The objective of the study is 10 know the relation of landslide occurrence with using TPI (Topographic Position Index) in the Pyungchang County. Total 659 landslide scars were detected from aerial photographs. To analyze TPI, 100m SN (Small-Neighborhood) TPI map, 500m LN (Large-Neighborhood) TPI map, and slope map were generated from the DEM (Digital Elevation Model) data which are made from 1 : 5,000 digital topographic map. 10 classes clustered by regular condition after overlapping each TPI maps and slope map. Through this process, we could make landform classification map. Because it is only to classify landform, 7 classes were finally regrouped by the slope angle information of landslide occurrence detected from aerial photography analysis. The accuracy of reclassified map is about 46%.
본 연구는 울주군과 경상남도 일대를 대상으로 산지습지 가능지역의 분포를 예측하기 위한 Topographic Position Index(TPI) 방법론을 제시하고, 예측된 분포가능지와 기존 습지의 적합성을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 산지습지 분포예측은 DEM에서 추출된 TPI 그리드, 그리고 그 값을 통해 분류된 대상지의 사면 위치와 지형유형에 의해서 수행되어졌다. TPI 방법에 의해 산지습지 분포가능지를 예측한 결과에 따르면, 평탄지 경사기준이 $5^{\circ}$ 이하인 경우의 분포가능지는 전체면적의 0.1%($1.38km^2$), 그리고 경사도 $20^{\circ}$ 이하인 경우는 3.5%($37.1km^2$)를 차지하는 것으로 나타났다. 예측된 산지습지 분포가능지와 대상지 내의 기존 산지습지를 비교하여 적합성을 분석한 결과, 평탄지 경사기준이 $10^{\circ}$ 이하인 경우의 적합성이 0.066으로 가장 높았고, 평탄지 경사기준 $20^{\circ}$ 이하에서 예측된 지역의 적합성이 0.019로 가장 낮은 것으로 나타났다.
TPI (Topographic Position Index)와 경사도를 조합하여 새로운 산사태 인자인 TSI (TPI-Slope Index)를 제안하고 산사태 예측모형에 적용하였다. 이를 위해, 먼저 다양한 분석 반경의 TPI를 서로 비교하여 TPI350이 연구 대상 지역에 가장 적합함을 알아내었고, 이를 경사도와 조합하여 TSI를 제작하였다. 본 논문에서 제안한 TSI의 적용성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 이용한 결과, 산사태 예측 모형에 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 그 후, 기타 지형 정보들과 토양 및 임상 정보를 추가하여 산사태 위험도를 평가하는 로지스틱 회귀 모형을 제작하였다. 이를 위해 DEM (Digital Elevation Model), 토양도, 임상도로부터 추출할 수 있는 산사태 관련 인자들을 수집하고 이들을 검토하여 다른 인자와 상관도가 높거나 산사태와의 연관성이 낮은 인자들은 우선 제외하였다. 그 결과, TSI, 고도, 사면 길이, 경사향, 유효 토심, 영급, 나무 밀도, 임상 등 8개의 인자가 선정되어 회귀분석에 독립변수로 입력되었다. 변수의 입력 방법(전진 선택법, 후진 제거법, 직접 선택법)에 따라 3가지 모형을 생성하였고, 이들에 대한 평가를 수행하였다. 세 모형에서 선택된 변수는 조금씩 다르지만, 공통적으로 유효 토심, 나무 밀도, TSI 인자의 중요도가 높은 것으로 나타났다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.281-284
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2008
Due to the remarkable development of the GIS and spatial information technology, the information on the national land and scientific management are disseminated. According to the result of research for an efficient analysis of forest site, it presents distinguishing of satellite image and methodology of TPI (Topographic Position Index). The prediction of forest site distribution through this research, specified Gyeongju-si area, gives an effect to distinguishing honor system through Quickbird image with the resolution 0.6m. Furthermore it was carried out through TPI grid that is abstracted by DEM, slope of study area and type of topography, as well as it put its operation on analysis and verification of relativity between the result of prediction on forest site distribution and the field survey report. It distinguishes distribution of country rock that importantly effects to producing of soil, using 1: 5000 forest maps and grasping distribution type of soil using satellite image and TPI, it is supposed to provide a foundation of the result on prediction of forest site. With the GIS techniques of analysis, inclination of discussion, altitude, etc, and using high resolution satellite image and TPI, it is considered to be capable to provide more exact basis information of forest resources, management of forest management both in rational and efficient.
개발계획이나 환경계획 수립시에 절대적인 해발고도를 기준으로 지형적 특성을 분석한다면 절대표고가 낮은 지역은 대부분 개발가능지로 구분된다. 따라서 지역적 특성을 반영하는 상대표고를 적용하여야 하나 산의 경계구획,능선설정 등의 어려움으로 아직 전국단위의 구체적인 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 최근 Weiss 가 제안한 지형위치지수 ( Topogr aph i c Position Index, TPI) 를 적용하여 전국 단위의 상대표고 분석 가능성을 검토하였다. TPI 모델 도출 결과와 기존 환경부 국토환경성 평가에 사용한 Gaia EZeye 모델 결과를 중첩 비교한 결과 정확도가 높은 것으로 나타났다.
다중빔측심자료를 이용하여 우리나라 전 연안 해역에 발달한 해저 사퇴의 분포를 확인하고, 해역별 지형 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 국립해양조사원의 황해와 대한해협 수심자료를 이용하여 DEM 자료를 작성한 후 TPI 기법을 적용하여 사퇴의 경계를 정밀하게 추출하였다. 그 결과 우리 해역에 분포하는 총 200개의 사퇴를 확인하였으며, 그들의 규모(폭, 길이, 둘레, 면적, 높이)와 형태(폭/길이 비율, 높이/폭 비율, 선형·분기형, 노출·비노출형)에 대한 통계분석을 실시하여 사퇴의 지역별 특성을 분석하였다. 이러한 연구 결과는 연안 항해안전은 물론 해양지명 선정 지원, 해사골재자원 파악, 수산자원 관리 등에 활용될 수 있다.
최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험 지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.
지형은 연료의 구성과 기상 및 산불로부터 발생하는 에너지의 흐름에 영향을 미쳐 산불행동에 관여하는 인자이다. 따라서 지형에 따른 산불피해도를 정략적으로 해석할 수 있다면, 산불위험도 작성 및 진화대원 안전 확보에 있어 기초 자료로 응용될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 삼척(2000년 발생), 청양(2002년 발생), 양양(2005년 발생) 산불을 대상으로 산불피해도를 분석하고 지형을 구분한 다음 통계분석을 실시하여 두 인자간의 상관관계를 알아보았다. 산불피해도는 산불 전후 Landsat TM 영상에서 추출한 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio)의 차이를 이용하였다. 지형은 지형위치지수(Topographic Position Index)를 이용해 Weiss(2001)가 제시한 10개로 구분하였다. 분석결과 산지수로, 능선, 산복사면 등의 지형에서 산불피해도가 높게 나타났으며, 곡저구릉, 평탄곡지, 평지 등의 지형은 산불피해도가 낮게 나타났다. 이를 임상별로 세분해 보면 산불피해도는 침엽수림에서 활엽수림에 비해 지형에 더 민감하게 반응한 것으로 나타났다.
기존에 사용되고 있는 대부분의 DEM을 이용한 지형분류는 중심 셀과 주변 셀과의 수치를 비교하기 때문에 그 결과 값이 분석반경에 민감하다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해 지형패턴(Geomorphons)을 이용한 새로운 방식의 지형분류 방법이 등장하였는데 이는 중심 셀과 주변 셀의 높이를 비교하여 그 패턴을 저장하고 이를 바탕으로 지형을 분류하는 방법이다. 본 연구에서는 지형패턴 분류법을 이용하여 평창강 유역을 대상으로 지형을 분류하였다. 분석 결과를 검증하기 위해 최근에 많이 사용하고 있는 지형분류방법 중의 하나인 Topographic Position Index(TPI)와 분석결과를 비교하였다. 또한 이미 기 구축된 하계망도, 유역도와 비교해본 결과 다음과 같은 특징을 발견하였다. 첫 번째로 지형패턴 분류법은 구축시간과 구축비용을 줄일 수 있기 때문에 사용자 중심의 지형분류 방법이라고 할 수 있다. 두 번째로 개방성을 이용한 패턴을 기반으로 지형을 분류하였기 때문에 스케일종속성(scaledependency) 문제를 상당부분 극복하였다. 이는 지형패턴에 기반한 지형분류방법이 기존의 지형분류방법들이 가지고 있는 특징을 계승하면서 기존의 방법들과는 다른 독특한 강점이라고 볼 수 있다. 마지막으로 지형패턴을 이용한 지형분류방법이 보다 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 이용되기 위해서는 현장답사를 통해 실제 지형과 분류된 지형이 일치하는지에 대한 체계적인 검증이 필요하다.
A number of investigations and studies have been conducted in various fields regarding the sediment disasters of Mt. Woomyeon that occurred in July 2011. We collected and compared the topographic information of the general points where debris flows did not occur and the collapse points where the debris flow occurred in order to find out the characteristics of the collapse points in Woomyeon mountain. The collected topographic information is altitude, curvature, slope, aspect and TPI(topographic position index). As a result of comparison, there were relatively many collapse points at an altitude of 210m to 250m, and at a slope of 30° to 40°. In addition, the risk of collapse was low in a cell where the curvature was close to 0, and the risk was higher in concave terrain than in convex terrain. In the case of TPI, there was no statistical difference between the general points and the collapse points when the analysis radius was larger than 200m, and there was a correlation with the curvature when the analysis radius was smaller than 50m. In the case of debris flows that are affected by artificial structures or facilities, there is a possibility of disturbing the topographic analysis results. Therefore, if a research on debris flow is conducted on a mountain area that is heavily exposed to human activities, such as Woomyeon mountain, diversified factors must be considered to account for this impact.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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