Landslide prediction modeling has been regarded as one of the important environmental applications in GIS. While, landslide stability in a certain area as collateral process for prediction modeling can be characterized by DEM-based hydrological features such as flow-direction, flow-accumulation, flow-length, wetness index, and so forth. In this study, Slope-Area plot methodology followed by stability index mapping with these hydrological variables is firstly performed for stability analysis with actual landslide occurrences at Boeun area, Korea, and then Landslide prediction modeling based on likelihood ratio model for landslide potential mapping is carried out; in addition, KOMPSAT EOC imagery is used to detect the locations and scalped scale of Landslide occurrences. These two tasks are independently processed for preparation of unbiased criteria, and then results of those are qualitatively compared. As results of this case study, land stability analysis based on DEM-based hydrological variables directly reflects terrain characteristics; however, the results in the form of land stability map by landslide prediction model are not fully matched with those of hydrologic landslide analysis due to the heuristic scheme based on location of existed landslide occurrences within prediction approach, especially zones of not-investigated occurrences. Therefore, it is expected that the resets on the space-robustness of landslide prediction models in conjunction with DEM-based landslide stability analysis can be effectively utilized to search out unrevealed or hidden landslide occurrences.
This paper is to investigate the characteristics of debris flow landslides in Gangwon Province through literature review, data collection and analyses and site investigation. As results of data analyses about landslides occurred currently in this province, the landslide in the form of debris flow is found to be 55 %. Therefore major loss and costs are caused by discharge of soil and rock fragments from landslide. From results of analyzing the geometrical characteristics of landslide, length of most of landslide is less than 200 m, their width is in the range of 10 - 40 m, most of them are know to be occurred in lower elevation than 400 m. Slope angle is in the range of 25 - 35 degrees. Comparing the period of rainfall intensity with the time of landslide being occurred, occurrence of landslide is quite related to duration of a heavy rainfall. For measures of controlling water flow discharge and debris flow, considering geological and topographical ground conditions, appropriate selection and building check dam, erosion control dam and ring net is very beneficial for reducing the loss and costs caused by the landslide of debris flow.
Park, Jae-Hyeon;Choi, Kyung;Bae, Jong Soon;Ma, Ho-Seop;Lee, Jong-Hak
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.94
no.3
s.160
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pp.129-134
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2005
Ths study was carried out to understand the geo-topographical characteristics of the landslide area (1.5 ha) in Maeri, Sangdong-myeon, Gimhaesi, Gyeongsangnam-do. The bedrock of the landslide area was diollites and the area in and around the upper slope with the scattered talus was composed of Masanam originated from Igneous rocks. The landslide occurred in 19th of April, 2004 and the amount of rainfall for 3 days before the landslide was 74mm. The landslide by land creeping in this area was mainly attributed to geo-topographical characteristics such as well developed colluvial and/or weathered soils, and land cutting in lower slope, although the landslide could be affected by the rainfall. The type of the landslide can be classified into the land creeping by concave colluvial soils.
In this study, the soil characteristics are analyzed using the result of various soil tests as an object of the soil layer of natural slopes in landslides areas composed with gneiss, granite, and the tertiary sedimentary rock. To investigate the soil characteristics according to landslide and non landslide areas, soils are sampled from Jangheung, Sangju and Pohang. The landslides at three areas are occurred due to heavy rainfall in same time. The geology of Jangheung area, Sangju area and Pohang area is gneiss, granite, and the tertiary sedimentary rock, respectively. On the basis of the landslide data and the result of soil test, the soil characteristics at the landslide area and the differentiation between landslide area and non landslide area are analyzed. However soil characteristics have a little differentiation to geological condition, the uniformity coefficient and the coefficient of gradation of soils at the landslide area is larger than those of soils at the non landslide area. Also, the proportion of fine particle of soils at the landslide area is higher. The plastic limit of soils sampled from the granite and the sedimentary rock regions is larger than that sampled from the gneiss region. However the liquid limit is irrelevant to the geological condition. Also, the consistency of soils at the landslide area is smaller. The natural moisture content of soils in the sedimentary rock regions is larger than that of the granite and gneiss. It is mainly influenced by mineral composition, soil layer structure, weathering condition, and so on. The soils sampled from landslide area have higher porosity and lower density than those from non landslide area. It means that the soils of landslide area have poor particle size distribution and loose density. Therefore, the terrain slope with poor distribution and loose density is vulnerable to occur in landslides. Also, landslides are occurred in the terrain slope with high permeability. The permeability is mainly influenced by the soil characteristics such as particle size distribution, porosity, particle structure, and the geological origins such as weathering, sedimentary environment. Meanwhile, the shear strength of soils is little difference according to the geological condition. But, the internal friction angle of soils sampled from the landslide area is lower than that of soils from the non landslide area. Therefore, the terrain slope with low internal friction angle is more vulnerable to the landslide.
Recently landslide occurs frequently by heavy rainfall, therefore there area many studies to analyze the vulnerable district of landslide and forecast the occurrence of landslide. This study analyzed soil characteristics in the occurrence district of landslide and the occurrence possibility of landslide ranked high in well draining soil as the result of frequency ratio according to the characteristics of drainage. Also as the result of frequency ratio of slope derived from DEM data, the occurrence possibility of landslide ranked high in slope range of $20{\sim}40^{\circ}$. And Also as the result of frequency ratio of aspect by geospatial analysis, the occurrence possibility of landslide ranked high in north aspect. Also, it is possible to evaluate the vulnerability of landslide by overlapping frequency ratio of the drainage of soil, slope and aspect. And future prediction ratio of landslide occurrence can be evaluated by performing the analysis and validation process respectively on the subject of the occurrence district of landslide.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.2
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pp.61-69
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2009
In mid-July, 2006 the torrential rainfall across Gangwon-do region caused 48 casualties and 1,248 houses submerged, resulting in damages with the restoration costs of 3 trillion and 512.5 billion won. This was because the topographic characteristics of Gangwon-do region for which mountainous areas mostly account increased the effects of landslide. In this study, the landslide region was shot using the PKNU No.4 system immediately after the occurrence of landslide in order to analyze it as objectively, exactly, and rapidly as possible. 1,054 areas with landslide occurrence were extracted by digitizing the shot images through visual reading after orthometric correction using ERDAS 9.1. Using the Arc GIS 9.2, a GIS program, hydrologic, topographic, clinical, geologic, pedologic aspects and characteristics of the landslide region were established in database through overlay analysis of digital map, vegetation map, geologic map, and soil map, and the status and characteristics of the occurrence of the landslide were analyzed.
Kim, Ki Heung;Jung, Hea Reyn;Park, Jae Hyeon;Ma, Ho Seop
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.14
no.2
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pp.33-45
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2011
The purpose of this study to analyze landslide-triggering factors using the 38 landslide cases occurred by typhoon, Rusa in 2002, Maemi in 2003 and Ewiniar in 2006 and geospatial characteristics in Hamyang and Geochang County. where two day's heavy rainfall was concentrated on. The rainfalls factors to trigger landslides were accumulative rainfall (>230mm) and rainfall intensity(>30-75mm). The highest landslide frequency was concentrated on the areas of 400-900m in height and on the slopes of $25-40^{\circ}$ in degree. The frequency of landslide was high exceedingly above 80% of a slope attitude, while the frequency is very low below 70%. Granite was more susceptible as much as 9 times than metamorphic rocks. In areas mixed soil with gravels and rock blocks, the frequency of landslide was 73%.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.100-100
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2003
The purpose of this study is to reveals spatial relationships between landslides and geospatial data set, map the landslide susceptibility using the relationships and verify the landslide susceptibility using the landslide occurrence data in Bosun area in 1998. Landslide locations were detected from aerial photography and field survey and topography, soil, forest, and land use data sets were constructed as a spatial database using 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. Is extract the relationship between landslides and geospatial database, Bayesian probability methods, likelihood ratio and weight of evidence, were applied and the ratio and contrast value that is W$\^$+/- W$\^$-/ were calculated. The landslide susceptibility index was calculated by summation of the likelihood ratio and contrast value and the landslide susceptibility maps were 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 landslide and the landslide susceptibility map is used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.6
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pp.597-607
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2016
The goal of this study was to analyze landslide susceptibility using two different models and compare the results. For this purpose, a landslide inventory map was produced from a field survey, and the inventory was divided into two groups for training and validation, respectively. Sixteen landslide conditioning factors were considered. The relationships between landslide occurrence and landslide conditioning factors were analyzed using the FR (Frequency Ratio) and EBF (Evidential Belief Function) models. The LSI (Landslide Susceptibility Index) maps that were produced were validated using the ROC (Relative Operating Characteristics) curve and the SCAI (Seed Cell Area Index). The AUC (Area under the ROC Curve) values of the FR and EBF LSI maps were 80.6% and 79.5%, with prediction accuracies of 72.7% and 71.8%, respectively. Additionally, in the low and very low susceptibility zones, the FR LSI map had higher SCAI values compared to the EBF LSI map, as high as 0.47%p. These results indicate that both models were reasonably accurate, however that the FR LSI map had a slightly higher accuracy for landslide susceptibility mapping in the study area.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.3
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pp.85-93
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2015
This paper mainly introduces the methods of extracting landslide information using ALOS(Advanced Land Observing Satellite) images and GIS(Geographical Information System) technology. In this study, we classified images using three different methods which are the unsupervised the supervised and the PCA(Principal Components Analysis) for extracting landslide information based on characteristics of ALOS image. From the image classification results, we found out that the quality of classified image extracted with PCA supervised method was superior than the other images extracted with the other methods. But the accuracy of landslide information extracted from this image classification was still very low as the pixels were very similar between the landslide and safety regions. It means that it is really difficult to distinguish those areas with an image classification method alone because the values of pixels between the landslide and other areas were similar, particularly in a region where the landslide and other areas coexist. To solve this problem, we used the LSM(Landslide Susceptibility Map) created with ArcView software through weighted overlay GIS method in the areas. Finally, the developed LSM was applied to the image classification process using the ALOS images. The accuracy of the extracted landslide information was improved after adopting the PCA and LSM methods. Finally, we found that the landslide region in the study area can be calculated and the accuracy can also be improved with the LSM and PCA image classification methods using GIS tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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