance from drainage from topographic database, geology and distance from lineament from the geologic database, land use from TM satellite image and vegetation index value from SPOT satellite image. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by probability - likelihood ratio - method. The results of the analysis were verified using the landslide location data. The validation results showed satisfactory agreement between the hazard map and the existing data on landslide location.
Kim, Kyeong-Su;Lee, Choon-Oh;Song, Yeung-Suk;Cho, Yong-Chan;Kim, Man-Il;Chae, Byung-Gon
The Journal of Engineering Geology
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v.17
no.3
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pp.411-418
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2007
It is a very difficult thing to estimate an occurrence possibility location and hazard expectation area by landslide. The prediction difficulty of landslide occurrence has relativity in factor of various geological physical factors and contributions. However, estimation of landslide occurrence possibility and classification of hazard area became available correlation mechanism through analysis of landslide occurrence through landslide data analysis and statistical analysis. This study analyzed a damage possibility of a cultual heritage area due to landslide occurrence by a heavy rainfall. We make a landslide prediction map and tried to analysis of landslide occurrence possibility for the cultural heritage site. The study area chooses a temple of Silsang-Sa Baekjang-Am site and made a landslide prediction map. In landslide prediction map, landslide hazard possibility area expressed by occurrence probability and divided by each of probability degrees. This degree used to evaluate occurrence possibility for existence and nonexistence of landslide in the study site. For the prediction and evaluation of landslide hazard for the cultural heritage site, investigation and analysis technique which is introduced in this study may contribute an efficient management and investigation in the cultural heritage site, Korea.
Recently landslide occurs frequently by heavy rainfall, therefore there area many studies to analyze the vulnerable district of landslide and forecast the occurrence of landslide. This study analyzed soil characteristics in the occurrence district of landslide and the occurrence possibility of landslide ranked high in well draining soil as the result of frequency ratio according to the characteristics of drainage. Also as the result of frequency ratio of slope derived from DEM data, the occurrence possibility of landslide ranked high in slope range of $20{\sim}40^{\circ}$. And Also as the result of frequency ratio of aspect by geospatial analysis, the occurrence possibility of landslide ranked high in north aspect. Also, it is possible to evaluate the vulnerability of landslide by overlapping frequency ratio of the drainage of soil, slope and aspect. And future prediction ratio of landslide occurrence can be evaluated by performing the analysis and validation process respectively on the subject of the occurrence district of landslide.
The aim of this study is to detect landslide using digital aerial photography and apply the landslide to landslide susceptibility mapping by artificial neural network (ANN) and geographic information system (GIS) at Jinbu area where many landslides have occurred in 2006 by typhoon Ewiniar, Bilis and Kaemi. Landslide locations were identified by visual interpretation of aerial photography taken before and after landslide occurrence, and checked in field. For landslide susceptibility mapping, maps of the topography, geology, soil, forest, lineament, and landuse were constructed from the spatial data sets. Using the factors and landslide location and artificial neural network, the relative weight for the each factors was determinated by back-propagation algorithm. As the result, the aspect and slope factor showed higher weight in 1.2-1.5 times than other factors. Then, landslide susceptibility map was drawn using the weights and finally, the map was validated by comparing with landslide locations that were not used directly in the analysis. As the validation result, the prediction accuracy showed 81.44%.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.25
no.5
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pp.1-13
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2022
The damages caused by landslides are increasing worldwide due to climate change. In Korea, damages from landslides occur frequently, making it necessary to develop the effective response strategies. In particular, there is a lack of countermeasures against landslides in cultural heritage areas. The purpose of this study was to spatially analyze the relationship between Buyeo-gun's cultural heritage and landslide susceptible areas in Buyeo-gun, Chungcheongnam-do, which has a long history. Nine spatial distribution models were used to evaluate the landslide susceptibility, and the ensemble method was applied to reduce the uncertainty of individual model. There were 17 cultural heritages belonging to the landslide susceptible area. As a result of calculating the area ratio of the landslide susceptible area for cultural heritages, the cultural heritages with 100% of the area included in the landslide susceptible area were "Standing statue of Maae in Hongsan Sangcheon-ri" and "Statue of King Seonjo." More than 35% of "Jeungsanseong", "Garimseong", and "Standing stone statue of Maitreya Bodhisattva in Daejosa Temple" belonged to landslide susceptible areas. In order to effectively prevent landslide damage, the application of landslide prevention measures should be prioritized according to the proportion belonging to the landslide susceptible area. Since it is very difficult to restore cultural properties once destroyed, preventive measures are required before landslide damage occurs. The approach and results of this study provide basic data and guidelines for disaster response plans to prevent landslides in Buyeo-gun.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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