지리정보시스템(GIS) 및 베이지안 확률 기법을 이용한 보은지역의 산사태 취약성도 작성 및 검증 Landslide Susceptibility Mapping and Verification Using the GIS and Bayesian Probability Model in Boun원문보기
본 연구의 목적은 1998년 보은 지역에서 발생한 산사태와 관련 자료간의 공간적인 관련성을 밝히고, 이를 이용하여 산사태 취약성도를 작성 및 검증하는 것이다. 산사태 위치는 항공사진 및 현장조사를 통해 탐지되었고, 지형, 토양, 임상, 토지 피복 둥의 자료는 GIS를 이용하여 공간 DB로 구축되었다. 산사태 발생과 관련된 요인으로써, 경사, 경사방향, 지형곡률, 지형종류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상, 임상 영급, 임상 경급, 임상 밀도, 암상, 선구조로 부터의 거리, 토지 피복 등이 사용되었다. 산사태와 이러한 요인들간의 관계를 밝히기 위해, 베이지안 확률 기법인 weight of evidence 기법이 적용되어서 >$W^{+}$->$W^{-}$인 constrast값을 계산하였다. 그 constrast값을 모두 합하여 산사태 취약성 지수를 계산하였고, 그 지수값을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 산사태 취약성도는 관련된 재해를 줄이고, 토지이용 및 건설 등을 계획하는데 사용될 수 있다.
본 연구의 목적은 1998년 보은 지역에서 발생한 산사태와 관련 자료간의 공간적인 관련성을 밝히고, 이를 이용하여 산사태 취약성도를 작성 및 검증하는 것이다. 산사태 위치는 항공사진 및 현장조사를 통해 탐지되었고, 지형, 토양, 임상, 토지 피복 둥의 자료는 GIS를 이용하여 공간 DB로 구축되었다. 산사태 발생과 관련된 요인으로써, 경사, 경사방향, 지형곡률, 지형종류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상, 임상 영급, 임상 경급, 임상 밀도, 암상, 선구조로 부터의 거리, 토지 피복 등이 사용되었다. 산사태와 이러한 요인들간의 관계를 밝히기 위해, 베이지안 확률 기법인 weight of evidence 기법이 적용되어서 >$W^{+}$->$W^{-}$인 constrast값을 계산하였다. 그 constrast값을 모두 합하여 산사태 취약성 지수를 계산하였고, 그 지수값을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 산사태 취약성도는 관련된 재해를 줄이고, 토지이용 및 건설 등을 계획하는데 사용될 수 있다.
The purpose of this study is to reveal spatial relationships between landslide and geospatial data set, to map the landslide susceptibility using the relationship and to verify the landslide susceptibility using the landslide occurrence data in Boun area in 1998. Landslide locations were detected fr...
The purpose of this study is to reveal spatial relationships between landslide and geospatial data set, to map the landslide susceptibility using the relationship and to verify the landslide susceptibility using the landslide occurrence data in Boun area in 1998. Landslide locations were detected from aerial photography and field survey, and then topography, soil, forest, and land cover data set were constructed as a spatial database using GIS. Various spatial parameters were used as the landslide occurrence factors. They are slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil. type, age, diameter and density of wood, lithology, distance from lineament and land cover. To calculate the relationship between landslides and geospatial database, Bayesian probability methods, weight of evidence. were applied and the contrast value that is >$W^{+}$->$W^{-}$ were calculated. The landslide susceptibility index was calculated by summation of the contrast value and the landslide susceptibility maps were generated using the index. The landslide susceptibility map can be used to reduce associated hazards, and to plan land cover and construction.
The purpose of this study is to reveal spatial relationships between landslide and geospatial data set, to map the landslide susceptibility using the relationship and to verify the landslide susceptibility using the landslide occurrence data in Boun area in 1998. Landslide locations were detected from aerial photography and field survey, and then topography, soil, forest, and land cover data set were constructed as a spatial database using GIS. Various spatial parameters were used as the landslide occurrence factors. They are slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil. type, age, diameter and density of wood, lithology, distance from lineament and land cover. To calculate the relationship between landslides and geospatial database, Bayesian probability methods, weight of evidence. were applied and the contrast value that is >$W^{+}$->$W^{-}$ were calculated. The landslide susceptibility index was calculated by summation of the contrast value and the landslide susceptibility maps were generated using the index. The landslide susceptibility map can be used to reduce associated hazards, and to plan land cover and construction.
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