통계적 공간통합 모델을 적용한 산사태 취약성 지도 작성 연구 -왕피천유역 생태⋅경관보전지역을 대상으로-
A Study on the Landslide Susceptibility Mapping Using Statistical Spatial Data Integration Models - Focusing on Wangpicheon Ecosystem and Landscape Conservation Areas -
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초록
본 연구는 왕피천유역 생태⋅경관보전지역을 대상으로 우도비 기반의 베이지안 예측 모델과 퍼지집합이론을이용하여 자연⋅환경 주제도와 산사태와의 연관성 및 취약성을 분석하였다. 산사태 발생 위치는 항공사진 및 현지답사를 통해 총 116개소를 추출하였고, 산사태 발생과 관련이 있는 자연⋅환경 공간정보를 GIS 환경에서 구축하였다. 산사태와 각각의 공간자료와의 우도비를 이용한 상관관계 분석 결과, 사면향을 제외한 6개의 공간자료에서 각 항목별 우도비 값의 차이 또는 우도비 값의 증감패턴을 통해 산사태 발생과의 연관성을 확인할 수 있었다. 연구지역에서산사태 취약성이 가장 높게 나타난 지역은 천축산 남사면의 임도 주변지역이며, 주로 화강편마암이 기반암을 이루는곳에 해당한다. 특히, 산사태는 임도 건설에 따른 기반암의 풍화층이 노출되는 지역에서 취약성이 높게 나타났다. 예측비율곡선을 이용한 정확도 검증결과, 베이지안 예측 모델이 퍼지집합이론보다 상대적으로 정확도가 높은 것으로나타났다. 이러한 연구지역의 산사태 취약성 지도는 향후 생태⋅경관보전지역에서 발생할 수 있는 산사태 재해들에대비한 관리체계 구축시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Abstract
The study aimed to analyze the relationship and susceptibility between natural and environmental thematic maps, and landslides using a Bayesian prediction model and fuzzy set theory based on the likelihood ratio for the Wangpicheon Ecosystem and Landscape Conservation Areas. A total of 116 areas were extracted as landslide occurrence locations through aerial photographs and field surveys. Natural and environmental spatial information, related to the occurrence of landslides, was construct into the GIS environment. After conducting correlation analysis using the likelihood ratio between landslides and each spatial data, the relationship with the occurrence of landslides was confirmed through the difference in the likelihood ratio value or the increase/decrease pattern of the likelihood ratio value of each item in six spatial data excluding the aspect. The area around the forest road on the south slopes of Cheonchuksan Mountain was found to be the most susceptible to landslides in the study area, which is the area where granite gneiss is placed as the bedrock. In particular, landslides were highly susceptible in areas where the regolith profile of bedrock was exposed due to forest road construction. The accuracy of the prediction models was verified using the prediction ratio curve, which showed that the Bayesian prediction model has relatively higher accuracy than the fuzzy set theory. The landslide susceptibility map of the study area can be used as basic data when establishing a management system for possible landslide disasters in ecosystem and landscape conservation areas in the future.
참고문헌 (33)
- 국립지질조사소, "1:50,000 지질도폭설명서: 울진도폭", ~ (1963)
- 박노욱, "퍼지 이론을 이용한 GIS기반 자료유도형 지질자료 통합의 이론과 응용", 자원환경지질, 36(3), pp.243~255 (2003), 대한자원환경지질학회
- 박노욱, "통계적 공간통합 모델을 이용한 태풍 루사로 발생한 강릉지역 산사태 취약성 분석", 한국지형학회지, 11(4), pp.69~80 (2004), 한국지형학회
- 박성욱, "고해상도 위성영상과 Fully Convolutional Network를 활용한 산림재해 피해지 탐지", 경관과 지리, 28(4), pp.87~101 (2018), 한국사진지리학회[DOI]
- 박수진, "한국의 산사태취약지역과 사방지의 환경요인 분석", 국토지리학회지, 49(2), pp.267~285 (2015), 국토지리학회
- 신원정, "풍화 산지에서 토사 재해 발생에 영향을 미친 요소들에 대한 연구 - 2020년 충청북도 북부지역을 사례로 -", 한국지형학회지, 29(3), pp.1~20 (2022), 한국지형학회
- 알 마문, "산사태 분포 예측을 위한 로지스틱, 베이지안, Maxent의 비교", 한국지형학회지, 24(2), pp.91~101 (2017), 한국지형학회
- 윤혜연, "GIS 기반 우도비를 활용한 오름의 형태별 공간분포 특성 연구 -제주도 중산간지역을 대상으로-", 경관과 지리, 30(3), pp.38~54 (2020), 한국사진지리학회[DOI]
- 윤혜연, "공간통계기법을 이용한 산불 발화지점의 공간분포 및 위험지역 추정 연구", 경관과 지리, 31(1), pp.108~121 (2021), 한국사진지리학회[DOI]
- 이사로, "Evidential Belief Function, Weight of Evidence 및 Artificial Neural Network 모델을 이용한 산사태 공간 취약성 예측 연구", 대한원격탐사학회지, 35(2), pp.299~316 (2019), 대한원격탐사학회[DOI]
- 이원영, "Frequency Ratio와 Evidential Belief Function을 활용한 산사태 유발에 대한 환경지리적 민감성 분석과 검증 - 2013년 춘천 산사태를 중심으로 -", 한국지형학회지, 27(1), pp.61~89 (2020), 한국지형학회[DOI]
- 장동호, "퍼지 논리와 지리공간정보를 이용한 공주지역 토지피복 변화 예측", 환경영향평가, 14(6), pp.387~402 (2005), 한국환경영향평가학회
- 장동호, "GIS 기반 베이지안 예측모델을 이용한 보은지역의 산사태 취약성 분석", 한국지형학회지, 11(3), pp.13~24 (2004), 한국지형학회
- 조명희, "기상과 지형자료를 통합한 산사태 위험지 예측 기법 개발 -울진지역을 대상으로-", 한국지리정보학회지, 12(2), pp.1~10 (2009), 한국지리정보학회
- 지광훈, "예측비율곡선을 이용한 GIS 기반 산사태 예측 모델의 정량적 비교", 대한원격탐사학회지, 17(3), pp.199~210 (2001)
- 최경, "한국의 산사태 발생현황과 발생원인", 한국방재학회지, 1(3), pp.7~14 (2001)
- 환경부, "왕피천유역 생태⋅경관보전지역 정밀조사 2017", ~ (2017)
- Banai, R., "Fuzziness in Geographical Information Systems : Contribution from the Analytical Hierarchy Process", International Journal of Geographical Information Systems, 7, pp.315~329 (1993)
- Bonham-Carter, G. F., "Geographic Information Systems for geoscientists, modeling with GIS" (1994), Per-gamon Press
- Chung, C. F., "Probability Prediction Models for Landslide Hazard Mapping", Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 65(12), pp.1389~1399 (1999)
- Chung, C. F., "Validation of Spatial Prediction Models for Landslide Hazard Mapping", Natural Hazards, 30, pp.451~472 (2003)
- Duda, R. O., "Subjective Bayesian Methods for Rule-based Inference Systems", Proceedings of the 1976 national Computer Conference, pp.1075~1082 (1976)
- Karsli, F., "Landslide Assessment by Using Digital Photogrammetric Techniques", International Society for Photogrammetry and Remote Sensing 2004, Commission 7, 2004, ~
- Luzi, L., "Applications of Statistical and GIS Techniques to Slope Instability Zonation", Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 15, pp.84~94 (1996)
- Moon, W. M., "Integration and Fusion of Geological Exploration Data : a Theoretical Review of Fuzzy Logic Approach", Geosciences Journal, 2, pp.175~183 (1998)
- Nagarajan, R., "Temporal Remote Sensing Data and GIS Application in Landslide Hazard Zonation of Part of Western Ghat, India", International Journal of Remote Sensing, 19(4), pp.573~585 (1998)
- Razavizadeh, S., "Mapping Landslide Susceptibility with Frequency Ratio, Statistical Index, and Weights of Evidence Models : A Case Study in Northern Iran", Environmental Earth Sciences, 76(14), pp.499~ (2017)
- Zadeh, L. A., "Fuzzy Sets", Information and Control, 8, pp.338~353 (1965)
- "국토지리정보원 국토정보플랫폼"[URL]
- "기상청 기상자료개방포털"[URL]
- "법제처 국가법령정보센터"[URL]
- "산림청 산사태정보시스템"[URL]
- "환경부 대구지방환경청 왕피천환경출장소"[URL]