• Title/Summary/Keyword: 산림정보 데이터베이스

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산불발생인자의 DB 구축 및 해석 (Construction and Analysis of the Database System for the Forest Fire Factors)

  • 박영주;이해평;이시영;황미정
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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    • pp.193-193
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    • 2011
  • 본 연구에서는 산불발생인자들에 대한 정보를 각각의 요인별로 집적화하고 체계화시킴으로써 산불예방활동의 기초자료로 활용할 뿐만 아니라 산불발생 시, 산불의 거동을 예측하기 위한 자료로 활용하고자 하였다. 발생인자는 크게 연료 및 기상조건 관련 인자와 열적특성 관련 인자로 분류하고 연료 및 기상조건 관련 인자는 수종별, 부위별, 지역별, 고도별, 월별 산림연료들의 구성 요인들에 대해서 분석하였다. 수종별로는 생강나무, 초피나무, 조록싸리, 산초, 개암, 청미래, 고추나무, 철쭉, 조릿대, 털진달래 등 관목류 10개 수종과 김의털, 방아풀, 주름조개풀, 칡, 엉겅퀴 등 초본류 5개 수종 그리고 소나무, 잣나무, 리기다소나무, 해송, 구상나무, 주목 등 6개의 침엽수 및 굴참나무, 떡갈나무, 신갈나무, 갈참나무, 졸참나무, 상수리, 산개벚나무, 고채목, 개서어나무, 굴거리나무, 서어나무, 산벚나무, 때죽나무, 당단풍나무, 단풍나무 등 15개의 활엽수로 구성된 교목류를 대상으로 분석하였다. 부위별로는 생엽, 낙엽, 가지, 수피, 솔방울 등으로 구분하여 분석을 수행했으며, 지역별 구성은 강원(삼척/태백산), 경북(응봉산), 경기(용문산), 충북(월악산), 충남(계룡산), 전북(덕유산), 전남(월출산), 부산(금정산), 제주(한라산) 등 9개 지역을 대상으로 선정하였다. 고도별로는 강원도에 소재하고 있는 태백산을 중심으로 소나무와 신갈나무 생엽을 대상으로 900m, 1000m, 1100m, 1200m, 1300m, 1400m, 1500m 고도를 선정하여 분석을 수행하였다. 월별 분석데이터는 소나무 생엽의 경우, 2008년 6월부터 2010년 11월까지 매월 분석을 수행하였으며, 굴참나무 생엽의 경우에는 2008년부터 2010년까지 매년 6월부터 10월까지 생엽을 채취할 수 있는 기간 동안 분석을 수행하였다. 또한, 열적특성 관련 인자로는 착화특성(무염착화온도, 발염착화시간, 소염시간, 화염지속시간), 발열특성(총열방출량, 평균열방출률), 발연특성(총연기방출량, 최대연기밀도, 최대밀도시간) 등을 고찰하였다. 이와 같은 결과들은 산불발생인자 DB구축으로 부터 산불발생 위험도 및 동태예측의 기본 자료로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 지역별 연료별 산림연료의 열적특성 DB로 부터 산불발생시 산불 위험도에 대한 기술정립과 응용성을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다. 이외에도 산림연료 종류별 열적특성을 결과를 토대로 문화재보존지역과 같이 문화적 가치가 높은 시설이나 주유소, 가스 충전소 등의 위험 시설에 대한 효과적인 보호를 위한 대처 방안을 사전에 준비할 수 있어 산불 피해에 대한 국민의 불안감을 줄일 수 있을 것으로 생각된다.

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금호강 유역의 환경특성이 하천수질에 미치는 영향 (The Impact of Environmental Characteristics in the Geumho River Watershed on Stream Water Quality)

  • 박경훈
    • 한국지리정보학회지
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    • 제6권4호
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    • pp.85-98
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    • 2003
  • 최근 물환경에 관련된 광범위한 문제들을 해결하기 위한 대안으로 유역관리의 관심이 증대되고있는 시점에서, 본 연구는 금호강 유역을 모니터링하기 위한 환경정보의 구축과 소유역 단위의 환경특성이 하천 수질에 미치는 영향을 분석하였다. 소유역 단위의 환경특성을 분석하기 위한 GIS 데이터베이스는 축척 1:25,000의 지형도, 정밀토양도, 토지이용도, 10m 해상도의 DEM, 도로망도, 수계망도, Landsat TM 영상에서 산출된 식생지수(NDVI), 강우량, 그리고 RUSLE 모형에 의한 토양유실량으로 구성되었다. 소유역 단위의 환경특성과 하천 수질간의 상호관련성을 분석한 결과에 따르면, 유역의 도시화 또는 산업화에 관련된 주거 상업지역, 공업지역, 도로지역에 관련된 변수들은 BOD, COD, SS, T-N, T-P의 수질자료와 음(-)의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 이와는 달리, 자연환경상태와 관련된 산림피복과 식생상태 변수들은 수질자료와 양(+)의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 그러나, 농업적 토지이용과 농약 및 비료사용량, 토양유실량은 수질자료와 유의한 상관성을 가지지 않는 것으로 나타났다.

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GIS 및 RS기법을 활용한 산사태 취약성 평가 (Evaluation of Landslide Susceptibility Using GIS and RS)

  • 김경태;정성관;박경훈;오정학
    • 한국지리정보학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.75-87
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    • 2005
  • 본 연구는 금호강 유역을 대상으로 GIS와 원격탐사기법을 활용하여 산사태 취약성의 예측과 지도화를 수행하고자 한다. 산사태 영향인자인 사면경사, 사면방향, 지질, 토지이용도, 식생지수(NDVI)의 공간데이터베이스는 $30m{\times}30m$ 해상도로 구축하였다. 산사태 취약성은 중첩분석과 합산 평가 매트릭스 방법으로 예측하였고, 6개 범주(안정, 매우 낮음, 낮음, 중간, 높음, 매우 높음)로 구분한 산사태 취약성 지도를 제작하였다. 분석결과에 따르면, 산사태 취약성이 '매우높은' 지역은 전체 대상지의 약 0.3% 정도를 차지하며 이들 지역은 주로 높은 경사도와 낮은 식생지수를 가지는 산림지역에 분포하는 것으로 나타났다.

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Evidential Belief Function, Weight of Evidence 및 Artificial Neural Network 모델을 이용한 산사태 공간 취약성 예측 연구 (Landslide Susceptibility Prediction using Evidential Belief Function, Weight of Evidence and Artificial Neural Network Models)

  • 이사로;오현주
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.299-316
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    • 2019
  • 본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.