The purpose of this study is to analyze landslide that occurred in Yongin area in 1991 using spatial database. For this, landslide locations are detected from aerial photographs interpretation and field survey. The locations of landslide, topography, soil, forest and geology were constructed to spatial database using Geographic Information System (GIS). To establish occurrence factors of landslide, slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage and effective thickness of soil were extracted from the soil database, and type, age, diameter and density of wood were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the TM satellite image. Landslide was analyzed using spatial correlation between the landslide and the landslide occurrence factors by bivariate probability methods. GIS was used to analyze vast data efficiently and statistical programs were used to maintain specialty and accuracy. The result can be used to prevention of hazard, land use planning and construction planning as basic data.
Landslide is one of the natural hazards, triggered by rainfall or earthquake and it leads to damage and loss of properties and lives especially in hilly and mountainous regions. Inventory maps of the area is of much importance in order to understand the landslide phenomena in detail, conduct further studies on landslide, prepare susceptibility map and minimize risk. Inventory maps of landslides can be constructed by several methods, using multiple images through visual interpretation, using algorithms in multi-spectral or SAR images or verification from field investigation. The possible methods were explored for Sindhupalchowk district of Nepal, which was struck by massive earthquake on 2015 and landslide inventory was prepared. The inventory was analyzed for its frequency over elevation, slope aspect and dominant soil classes and also the information value for their occurrence probability.
Landslide dam failure presents as a severe natural disaster due to its adverse impact to people and property. If the landslide dams failed, the discharge of a huge volume of both water and sediment could result in a catastrophic flood in the downstream area. In most of previous studies, breaching process used to be considered as a constructed dam, rather than as a landslide dam. Their erosion rate was assumed to relate to discharge by a sediment transport equation. However, during surface erosion of landslide dam, the sediment transportation regime is greatly dependent on the slope surface and the sediment concentration in the flow. This study aims to accurately simulate the outflow hydrograph caused by landslide dam by overtopping through a 2D surface flow erosion/deposition model. The lateral erosion velocity in this model was presented as a function of the shear stress on the side wall. The simulated results were then compared and it was coherent with the results obtained from the experiments.
산사태 위험도 분석에서 범용적으로 활용되고 있는 통계적 취약성 분석 기법은 과거에 발생한 산사태의 위치 정보와 산사태 영향 인자들 사이의 상관관계를 통계적으로 분석하여 산사태 발생 가능성이 있는 지역을 예측하는 기법이다. 이러한 취약성 분석 기법에는 다양한 불확실성이 개입되는데 이러한 불확실성을 고려하기 위한 방법의 하나로 퍼지 기법이 활용되고 있다. 퍼지 기법은 퍼지 집합 이론이라는 수학적인 개념을 통해 불확실성을 표현하는 방법으로 특정 인자가 나타날 수 있는 정도를 소속 함수로 표현한다. 퍼지 기법은 영향 인자들의 소속 함수를 결정하는 방법과 각 영향 인자들의 소속 함수를 결합하는 연산 과정에 다양한 접근 방식이 존재하며, 기존의 연구들은 다양한 접근 방식을 활용하여 분석을 수행하여 왔다. 그러나 이렇게 다양한 접근 방식이 어떠한 결과의 차이를 초래하는지를 비교하는 연구는 수행된 사례가 적은 편이다. 따라서 본 연구에서는 진부 지역을 대상으로 빈도비를 활용하여 소속 함수를 산정하는 기법과 코사인 진폭법을 활용하여 소속 함수를 산정하는 기법을 비교하여 보았다. 또한 다양한 퍼지 연산 기법을 활용하여 산사태 취약성을 산정하고 이들 결과를 비교해 보았으며 ROC 그래프 기법을 활용하여 결과의 정확도를 산정하고 분석 기법의 적절성을 분석하였다.
The aim of this study was to evaluate the susceptibility from landslides in the Lai Chau region of Vietnam, using Geographic Information System (GIS) and remote sensing data, focusing on the relationship between tectonic fractures and landslides. Landslide locations were identified from an interpretation of aerial photographs and field surveys. Topographic and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS data and image processing techniques, and a scheme of the tectonic fracturing of the crust in the Lai Chau region was established. In this scheme, Lai Chau was identified as a region with low crustal fractures, with the grade of tectonic fracture having a close relationship with landslide occurrence. The factors found to influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature, distance from drainage, lithology, distance from a tectonic fracture and land cover. Landslide prone areas were analyzed and mapped using the landslide occurrence factors employing the probability-likelihood ratio method. The results of the analysis were verified using landslide location data, and these showed a satisfactory agreement between the hazard map and existing landslide location data.
The aim of this study is to evaluate the effect of spatial resolutions on the accuracy to landslide susceptibility mapping. For this, landslide locations were identified in the Boun, Korea from interpretation of aerial photographs and field surveys. The topographic, soil, forest, geologic, linearment and land use data were collected, processed and constructed into a spatial database using GIS and remote sensing data. The 15 factors that influence landslide occurrence were extracted and calculated from the spatial database with 5m, 10m, 30m, 100m and 200m spatial resolutions. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by probability model, likelihood ratio, for the five cases spatial resolutions. The results of the analysis were verified using the landslide location data. In the cases of spatial resolution 5m, 10m and 30m, the verification results was similar, but in the cases of 100m and 200m the results worse than the others. Because the scale of input data was 1:5,000 ? 1:50,000, so the cases of 5m, 10m and 30m have similar accuracy but the cases of 100m and 200m have the lower accuracy. From this, there is an effect of spatial resolutions on accuracy and landslide susceptibility mapping the result is dependent on input map.
강원도의 경우 대부분 산지로 이루어져 있어 산사태로 인한 피해가 매우 크다. 이러한 산사태를 예방하기 위해서는 산사태 발생에 영향을 미치는 기초적인 관련 인자를 분석하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 강원도 인제군 인제읍 덕산리 지역을 대상으로 재해 직후 촬영된 항공사진을 이용하여 육안판독에 의한 디지타이징 방법으로 산사태 발생 및 미발생 지점을 추출하였으며, GIS를 이용한 지형도, 임상도, 토양도의 중첩분석을 통하여 산사태 관련 인자에 대하여 지형학적, 임상학적, 토양학적 특성을 수량화 2종법을 이용하여 분석하였다. 분석결과 경사도는 $20^{\circ}{\sim}35^{\circ}$ 사이에서 산사태가 많이 발생하였으며, 임상 인자의 경우 침엽수가 산사태 발생 빈도와 더 큰 연관성을 보였다. 토양 인자의 경우 유효 토심이 얕을수록, 토양모재가 산성암일수록 산사태 발생빈도가 높게 나타났다.
2006년 7월 중순 강원도 전역에 내린 집중호우로 인해 사상자 48명, 가옥 침수 1,248채에 이르는 인명.재산피해와 3조 5,125억 원에 이르는 피해 복구비용이 발생하였다. 강원도는 지역의 대부분이 산지로 산사태 지역에 대한 접근과 정확한 피해규모 추정에 어려움이 있다. 본 연구는 항공영상촬영 기술을 사용하여 보다 신속하고 정확하게 강원도 산사태 발생 지역 확인 및 특성을 분석하고자 한다. 본 연구를 수행하기 위해 산사태 발생 직후 PKNU 4호 시스템으로 산사태 지역을 촬영하였다. 촬영된 영상은 ERDAS 9.1을 이용하여 정사보정 후 육안판독에 의한 디지타이징(Digitizing)으로 산사태 발생지역 1,054개소를 추출하였고, 이 지역에 대해 GIS 프로그램인 ArcGIS 9.2를 이용하여 수치지도, 임상도, 지질도, 토양도와의 중첩분석을 통해서 산사태발생지역에 대한 수문학적, 지형학적, 임상학적, 지질학적, 토양학적 현황과 특성을 DB로 구축, 산사태의 발생현황 및 특성을 분석하였다.
본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.
The goal of this study is to generate a landslide susceptibility map using GIS(geographic information system) based method. A simple and efficient algorithm is proposed to generate a landslide susceptibility map from DEM(digital elevation model) and existing maps. The categories of controlling factors for landslides, aspect of slope, soil, topographical index, landuse, vegetation are defined, because those factors are said to have relevance to landslide and are easy to obtain theirs sources. The weight value for landslide susceptibility is calculated from the density of the area of landslide blocks in each class. Finally, a map of susceptibility zones is produced using the weight value of all controlling factors, and then each susceptibility zone is evaluated by comparing with the distribution of each controlling factor class.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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