본 연구는 지오투어리즘 관점에서 동해시 무릉계곡의 지형경관자원을 조사, 분석하고 이를 바탕으로 새로운 관광콘텐츠와 탐방코스를 제안하기 위해 수행되었다. 연구과정에서 총 29개의 지형경관이 관찰되었고, 이들은 크게 풍화지형, 산지지형, 하천지형, 구조지형 등 4개 단위로 구분 가능하다. 가장 비중이 높은 지형은 하천지형(13개)과 풍화지형(12개)이다. 현재 관광자원으로 이용되는 경관은 19개(14개 사이트, 19개 지형경관)이며 10개는 새로운 관광자원으로 발굴할 가치가 있는 지형경관이다. 발굴 가치가 있는 10개의 새로운 지형경관은 각각 (1)잠룡바위, (2)장기판바위, (3)누룽지바위, (4)담장바위, (5)계단바위, (6)흔들바위, (7)접시바위, (8)돌우물, (9)조각바위, (10)두부바위 등의 명칭을 붙일 수 있다. 지형 탐방코스는 접근도와 시간 등을 고려하면 3개의 코스 설정이 가능하다. 제1코스는 누구나 쉽게 이용할 수 있는 기본코스이며, 제2, 3코스는 시간적 여유가 있고 보다 활동적인 탐방객들이 이용할 수 있다.
In the last few years the automatic classification of morpholgical landforms using GSIS and DEM was investigated. Particular emphasis has been put on the morphological point attribute approaches and the extraction of drainage basin variables from digital elevation models. The automated derivation of landforms has become a neccessity for quantitative analysis in geomorphology. Furthermore, the application of GSIS technologies has become an important tool for data management and numerical data analysis for purpose of geomorphological mapping. A process developed by Dikau et al, which automates Hanmond's manual process, was applied to the pyoung chang of the kangwon. Although it produced a classification that has good resemblance to the landforms in the area, it had some problems. For example, it produced a progressive zonation when landform changes from plains to mountains, it does not distinguish open valleys from a plains mountain interface, and it was affected by micro relief. Although automating existing quantitative manual processes is an important step in the evolution automation, definition may need to be calibrated since the attributes are oftem measured differently. A new process is presented that partly solves these problems.
등고선에서 생성된 DEM(digital elevation model)은 고도 간격에 따라 미지형 요소 표현에 절대적인 영향을 받기 때문에 미기복 지형이 잘 표현되지 않는 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 지표피복에 고도정보를 입력하여 buffering과 지도대수 연산기법을 적용하며 미기복 지형을 복원하는 Landcover burning 기법을 개발하고자 하였다. 미지형복원과정은 등고선에서 일차 DEM 생성, 지표피복도 제작, 지표피복요소 중 미지형요소에 대한 buffering 기법에 의한 고도정보 복원, 피복인자에 대한 지도대수 연산을 통한 고도정보 입력에 의해 DEM을 복원하였다. 미지형복원은 하천지형을 중심으로 적용하였다. buffering에 의한 지형복원은 면적인(polygonal) 요소인 사력퇴, 습지에 대해서 지형형상이 오목 혹은 볼록 지형의 특성에 맞추어 일정간격의 등고선을 생성하여 지형을 복원한 후, 고도 정보를 입력하여 복원하였다. 선형적인 요소인 제방, 도로, 수로, 지류는 지도대수함수를 이용하여 지형을 복원할 수 있었다. 하상, 하안단구, 인공지물(농경지)과 같은 면적인 요소들은 평탄하기 때문에 일정한 고도값을 입력하여 지형면을 복원하였다. 연구결과는 단면도를 제작하여 원래의 DEM과 복원된 DEM의 지형표현 정도를 비교 분석하였다. 분석한 결과, 기존의 방법으로 제작된 DEM은 미지형적인 요소들이 거의 표현되지 않았다. 본 연구에서 개발된 방법은 습지, 사력퇴, 하천주변의 지형, 농경지, 제방, 하안단구, 인공지물 위치가 비교적 잘 표현되었다. 본 연구는 중소규모의 저기복 구릉대나 평야지대의 미지형분류와 분석, 하천 주변 미지형복원이 필요한 생태 및 환경분야 연구에 기여할 것으로 기대된다.
낙동강의 대지류중의 하나인 금호강 유역분지를 대상으로 하여 Landsat TM 영상의 false color composite를 육안분류하여 충적평야상의 자연제방, 후배습지, 합류선상지 등의 미지형 분류를 시도해 보고 검증하였다. 이를 위하여 1992년 11월 11일에 탐지된 Landsat TM 영상중의 band 2, 3, 4에 blue, green, red filter를 각각 씌워 조합한 false color 영상이 가장 효과적이었음이 규명되었는데, 시기(時期)적으로는 미지형 별로 녹색식물(綠色植物)의 밀도차가 가장 두드러지는 11월 중순(中旬)의 영상이 가장 효율적이었다. 즉 배후습지의 논은 벼가 막 수확된 때이므로 나지(裸地) 상태이었으나 자연제방 상에는 김장채소, 과수원의 하층(下層) 초본식물 등의 녹색식물이 상대적으로 많이 남아 있으며 합류선상지 부분은 논과 밭이 혼합되어 녹색식물의 밀도가 중간 정도로 분포하기 때문인 것으로 판단된다. 이와 같이 false color composite의 색조 차이를 이용한 미지형 분류결과에 대해 sample 지역에서 현지 지형 조사와 퇴적물 입도분석(粒度分析)을 실시하여 검증해 본 결과 충적평야 미지형 분류에 있어서 탐지시기와 band 조합의 대응이 효율적으로 이루어진다면 TM 영상이 매우 유용하다는 것이 밝혀졌다.
The objective of the study is 10 know the relation of landslide occurrence with using TPI (Topographic Position Index) in the Pyungchang County. Total 659 landslide scars were detected from aerial photographs. To analyze TPI, 100m SN (Small-Neighborhood) TPI map, 500m LN (Large-Neighborhood) TPI map, and slope map were generated from the DEM (Digital Elevation Model) data which are made from 1 : 5,000 digital topographic map. 10 classes clustered by regular condition after overlapping each TPI maps and slope map. Through this process, we could make landform classification map. Because it is only to classify landform, 7 classes were finally regrouped by the slope angle information of landslide occurrence detected from aerial photography analysis. The accuracy of reclassified map is about 46%.
지형은 연료의 구성과 기상 및 산불로부터 발생하는 에너지의 흐름에 영향을 미쳐 산불행동에 관여하는 인자이다. 따라서 지형에 따른 산불피해도를 정략적으로 해석할 수 있다면, 산불위험도 작성 및 진화대원 안전 확보에 있어 기초 자료로 응용될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 삼척(2000년 발생), 청양(2002년 발생), 양양(2005년 발생) 산불을 대상으로 산불피해도를 분석하고 지형을 구분한 다음 통계분석을 실시하여 두 인자간의 상관관계를 알아보았다. 산불피해도는 산불 전후 Landsat TM 영상에서 추출한 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio)의 차이를 이용하였다. 지형은 지형위치지수(Topographic Position Index)를 이용해 Weiss(2001)가 제시한 10개로 구분하였다. 분석결과 산지수로, 능선, 산복사면 등의 지형에서 산불피해도가 높게 나타났으며, 곡저구릉, 평탄곡지, 평지 등의 지형은 산불피해도가 낮게 나타났다. 이를 임상별로 세분해 보면 산불피해도는 침엽수림에서 활엽수림에 비해 지형에 더 민감하게 반응한 것으로 나타났다.
The main objective of this paper is to classify properties of the locational environment for each debris type by calculating likelihood ratio based on the correlation between the distributions for each type of debris landform. A total of 8 thematic maps, like as elevation, slope, aspect, curvature, topographic wetness index (TWI), soil drainage, geology, and landcover including with GIS spatial information generally used in this type of debris landform analysis. The results of this study showed that the block stream had a high likelihood ratio compared to talus in areas with relatively high elevation; and concerning slope, the block stream had a high likelihood ratio in a relatively low region than talus. Concerning aspect, a clear correlation could not be analyzed for each debristype, and concerning curvature, the block stream displayed a developed slope on the more concave valley than the talus. Analysis concerning TWI, the block stream displayed a higher likelihood ratio in wider sections than talus, and concerning soil drainage, the talus and block stream both displayed a high likelihood ratio in regions with well-drained soil. The talus displayed a high likelihood ratio in the order of metamorphic rocks, sedimentary rocks, and granite, while the block stream displayed a high likelihood ratio in the order of volcanic rocks, granite, and sedimentary rocks. In addition, concerning landcover, the likelihood ratio had the most concentrated distributed compared to natural bare land only concerning talus. Based on the likelihood ratio result, it can be used as basic data for extracting the possible areas of distribution for each debris type through the GIS spatial integration method.
본 연구는 최근 지리학에서 많이 이용되고 있는 GIS를 지형분석에 적응하기 위하여 한반도의 남해안에 위치하는 거제도를 해상으로 지형 및 하계망의 특성 및 지질과 지형, 지질과 하계망, 지형과 하계망과의 관련성을 GIS를 이용하여 분석한 것으로 상용 Data인 DTED와 지형도상의 Data를 같이 사용하고 이를 비교하여 봄으로써 장차 지형분석에 GIS의 이용 가능성과 DTED를 이용한 지형 및 하계분석의 가능성을 평가하고자 한다. 거제도의 자연 환경을 지형도 Data와 DTED를 이용 GIS Tool로 분석하여 그 결과를 비교한 결과 GIS Tool로 지형분석에는 문제가 없었으나 GIS자체가 지형분석을 위해 만들어진 Tool이 아니기 때문에 방법상의 문제가 제기되었다. 또한 지형도상의 Data와 DTED의 분석결과를 비교한 결과 DTED가 지형도 Data에 비해 정밀도가 떨어지고 좌표상의 오차가 발생하였다. 이러한 문제가 있기는 하나 접근이 불가능한 지역이나 넓은 지역을 대상으로 한 분석에서는 DTED가 유용한 자료로 사용될 수 있다.
The debris slope landforms which are existent in Korean mountains is generally on the steep slopes and mostly covered by vegetation, it is difficult to investigate the landform. Therefore a scientific method is required to come up with an effective field investigation plan. For this purpose, the use of Remote Sensing and GIS technologies for a spatial analysis is essential. This study has extracted the potential area of debrisslope landform formation using Fuzzy set and Bayesian Predictive Discriminate Model as mathematical data integration methods. The first step was to obtain information about debris locations and their related factors. This information was verified through field investigation and then used to build a database. In the second step, the map that zoning the study area based on the degree of debris formation possibility was generated using two modeling methods, and then cross validation technique was applied. In order to quantitatively analyze the accuracy of two modeling methods, the calculated potential rate of debrisformation within the study area was evaluated by plotting SRC(Success Rate Curve) and calculating AUC(Area Under the Curve). As a result, the prediction accuracy of Fuzzy set model wes 83.1% and Bayesian Predictive Discriminate Model wes 84.9%. It showed that two models are accurate and reliable and can contribute to efficient field investigation and debris landform management.
구조지형은 기반암 단층과 암석의 경연차와 같은 약대를 따라 풍화, 침식의 프로세스의 영향을 받아 만들어진 지형이다. 지구 조지형은 현재 활동하고 있는 지진, 화산, 단층과 같은 지구조운동으로 인해 만들어진 지형이다. 우리나라와 같이 판의 내부에 위치하여 지구조운동의 영향이 상대적으로 적고 기후적 특성을 고려하면 실제 현장에서 이 둘을 명확하게 구분하는 것은 어렵다. 최근 활성단층 연구의 증가에 따라 지구조지형에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있으나 더 명확한 지구조지형을 분류하기 위해서는 기반암의 특성에 따른 구조지형의 발달 양상에 대한 이해가 필요하며 기반암의 특성만을 따로 비교분석하기에는 현재 지형은 지구조운동과 기후의 영향을 동시에 받았기 때문에 구조적 요인만을 대상으로 하기에는 한계가 있다. 본 연구는 2차원 수치지형발달모형을 이용하여 기후와 지구조운동에 의한 요인을 제한하고, 기반암의 차이에 따른 지형의 시공간적 발달특성에 대해 연구하였다. 기반암 차이에 따른 지형특성을 구분하기 위해 사면·하천과 관련된 지형분석을 하였다. 연구결과 침식가능성이 높은 지형은 평균고도, 기복량, 경사도, 하천차수, 하천경사도지수 모두 낮게 나왔다. 또한 기반암 하천분석 결과 기반암 경계부분에서 천이점이 나왔다. 실제 지형을 연구할 때 지금까지는 지구조운동으로 인한 것인지, 구조적 요인을 받은 것인지 구분할 때 천이점에 있는 기반암의 차이만 고려하였다. 본 연구는 지구조지형과 구조지형을 분류할 때 구조지형으로 분류하기 위해서는 기반암의 차이뿐만 아니라 다양한 지형인자들을 고려하여 종합적으로 판단하여야 할 것임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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