This study aims at evaluating geomorphological classification systems to predict the occurrence of landslides in mountainous region in Korea. Geomorphological classification systems used in this study are Catena, TPI, and Geomorphons. Study sites are Gapyeong-gun, Hoengseong-gun, Gimcheon-si, Yeoju-si/Yicheon-si in which landslide occurrence data were collected by local governments from 2001-2014. Catena method has objective classification standard to compare among regions objectively and understand the result intuitively. However, its procedure is complicated and hard to be automated for the general public to use it. Both TPI and Geomorphons have simple procedure and GIS-extension, therefore it has high accessibility. However, the results of both systems are highly dependent on the scale, and have low relevance to geomorphological formation process because focusing on shape of terrain. Three systems have low compatibility, therefore unified concept are required for broad use of landform classification. To assess the effectiveness of prediction on landslide by each geomorphological classification system, 50% of geomorphological classes with higher landslide occurrence are selected and the total landslide occurrence in selected classes are calculated and defined as 'predictive ability'. The ratio of terrain categorized by 'predictive ability' to whole region is defined as 'vulnerable area ratio'. An indicator to compare three systems which is predictive ability divided by vulnerable area ratio was developed to make a comprehensive judgment. As a result, Catena ranked the highest in suitability.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.2136-2140
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2008
Recently environmental and ecological river management have been held in high repute, therefore it needs to river restoration and management works considering topographical shape of river. This study estimated the change of topographical shape in Gab- and Yudeung-River using time-series aerial photos. Especially, we selected location points of river facilities as weir and bridge that were built and removed and the confluence of Gab- and Yudeung-River. And we investigated the change of time-series flux and flow-direction. Also, through the estimation of sediment by river flow together, it is possible to supply decision making data that is very important to instream flow and environmental and ecological river restoration in urban stream.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.628-628
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2015
유역의 형상은 강우, 산사태 등과 같은 지배적인 침식작용과 더불어 지형 지질학적 요인들에 의해 결정되어 진다. 그러므로 유역형상에 대한 공간특성 분석을 위해서는 지형학적 요인과 다양한 침식작용에 대한 분석이 필요하다. 국내 외 많은 연구결과에 의하면 지형학적 인자에 의한 침식 형태는 국부경사와 집수면적의 크기에 의해 다양한 구간으로 나뉘며, 그 특성에 따라 지표침식, 세굴, 산사태 등으로 구분되는 것으로 연구된 바 있다. 일례로 유역 내 세굴과 관련된 지배인자는 집수면적보다는 국부경사에 반대로 지표침식, 산사태는 국부경사보다는 집수면적의 크기에 따라 영향을 받는다. 따라서 지형학적 인자(국부경사, 집수면적)의 임계치(threshold) 산출을 통해 침식특성(불안정지역)을 검토할 수 있으며, 이에 대한 물리적 검증은 여러 연구를 통해 물질플럭스(유량, 에너지)에 대한 Power Law로써 검증된바 있다. 본 연구에서는 이러한 지형학적 침식특성 분석을 위하여 2006년 집중호우에 의해 광역적 산사태가 발생한 강원도 평창군 진부면 일대의 $10m{\times}10m$ DEM로부터 국부경사, 집수면적을 산출하고 경사-면적한계곡선(Slope-Area Threshold Curve, SATC), 배수면적 확률분포곡선(Probability distribution of Drain Areas Curve, PDAC), 에너지지수 확률분포곡선(Probability distribution of Energy Index Curve, PEIC)를 실제 산사태지점과 중첩하여 도시하였다. 그 결과, 특정 임계구간(Threshold Area, Unstable area, 2~3권역)내에서 산사태 발생지점이 분포하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 지형학적 인자만을 고려하여 미계측 유역에 대한 잠재적 불안정지역의 판별이 가능할 것으로 판단되며, 추후 광역적 사면안정해석에 적용 가능할 것으로 판단된다.
The main objective of this study is to evaluate the preliminary landslide hazard based on the identification of geomorphological features, which are believed to be critical values in the initial state of landslides. Two methods, SINMAP and Planarity analyses, are used to simulate those characteristics where landslides are actually located. Results showed that both methods well discriminate geomorphic features between stable and unstable domains in the landslide areas. SINMAP analysis which is the consecutive model considering external factors like infiltration identifies the landslide hazard especially for debris flow type landslides better than plararity analysis focusing on a specific area. This analysis combined with other methods dealing with specific characteristics of geomorphological feature, the accurate landslide hazard will be evaluated.
The purpose of this study is to determine the weights of the factors for landslide susceptibility analysis using artificial neural network. Landslide locations were identified from interpretation of aerial photographs, field survey data, and topography. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil drainage, soil effective thickness, soil texture, wood age and wood diameter were extracted from the spatial database in study area, Yongin. Using these factors, the weights of neural networks were calculated by backpropagation training algorithm and were used to determine the weight of landslide factors. Therefore, by interpreting the weights after training, the weight of each landslide factor can be ranked based on its contribution to the classification. The highest weight is topographic slope that is 5.33 and topographic curvature and soil texture are 1 and 1.17, respectively. Weight determination using backprogpagation algorithms can be used for overlay analysis of GIS so the factor that have low weight can be excluded in future analysis to save computation time.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.427-427
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2018
최근 집중호우나 극한 강우사상으로 인하여 산사태나 토석류와 같은 산지재해가 빈번하게 발생하고 있으며 특히 우리나라는 지형 특성상 주거지역이 산지와 인접해 있는 경우가 많아 재해발생 시 피해를 가중시키는 원인이 되고 있다. 산지재해는 예측하기가 어렵고 산지에서 발생한 토석류가 계곡을 따라 흘러 내려와 도심지 및 산지와 인접한 도로나 주택지에 많은 피해를 발생 시키고 있다. 본 연구에서는 해마다 반복적으로 발생하고 있는 산사태나 토석류와 같은 재해의 피해저감과 원인분석을 위하여 강원도 삼척시 도계읍 일대를 대상지역으로 선정하고 산지유역의 위험성 분석을 위하여 사면안정성 예측 모델인 SINMAP 모형을 사용하여 산지재해가 발생 가능한 위험지역 및 안전한 구간을 분석하고 지형분류기법 중의 하나인 Topographic Position Index(TPI) 분석방법을 통해 대상지역의 지형위치지수를 계산하여 위험지형을 분류하였다.
The purpose of this study is to analyze the landslide susceptibility, containing the process, which reveals spatial relationships between landslides and geospatial data sets, which occurred in Janghung area in 1998. Landslide locations were detected from remotely sensed image and field survey and topography, soil, forest, and land use data sets were constructed as a spatial database in GIS. As the landslide occurrence factors, slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil, type, age, diameter and density of wood and land use were used. To extract the relationship between landslides and geospatial database, likelihood ratio was calculated and compared with the result of Yongin area. Also, the landslide susceptibility index was calculated by summation of the likelihood ratio and the landslide susceptibility map was generated using the index. As a result, it is expected that spatial relationships between landslides and geospatial database is helpful to explain the characteristics of lilndslide and the landslide susceptibility map is used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.3
s.37
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pp.55-62
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2006
The purpose of the current research is to evaluate the possibility of landslides by using geo-spatial information system. Geological information has been summarized and stability analysis for infinite slopes has been conducted based on the force equilibrium. In addition, the analysis of landslides was performed based on probabilistic approach by using probabilistic variables which can include uncertainty of input parameters. For the purpose of testifing the applicability of the analysis method actual geological data from a construction site was obtained, thereby performing both a preliminary analysis for a large area and detailed analysis for a better result. As a result of the current analysis several issues such as the possibility of development of landslides, detailed analysis of where landslides are most likely to be developed were analysed by using two concepts of safety and index of failure probability.
This study investigates the use of geomorphic analysis results obtained from high-resolution LiDAR-derived DEM. The results of analysis, slope angle and eigenvalue ratio (ER) were derived from the DEM for 3 landslide and 1 non-landslide occurrence area. Results of this study highlighted the importance of geomorphic analysis in characterizing landslide feature as well as the various contents in their future occurrence and activity. The relationship between the results of geomorphic analysis and landslides are well expressed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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