• 한국지리정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.75-87
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• 2005

본 연구는 금호강 유역을 대상으로 GIS와 원격탐사기법을 활용하여 산사태 취약성의 예측과 지도화를 수행하고자 한다. 산사태 영향인자인 사면경사, 사면방향, 지질, 토지이용도, 식생지수(NDVI)의 공간데이터베이스는 $30m{\times}30m$ 해상도로 구축하였다. 산사태 취약성은 중첩분석과 합산 평가 매트릭스 방법으로 예측하였고, 6개 범주(안정, 매우 낮음, 낮음, 중간, 높음, 매우 높음)로 구분한 산사태 취약성 지도를 제작하였다. 분석결과에 따르면, 산사태 취약성이 '매우높은' 지역은 전체 대상지의 약 0.3% 정도를 차지하며 이들 지역은 주로 높은 경사도와 낮은 식생지수를 가지는 산림지역에 분포하는 것으로 나타났다.

• 한국지형학회지
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• 제27권1호
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• pp.61-89
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• 2020

The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권2호
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• pp.119-127
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• 2008

본 연구는 북한산 국립공원을 대상으로 산사태 발생인자들에 대한 공간정보를 구축하였으며, 중첩분석 및 합산평가 매트릭스분석을 이용한산사태 취약성 지도 및 생태적 위험 지표 작성을 통해 향후산사태 재해 예방을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 산사태 평가 인자로는 사면경사, 사면방향, 경사길이, 토양배수, 식생활력도(NDVI), 토지이용도가 선택되었으며, 공간데이터베이스는 $30m\times30m$ 해상도로 구축되었다. 분석결과, 우이동 및 도봉계곡 일대의 산사태 취약성이 높은 것으로 분석되었으며, 생태적 위험도는 도봉계곡, 용어천계곡 및 정릉계곡, 평창계곡 등이 높은 것으로 분석되어 향후 이들 지역의 관리계획 수립 시 산사태 위험에 대한 영향도 고려되어져야 할 것으로 판단된다.