Landslides are one of the most damaging geological hazards worldwide, threating both humans and property. Hence, there have been many efforts to prevent landslides and mitigate the damage that they cause. Among such efforts, there have been many studies on mapping landslide susceptibility. Geographic information system (GIS)-based techniques have been developed and applied widely, and are now the main tools used to map landslide susceptibility. We reviewed the status of landslide susceptibility mapping using GIS by number of papers, year, study area, number of landslides, cause, and models applied, based on 776 articles over the last 20 years (1999-2018). The number of studies published annually increased rapidly over time. The total study area spanned 65 countries, and 47.7% of study areas were in China, India, South Korea, and Iran, where more than 500 landslides, 27.3% of all landslides, have occurred. Slope (97.6% of total articles) and geology (82.7% of total articles) were most often implicated as causes, and logistic regression (26.9% of total articles) and frequency ratio (24.7% of total article) models were the most widely used models. We analyzed trends in the causes of and models used to simulate landslides. The main causes were similar each year, but machine learning models have increased in popularity over time. In the future, more study areas should be investigated to improve the generalizability and accuracy of the results. Furthermore, more causes, especially those related to topography and soil, should be considered and more machine learning models should be applied. Finally, landslide hazard and risk maps should be studied in addition to landslide susceptibility maps.
Landslide is a natural hazard that threats lives and properties in many areas around the world. Landslides are difficult to recognize, particularly in rainforest regions. Thus, an accurate, detailed, and updated inventory map is required for landslide susceptibility, hazard, and risk analyses. The inconsistency in the results obtained using different features selection techniques in the literature has highlighted the importance of evaluating these techniques. Thus, in this study, six techniques of features selection were evaluated. Very-high-resolution LiDAR point clouds and orthophotos were acquired simultaneously in a rainforest area of Cameron Highlands, Malaysia by airborne laser scanning (LiDAR). A fuzzy-based segmentation parameter (FbSP optimizer) was used to optimize the segmentation parameters. Training samples were evaluated using a stratified random sampling method and set to 70% training samples. Two machine-learning algorithms, namely, Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), were used to evaluate the performance of each features selection algorithm. The overall accuracies of the SVM and RF models revealed that three of the six algorithms exhibited higher ranks in landslide detection. Results indicated that the classification accuracies of the RF classifier were higher than the SVM classifier using either all features or only the optimal features. The proposed techniques performed well in detecting the landslides in a rainforest area of Malaysia, and these techniques can be easily extended to similar regions.
본 연구에서는 2006년 집중호우로 인해 발생한 토석류 관련 수해 및 그에 대한 복구현황에 대한 분석을 실시하였다. 이를 위해 문헌조사 및 현장답사를 통해서 2006년에 발생한 토석류의 특성, 이로 인한 수해 및 복구현황 등을 분석하였다. 2006년 강우기간 동안 최대시우량 113.5 mm, 1일 최대 강우량 355 mm의 호우가 발생하였는데 이는 80-500년의 강우빈도에 해당된다. 분석 결과에 의하면 수해의 대부분은 사면유실로부터 기인한 토석류에 의해서 발생하였다. 수해기간 동안의 강수량 자료에 대한 분석결과 강우강도와 수해 발생시점은 직접적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 현재 수해와 관련되어 계곡부에 사방댐 및 자연 사면에 대해 사면보호공이 실시되어 있다. 본 연구에서 분석된 결과를 통하여 현행 사면수해 복구 및 관리와 관련된 문제점에 대해 대안을 제시하고자 한다.
연구목적: 지진에 의한 산사태 위험도 평가를 통하여 지진발생 전에는 산사태 예방사업, 지진발생 후에는 피해지 예측 및 복구 우선순위 선정으로 지진유발 산사태 피해저감을 효율적·선제적으로 하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 연구방법: 국외 선행연구를 분석하여 평가 방법론 검토와 평가 인자를 도출하고 국내 산사태 위험지도 활용성을 검토하였다. 또한 지진동 감쇠식을 이용하여 포항지역의 단층대 및 진앙지 기준으로 지진에 의한 산사태 위험지도를 시범 구축하였다. 연구결과: 지진에 의한 산사태 위험도 평가 연구는 중국이 전체의 44%, 이탈리아 16%, 미국 15%, 일본 10%, 대만 8% 순으로 나타났다. 평가 방법론으로 통계적 모형이 59%로 가장 많았고, 물리적 모형이 23%로 나타났다. 통계적 모형에 많이 사용된 인자는 고도, 단층대와의 거리, 경사도, 사면방향, 모암, 지형곡률로 나타났다. 현재 국내의 산사태 위험지도는 지형·지질·임상이 반영되는데 이를 활용한 지진에 의한 산사태 위험도 평가는 합리적인 것으로 나타났다. 포항지역에 단층대 및 진앙지 기준으로 산사태 위험도를 평가한 결과 기존의 낮은 등급이 높은 등급으로 변화하는 등 지진의 영향이 고려되었다. 결론: 광역 단위의 지진유발 산사태 위험도 평가를 위해서는 산사태 위험지도를 활용하는 것이 효율적이다. 단층대 기준의 위험지도는 지진에 의한 산사태 피해방지를 위한 예방사방사업 대상지 선정에 활용하고, 진앙지 기준의 위험지도는 지진이 발생한 이후 산사태 피해 현황을 조사하거나 피해지 복구 등 피해방지 대책 우선순위 선정의 효율적 사후관리에 활용할 수 있다.
In order to evaluate landslide susceptibility in Yanbian region, this study analyzed 7 factors related to landslide occurrence, such as soil, geology, land use, slope, slope aspect, fault and river by Analytic Hierarchy Process (AHP), and calculated the weights of these 7 hazard-induced factors, determined the internal weights and the relative weights between various factors. According to these weights, combining the Remote Sensing technology (RS) with Geographic Information System technology (GIS), the selected area was evaluated by using GIS raster data analysis function, then landslide susceptibility chart was mapped out. The comprehensive analysis of AHP and GIS showed that there has unstable area with the potential risk of sliding in the research area. The result of landslide susceptibility agrees well with the historical landslides, which proves the accuracy of adopted methods and hazard-induced factors.
GIS를 이용, 서울 근교 지역을 대상으로 광역지질재해도를 작성하여 대상 지역데 대한 광역 지질재해, 특히 사면 붕괴에 관한 분석 연구를 시도 하였다. 사면붕괴를 야기 시키는 요소인 사면형태, 지질, 지하수, 토양의 성질, 강우, 식생 등을 GIS 기법을 이용하여 정량적으로 분석 하였으며, 최종적으로 이들 요소들을 지도모형으로 변환 시켜 광역재해도를 작성하게 되었다. 본 연구를 위하여 SUN 4-390 Workstation 과 ARC/INFO & ERDAS가 이용되었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.547-550
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2006
This study is to suggest a methodology to produce landslide hazard map by combining LRA (Logistic Regression Analysis) and AHP (Analytic Hierarchy Program) Approach. Topographic factors (slope, aspect, elevation), soil drain, soil depth and land use were adopted to classify landslide hazard areas. The method was applied to a 520 $km^2$ region located in the middle of South Korea which have occurred 39 landslides during 1999 and 2003. The suggested method showed 58.9 % matching rate for the real landslide sites comparing with the classified areas of high-risk landslide while LRA and AHP showed 46.1 % and 48.7 % matching rates respectively.
A geologic hazard map has been produced in the suburbs of Seoul using GIS technology to analyse the degree of geologic hazard, particularly landslides. Topographic, geologic and soil data were incorporated in a map through GIS, which enable to interpret, analyse and predict the regional geologic hazards. Potential elements causing a landslide are slope geometry, geology, groundwater table, soil property, rainfall and vegetation etc. These elements analysed in the study area were input into GIS system through cartographic simulation to produce the regional geologic hazard map. For this work, ARC/INFO(GIS) and ERDAS(IP) system were used.
본 연구에서는 춘천지역을 대상으로 집중호우에 의해 발생된 산사태 및 토석류에 대한 분석을 위해 고해상도 디지털항공사진영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 생성된 고품질 3차원 공간정보를 활용하였다. 또한 산사태 발생 지역에 대한 기존 산사태 위험등급도와 산사태 관련인자의 연관성을 분석하였으며 집중호우에 의해 토석류를 동반한 산사태 피해가 많이 발생된 지역을 대상으로 토석류의 분석결과를 검토하였다. 이 결과를 이용하여 기존의 산사태 위험지도를 효과적으로 갱신하고 산사태 위험지역에 대한 관리에 고품질 공간정보를 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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