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수치표고모델 및 PSInSAR 기법을 이용한 강원도 태백시 장성동 폐석적치장의 적치량과 침하관측
Observation of Volume Change and Subsidence at a Coal Waste Dump in Jangseong-dong, Taebaek-si, Gangwon-do by Using Digital Elevation Models and PSInSAR Technique 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.38 no.6 pt.1, 2022년, pp.1371 - 1383  

최은철 (강원대학교 지구물리학과) ,  문지현 (강원대학교 지구물리학과) ,  강태민 (한국광해광업공단 남북자원팀) ,  이훈열 (강원대학교 지구물리학과)

초록
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본 연구에서는 강원도 태백시 장성동에 위치한 석탄 폐석 적치장에 대해 2006년부터 2018년 사이에 제작된 6개의 수치표고모델(Digital Elevation Model)을 이용하여 폐석 적치량을 산정하고, Sentinel-1 SAR 영상에 Persistent Scatterer Interferometric SAR (PSInSAR) 기법을 이용하여 침하를 관찰하였다. 수치표고모델을 이용하여 적치 활동 양상을 확인한 결과, 2006년부터 2018년까지 약 12년 동안 총 1,668,980 m3의 폐석이 적치되었다. PSInSAR 수행 후 관측되는 침하속도는 상향 및 하향 궤도 방향으로 각각 -32.3 mm/yr, -40.2 mm/yr의 최대 침하속도를 보였다. 폐석 두께가 증가함에 따라 빠른 침하속도가 관측되었으며, 적치 완료 시점이 최근일수록 침하가 빠르게 발생하는 경향이 나타났다. 상향 및 하향 궤도의 침하속도를 수직, 수평 성분으로 변환하고 임의의 참조점 22개를 설정하여 침하속도와 폐석 두께 및 적치 완료 시점과 비교하였다. 그 결과, 참조점의 침하속도는 폐석 두께와의 관계에 있어서 PSInSAR 결과와 유사하게 폐석의 두께가 두꺼워질수록 빠르게 관측되는 경향을 보였다. 반면에 적치 완료 시점과 참조점에서의 침하속도 사이의 뚜렷한 상관성이 파악되지 않았는데 22개의 참조점 중 5개를 제외한 나머지 참조점에서의 적치 완료 시점이 2010년에 지나치게 편중되어 상관성 분석이 무의미하였다. 이 연구와 같이 수치표고모델과 PSInSAR를 이용하면 폐석 적치장의 안전 관리에 있어 부족한 현장자료를 보완할 효과적인 대안책이 될 수 있을 것이라 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, the amount of coal waste dump was calculated using six Digital Elevation Models (DEMs) produced between 2006 and 2018 in Jangseong-dong, Taebaek-si, Gangwon-do, and the subsidence was observed by applying the Persistent Scatterer Interferometric SAR (PSInSAR) technique on the Sentinel...

주제어

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 원격 탐사 자료를 활용하여 폐석 적치장에서의 침하를 관찰하고자 시간적으로 얻어진 6개의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 통해 시기별 폐석 적치량을 산정하고, PSInSAR 기법을 이용하여 폐석의 두께 및 적치 완료 시점이 폐석에서 선정된 고정산란체(Persistent Scatterer, PS)의 침하속도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 2절에서 연구지역과 연구에 사용된 자료들의 정보를 전달하고, 3절의 연구방법에서는 수치표고모델의 차분 방법, PSInSAR 수행을 위한 자료 선택 그리고 수직, 수평 성분으로의 변환 과정을 서술하였다.
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참고문헌 (32)

  1. Ahn, N.-G., T.-H. Kim, J.-I. Oh, and J.-Y. Lee, 2005. Slope Stability Analysis of Improved Waste Mine Tailing Landfill Using Fine Recycled-Concrete Aggregates, Journal of Korean Society of Environmental Engineers, 27(2): 145-150 (in Korean with English abstract). 

  2. Carla, T., E. Intrieri, F. Raspini, F. Bardi, P. Farina, A. Ferretti, D. Colombo, F. Novali, and N. Casagli, 2019. Perspectives on the prediction of catastrophic slope failures from satellite InSAR, Scientific Reports, 9(1): 1-9. https://doi.org/10.1038/s41598-019-50792-y 

  3. Cho, Y.-C. and Y.-S. Song, 2014. Deformation measurements and a stability analysis of the slope at a coal mine waste dump, Ecological Engineering, 68: 189-199. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2014.03.005 

  4. Choi, J.-K., K.-D. Kim, S. Lee, and J.-S. Won, 2010. Application of a fuzzy operator to susceptibility estimations of coal mine subsidence in Taebaek City, Korea, Environmental Earth Sciences, 59(5): 1009-1022. https://doi.org/10.1007/s12665-009-0093-6 

  5. Choi, J.-K., J.-S. Won, S. Lee, S.-W. Kim, K.-D. Kim, and H.-S. Jung, 2011. Integration of a subsidence model and SAR interferometry for a coal mine subsidence hazard map in Taebaek, Korea, International Journal of Remote Sensing, 32(23): 8161-8181. https://doi.org/10.1080/01431161.2010.532827 

  6. Ciampalini, A., F. Raspini, D. Lagomarsino, F. Catani, and N. Casagli, 2016. Landslide susceptibility map refinement using PSInSAR data, Remote Sensing of Environment, 184: 302-315. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.07.018 

  7. Cigna, F. and D. Tapete, 2021. Present-day land subsidence rates, surface faulting hazard and risk in Mexico City with 2014-2020 Sentinel-1 IW InSAR, Remote Sensing of Environment, 253: 112161. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112161 

  8. Colesanti, C., A. Ferretti, C. Prati, and F. Rocca, 2003. Monitoring landslides and tectonic motions with the Permanent Scatterers Technique, Engineering Geology, 68(1-2): 3-14. https://doi.org/10.1016/S0013-7952(02)00195-3 

  9. Crosetto, M., O. Monserrat, M. Cuevas-Gonzalez, N. Devanthery, and B. Crippa, 2016. Persistent scatterer interferometry: A review, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 115: 78-89. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10.011 

  10. Cuenca, M.C., A.J. Hooper, and R.F. Hanssen, 2013. Surface deformation induced by water influx in the abandoned coal mines in Limburg, The Netherlands observed by satellite radar interferometry, Journal of Applied Geophysics, 88: 1-11. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2012.10.003 

  11. Ferretti, A., C. Prati, and F. Rocca, 2000. Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(5): 2202-2212. https://doi.org/10.1109/36.868878 

  12. Ferretti, A., C. Prati, and F. Rocca, 2001. Permanent scatterers in SAR interferometry, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39(1): 8-20. https://doi.org/10.1109/36.898661 

  13. Fuhrmann, T. and M.C. Garthwaite, 2019. Resolving three-dimensional surface motion with InSAR: Constraints from multi-geometry data fusion, Remote Sensing, 11(3): 241. https://doi.org/10.3390/rs11030241 

  14. GIS-Blog, 2019. 2-4_StaMPS-steps.md, https://gitlab.com/Rexthor/gis-blog/-/blob/master/StaMPS/2-4_ StaMPS-steps.md, Accessed on Dec. 14, 2022. 

  15. Hooper, A., H. Zebker, P. Segall, and B. Kampes, 2004. A new method for measuring deformation on volcanoes and other natural terrains using InSAR persistent scatterers, Geophysical Research Letters, 31(23): 1-5. https://doi.org/10.1029/2004GL021737 

  16. Hoser, T., 2018. Analysing the capabilities and limitations of InSAR using Sentinel-1 data for landslide detection and monitoring, University of Bonn, Bonn, Germany. 

  17. Hungr, O., R.F. Dawson, A. Kent, D. Campbell, and N.R Morgenstern, 2002. Rapid flow slides of coal-mine waste in British Columbia, Canada, In: Evans, S.G., DeGraff, J.V. (eds), Catastrophic Landslides: Effects, Occurrence, and Mechanisms, The Geological Society of America, Boulder, CO, USA, pp. 191-208. 

  18. Janna, C., N. Castelletto, M. Ferronato, G. Gambolati, and P. Teatini, 2012. A geomechanical transversely isotropic model of the Po River basin using PSInSAR derived horizontal displacement, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 51: 105-118. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2012.01.015 

  19. Jung, M.C. and M.Y. Jung, 2006. Evaluation and management method of environmental contamination from abandoned metal mines in Korea, Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers, 43(5): 383-394 (in Korean with English abstract). 

  20. Kang, S.S., Y.W. Cheong, S.B. Choi, and H. Baek, 2004. Stability analysis of the coal mine waste dump, Journal of Korean Society for Geosystem Engineering, 41(4): 291-300 (in Korean with English abstract). 

  21. Kim, S.-M., J. Suh, S. Oh, J. Son, C.-U. Hyun, H.-D. Park, S.-H. Shin, and Y. Choi, 2016. Assessing and prioritizing environmental hazards associated with abandoned mines in Gangwon-do, South Korea: the Total Mine Hazards Index, Environmental Earth Sciences, 75(5): 1-14. https://doi.org/10.1007/s12665-016-5283-4 

  22. KOMIR (Korea Mine Rehabilitation and Mineral Resources Corporation), 2021. MiRe GIS, https://miregis.komir.or.kr/mainView.do, Accessed on Dec. 16, 2022. 

  23. Korea Coal Corporation, 2001. Korea Coal Corporation's 50 years of history, https://www.kocoal.or.kr/newpage/newpage.php?f_idpr_history_01, Accessed on Dec. 2, 2022. 

  24. Lee, S. and I. Park, 2013. Application of decision tree model for the ground subsidence hazard mapping near abandoned underground coal mines, Journal of Environmental Management, 127: 166-176. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2013.04.010 

  25. Min, K.-W., P.H. Lee, H.-I. Chin, and K.-S. Yeon, 1999. A Study on Utilization of Metal-Mine Tailings for Polymer Cement Mortars, Economic and Environmental Geology, 32(1): 13-18 (in Korean with English abstract). 

  26. Moon, J. and H. Lee, 2021. Analysis of Activity in an Open-Pit Mine by Using InSAR Coherence-Based Normalized Difference Activity Index, Remote Sensing, 13(9): 1861. https://doi.org/10.3390/rs13091861 

  27. Moon, J., G. Kim, and H. Lee, 2021. Surface Change Detection in the March 5 Youth Mine Using Sentinel-1 Interferometric SAR Coherence Imagery, Korean Journal of Remote Sensing, 37(3): 531-542 (in Korean with English abstract). https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.3.13 

  28. Moon, J., H. Lee, and H. Lee, 2022. Elevation Change of CookE2 Subglacial Lake in East Antarctica Observed by DInSAR and Time-Segmented PSInSAR, Remote Sensing, 14(18): 4616. https://doi.org/10.3390/rs14184616 

  29. Silva, L.F., M. Wollenschlager, and M.L. Oliveira, 2011. A preliminary study of coal mining drainage and environmental health in the Santa Catarina region, Brazil, Environmental Geochemistry and Health, 33(1): 55-65. https://doi.org/10.1007/s10653-010-9322-x 

  30. Song, S.G. and H. Lee, 2019. Static slip model of the 2017 Mw 5.4 Pohang, South Korea, earthquake constrained by the InSAR data, Seismological Research Letters, 90(1): 140-148. https://doi.org/10.1785/0220180156 

  31. Strozzi, T., P. Farina, A. Corsini, C. Ambrosi, M. Thuring, J. Zilger, A. Wiesmann, U. Wegmuller, and C. Werner, 2005. Survey and monitoring of landslide displacements by means of L-band satellite SAR interferometry, Landslides, 2(3): 193-201. https://doi.org/10.1007/s10346-005-0003-2 

  32. Torres, R., P. Snoeij, D. Geudtner, D. Bibby, M. Davidson, E. Attema, P. Potin, B. Rommen, N. Floury, M. Brown, I. Navas Traver, P. Deghaye, B. Duesmann, B. Rosich, N. Miranda, C. Bruno, M. L'Abbate, R. Croci, A. Pietropaolo, M. Huchler, and F. Rostan, 2012. GMES Sentinel-1 mission, Remote Sensing of Environment, 120: 9-24. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.05.028 

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