본 연구는 최근 빈발하는 집중호우 및 국지성 호우로 인한 토석류, 산사태, 유송잡물 등 산지하천도로의 피해 를 유발시키는 다양한 재해유형에 대한 예측지도를 작성하는 연구로서, GIS 기반의 산지하천도로재해정보 시스템을 구축하는 연구이다. 본 연구는 강원도를 대상으로 산지지역에서의 재해위험을 분석하기 위한 프로토콜을 개발하여, 그 적정성을 검토하고 향후 산지하천도로 재해예측지도 작성 SW 구축을 위하여 필요한 DB 및 표출 방안을 검토하였다.
Compound disaster is the type that increases the impact affected by two or more hazard events, and attention to compound disaster and multi-hazards risk is growing due to potential damages which are difficult to predict. The objective of this study is to analyze the possible impacts of post-fire landslide scenario quantitatively by using TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis), a physics-based landslide model. In the case of wildfire, soil organic material and density are altered, and saturated hydraulic conductivity decrease because of soil exposed to high temperature. We have included the change of soil saturated hydraulic conductivity into the TRIGRS model through literature review. For a case study, we selected the area of $8km^2$ in Pyeongchang County. The landslide modeling process was calibrated before simulate the post-wildfire impact based on landslide inventory data to reduce uncertainty. As a result, the mean of the total factor of safety values in the case of landslide was 2.641 when rainfall duration is 1 hour with rainfall intensity of 100mm per day, while the mean value for the case of post-wildfire landslide was lower to 2.579, showing potential landslide occurrence areas appear more quickly in the compound disaster scenario. This study can be used to prevent potential losses caused by the compound disaster such as post-wildfire debris flow or landslides.
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 from field surveys. Topographical and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS and image processing. The factors chosen that influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature and distance from drainage, all from the topographic database; lithology and distance from lineament, taken from the geologic database; land use from TM satellite images; and the vegetation index value from SPOT satellite images. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by logistic regression model. The results of the analysis were verified using the landslide location data and compared with probabilistic model. The validation results showed that the logistic regression model is better prediction accuracy than probabilistic model.
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.
Kim, I. J.;Lee, S.;Choi, J. W.;Soedradjat, Gatot Moch
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.141-143
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2003
The aim of this study is to evaluate the susceptibility of landslides at Clicap area, Indonesia , using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified from field surveys. The topographic and geological map were collected and constructed into a spatial database using GIS. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database and lihology and fault was extracted from the geological database. Then landslide susceptibility was analyzed using the landslide-occurrence factors by likelihood methods. The results of the analysis were verified using the landslide location data. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently . The results can be used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
본 연구는 실제 지형의 특성을 파악, 이를 초기 산사태 위험도 평가에 활용하는데 그 목적이 있다. 지형특성 분석을 위해 SINMAP과 통계적 기법인 평면도(Planarity)를 활용하였으며 이를 실제 산사태 발생지역에 적용, 지형 특성과 산사태 위험도와의 관계를 규명하고자 하였다. 분석결과는 제안한 두 가지 기법 모두 위험도가 높다고 평가한 지역에서는 초기 산사태 위험도가 상대적으로 높게 산정되었다. 이는 본 연구에서 제시한 방법이 지형특성과 산사태 위험도와의 관계성 규명에 있어 합리적임을 보여준다고 할 수 있다. 또한, 실제 현장조사 결과와 비교한 초기 산사태 위험도는 SINMAP 기법이 토석류와 같은 연속성 산사태에 있어 보다 정확하게 판단되었으나, 특정요소의 위험성을 구체적으로 고려할 수 있는 기법을 추가적으로 고려한다면 보다 정확한 초기 산사태 위험도를 평가할 수 있을 것으로 사료된다.
The goal of this study was to analyze landslide susceptibility using two different models and compare the results. For this purpose, a landslide inventory map was produced from a field survey, and the inventory was divided into two groups for training and validation, respectively. Sixteen landslide conditioning factors were considered. The relationships between landslide occurrence and landslide conditioning factors were analyzed using the FR (Frequency Ratio) and EBF (Evidential Belief Function) models. The LSI (Landslide Susceptibility Index) maps that were produced were validated using the ROC (Relative Operating Characteristics) curve and the SCAI (Seed Cell Area Index). The AUC (Area under the ROC Curve) values of the FR and EBF LSI maps were 80.6% and 79.5%, with prediction accuracies of 72.7% and 71.8%, respectively. Additionally, in the low and very low susceptibility zones, the FR LSI map had higher SCAI values compared to the EBF LSI map, as high as 0.47%p. These results indicate that both models were reasonably accurate, however that the FR LSI map had a slightly higher accuracy for landslide susceptibility mapping in the study area.
우리나라는 매년 여름철 집중호우로 인한 산사태로 인한 인명 및 재산 피해가 계속 반복적으로 발생하고 있다. 이러한 현상은 반복적으로 발생하고 있고, 집중호우도 기상이변이 아닌 반복적으로 발생하고 있어, 이에 대한 대책마련이 시급한 현실이다. 그리고 연구지역인 울산광역시는 대규모 석유화학단지를 비롯하여 자동차 공장, 조선소 등 대규모 시설물들이 집중되어 있는 지역으로, 따라서 광역적인 산사태 평가 기법을 적용하였다. 산사태 평가를 위해 연구지역의 지형, 지질, 토양, 임상, 토지이용, 기상, 인구, 시설물 등 각종 DB를 수집 및 구축하였으며, 이를 이용하여 취약성, 가능성, 위험성 순으로 산사태 분석을 실시하였다. 취약성은 강우, 지진 등 산사태를 직접적으로 유발시키는 요인이 발생하였을 때 그 지역이 얼마나 산사태 발생에 취약한가를 나타내는 것으로, 지형 DB에서는 경사, 경사방향, 지형곡률 등을, 토양 DB에서는 종류, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상 DB에서는 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용 등을 중첩하여 분석하였다. 그리고 가능성은 산사태 유발요인을 가정한 후 산사태가 일어날 가능성을 나타내며, 취약성 분석 결과에 확률강우량도를 중첩하여 분석하였다. 위험성은 산사태 발생시 인명 및 시설물의 피해 가능성을 나타내며, 가능성 분석 결과에 피해요소인 인구, 시설물 등을 중첩하여 분석하였다. 이러한 연구결과는 산사태 피해 예방을 위한 도시계획 및 토지이용 계획의 기초자료로서 사용될 수 있다.
지진을 수반한 산사태는 지난 십년동안 수만명의 사상자와 수십억불의 재난피해를 초래해 왔다. 정역학적으로 안정된 경사로 표현되는 잠재적 지진 위험요소를 결정하는 것은 지진이 발생하는 동안 중요한 움직임을 평가하는데 필수적이다. 동적 하중에서의 산사태 움직임을 추정하기 위한 Newmark 방법이 소개되고 두 사례에 적용되었다. 그리고 에너지에 근거한 간략법이 Newmark의 변위를 추정하기 위하여 개발되었다.
산사태는 발생빈도는 적으나 자연적 요인이나 인위적인 요인에 의한 사면의 안정파괴시 많은 인명 및 재산상의 손실을 유발시킨다. 최근 산사태 발생지역 예측을 위한 통계적 방법과 현장관측 방법 등의 연구가 지속적으로 진행되고 있으나 발생체계의 복잡성으로 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 산사태 위험지역 예측을 하기 위해 산사태가 발생한 서동지역을 모텔지역으로 선정하였다. 모텔지역의 지형을 축척 1 : 25,000, 1 : 10,000, 1 : 1,200별 비교를 하기 위해 표고를 데이터베이스화하여 표고 및 경사도의 경중률에 의한 예측을 하였고, 산사태 발생 전의 항공사진을 판독한 결과 산사태 예측이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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