최근 인간의 활동에 의해 나타나는 인문 활동의 중요한 요소로써 지리현상을 체계적으로 이해하고 활용하고자하는 노력이 증가하고 있다. 이를 위해 지형을 공간과 연계하여 표현할 필요성이 있으며, 특히 수치표고모형을 활용한 지형분석의 기술은 지형에 대한 정밀한 수치표고모형을 생성하여 고품질의 3차원 지형정보가 필요한 분야에서 신속하고 정확하게 지표면에 대한 표고 및 경사도에 대한 정보의 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 라이다측량 데이터를 활용해 대상지역에 대한 좀 더 정밀한 수치표고모형을 만들어 기존의 축척 1:1000인 수치지형도와의 비교를 통한 정량적 분석을 실시하였다. 라이다 데이터에 의해 생성된 수치표고모형 자료를 이용하여 지형경사도를 분석한 결과 대상지역 및 주변의 경사도를 비교적 상세하게 표현할 수 있었으며, 표고 해석 결과도 라이다 데이터를 활용한 분석이 수치지형도를 이용한 분석보다 대상지역 및 주변의 표고를 비교적 상세하게 표현할 수 있었다.
본 연구는 분포형 수문 모형인 TOPMODEL의 기본 입력자료인 지형지수, 1n(a/tan {{{{{B}_{}}}}}) 산정을 위한 알고리즘과 수로형성면적(CIT)과 구배멱급수(H)를 고려한 개선된 지형지수 산정 알고리즘의 국내 지형에 대한 적용성을 검토하였다. 대상 유역은 청도천 유역의 한제천 소유역 (18.6km2)과 위천 대표 시험유역의 동곡 소유역(33.6km2)으로, 이 두 유역에 대한 10m, 20m, 30m, 50m, 100m의 수치고도자료(Digital elevation model ; DEM)을 구축하였다. 기존 알고리즘에 대해 수로형성면적의 적용 결과, 수로 격자에 대한 지형지수의 적절한 처리를 통해 개선된 계산 결과를 얻을 수 있었고, 구배멱급수(H)의 적용을 통해 기존의 다방향 흐름(MFD) 알고리즘에 비해 유역 내 협곡 지점에 대한 흐름의 수렴 효과를 얻을 수 있었다. 개선된 알고리즘에 의해 계산된 지형지수 분포는 최대값의 감소로 유출 모의시 과도한 초기 유출 계산 문제를 완화시킬 수 있었다. 기존 알고리즘을 사용한 유출 모의와 비교하여 개선된 알고리즘을 활용한 전체적인 모의 효율은 유사하나 수문정보의 공간 분포 산정은 보다 합리적인 결과를 도출하였다,
The objective of this paper is to compare the prediction performances of different landslide hazard maps based on topographic data stemming from different sources of elevation. The geostatistical framework of kriging, which can properly integrate spatial data with different accuracy, is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. A case study from Boeun, Korea illustrates that the integration of elevation and slope maps derived from different data yielded different prediction performances for landslide hazard mapping. The landslide hazard map constructed by using the elevation and the associated slope maps based on geostatistical integration of spot heights and ASTER-based elevation resulted in the best prediction performance. Landslide hazard mapping using elevation and slope maps derived from the interpolation of only sparse spot heights showed the worst prediction performance.
도시의 환경문제가 인구와 시설의 증가에 의해서 점점 더 심각해짐에 따라 도시내 산림을 도시에서 가장 중요한 부분으로 인식하고 있다. 따라서 본 연구에서는 대전지역에서 도시내 또는 도시외곽에 위치한 산림을 합리적으로 관리하고 이용하기 위한 기본적 분석 단계로서 산림지역의 지형환경을 Landsat - 5 TM데이타와 수치지형자료를 이용하여 분석하였다. Landsat - 5 TM의 영상자료로부터 산림지역을 추출하였고, 수치지형자료를 이용하여 표고, 경사도, 주경사향의 분포를 분석하였다. 영상자료로부터 추출한 산림지역에서 특히 보문산, 봉산, 갑하산, 식장산과 계족산의 5개 지역을 대상으로 지형환경 분석이 이루어졌다. 대전지역에서 산림지역이 차지하는 면적비율은 55.1%로 도심지역보다 약 5배 많은 며적이다. 전체 산림지역의 표고 분포는 200m 이하가 70.8%이고, 400m 이상은 4.8%이다. 5개 지역에서 계족산은 100~200m 지역의 전체의 45.7%, 보문산은 300m 이하 지역이 92.4%이다. 갑하산과 식장산에서 300m 이상되는 지역은 각각 20.4%와 46.6%이다. 도시내에 위치하고 있는 봉산을 제외하고 모든 지역에서 50% 이상이 경사 20$\circ $ 이상의 급경사지로 구성되어 있다. 특히 식장산에서는 30$\circ $ 이상의 절험지가 35.2%나 분포하고 있다. 식장산과 갑하산은 보문산, 계족산보다 고도, 경사도 변화가 심한 것으로 나타났다.
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model have been widely used in simulating hydrology and water quality analysis at watershed scale. The SWAT model extracts topographic feature using the Digital Elevation Model (DEM) for hydrology and pollutant generation and transportation within watershed. Use of various DEM cell size in the SWAT leads to different results in extracting topographic feature for each subwatershed. So, it is recommended that model users use very detailed spatial resolution DEM for accurate hydrology analysis and water quality simulation. However, use of high resolution DEM is sometimes difficult to obtain and not efficient because of computer processing capacity and model execution time. Thus, the SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix module, which can extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution and updates SWAT topographic feature automatically, was developed and evaluated in this study. The analysis of average slope vs. DEM cell size revealed that average slope of watershed increases with decrease in DEM cell size, finer resolution of DEM. This falsification of topographic feature with low resolution DEM affects soil erosion and sediment behaviors in the watershed. The annual average sediment for Soyanggang-dam watershed with DEM cell size of 20 m was compared with DEM cell size of 100 m. There was 83.8% difference in simulated sediment without STOPFEE module and 4.4% difference with STOPFEE module applied although the same model input data were used in SWAT run. For Imha-dam watershed, there was 43.4% differences without STOPFEE module and 0.3% difference with STOPFEE module. Thus, the STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed was applied for Chungju-dam watershed because its topographic features are similar to Soyanggang-dam watershed. Without the STOPFEE module, there was 98.7% difference in simulated sediment for Chungju-dam watershed for DEM cell size of both 20 m and 100 m. However there was 20.7% difference in simulated sediment with STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed. The application results of STOPFEE for three watersheds showed that the STOPFEE module developed in this study is an effective tool to extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution DEM. With the STOPFEE module, low-capacity computer can be also used for accurate hydrology and sediment modeling for bigger size watershed with the SWAT. It is deemed that the STOPFEE module database needs to be extended for various watersheds in Korea for wide application and accurate SWAT runs with lower resolution DEM.
측지학적 경계치인 지오이드의 결정에 있어서 지형효과(topographic effect)는 가장 중요한 요소중의 하나이다. 따라서 우리나라와 같이 산악지역이 많은 지역에서 정밀지오이드모델을 개발하기 위해서는 지형효과를 적절하게 계산하고 적용하여야 한다. 적합한 중력학적 환산방법의 결정은 각 환산방법에서 산출되는 지오이드 상에서의 간접효과의 크기, 산출된 중력이상치의 크기 및 완만성, 각 환산방법에 연관된 지구물리학적 해석결과 등에 따라서 결정된다. 본 연구에서는 우리나라의 지오이드 모델의 개발을 위해 약 100m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 구축하고, 이에 대해 3가지의 중력학적 환산방법(Helmert 응축 방법, RTM 방법, Airy-isostatic 방법)을 적용하여 지형효과를 산출하였다. 그 후 산출된 지형효과를 분석하여 우리나라에 가장 적합한 중력학적 환산방법을 평가한 결과, RTM 환산방법을 이용한 경우에 중력이상치의 크기 및 지오이드 상에서 간접효과의 크기가 각각 $0.660{\pm}13.009mGal$, $-0.004{\pm}0.131m$로 가장 완만한 형태를 나타내었다. 이를 통해 RTM 환산방법이 Helmert 응축 및 Airy-iostatic 방법에 비하여, 한국의 정밀지오이드 모델 개발을 위한 지형효과의 산출에 있어 더욱 안정적이고 정확한 방법으로 판단되었다.
본 연구는 최근 지리학에서 많이 이용되고 있는 GIS를 지형분석에 적응하기 위하여 한반도의 남해안에 위치하는 거제도를 해상으로 지형 및 하계망의 특성 및 지질과 지형, 지질과 하계망, 지형과 하계망과의 관련성을 GIS를 이용하여 분석한 것으로 상용 Data인 DTED와 지형도상의 Data를 같이 사용하고 이를 비교하여 봄으로써 장차 지형분석에 GIS의 이용 가능성과 DTED를 이용한 지형 및 하계분석의 가능성을 평가하고자 한다. 거제도의 자연 환경을 지형도 Data와 DTED를 이용 GIS Tool로 분석하여 그 결과를 비교한 결과 GIS Tool로 지형분석에는 문제가 없었으나 GIS자체가 지형분석을 위해 만들어진 Tool이 아니기 때문에 방법상의 문제가 제기되었다. 또한 지형도상의 Data와 DTED의 분석결과를 비교한 결과 DTED가 지형도 Data에 비해 정밀도가 떨어지고 좌표상의 오차가 발생하였다. 이러한 문제가 있기는 하나 접근이 불가능한 지역이나 넓은 지역을 대상으로 한 분석에서는 DTED가 유용한 자료로 사용될 수 있다.
본 연구에서는 홍수해석 등 수치모형을 이용한 기존의 홍수위험지역 선정 시 필요한 시간과 노력을 절감하고자 유출메커니즘 기반의 지형 분석을 통해 홍수취약지역을 제시하고자 한다. 유출메커니즘 기반의 홍수취약지역은 강우-유출수의 지표면 흐름누적 특성에 유리한 지역으로 일반적으로 저지대, 완경사, 하천 등이 해당된다. 분석을 위해 대상지역인 서울시의 수치지형도를 이용하여 표고, 경사도, 수직 및 수평 사면 곡률, 지표습윤계수 (Topographic Wetness Index, TWI), 유수력 지수 (Stream Power Index, SPI), 하천 및 맨홀과의 거리 등 8개의 지형학적 인자를 고려하였다. 지형학적 인자들과 실제 침수흔적자료와의 ROC (Receiver Operation Characteristic) 분석 결과, 표고, 경사도, 지표습윤계수, 맨홀과의 거리 등 4개의 지형학적 인자가 침수지역을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 홍수취약지역 선정 시 본 연구에서 제안하는 다양한 인자에 대한 우선순위 산정 방안은 홍수에 기여하는 지형학적 분석 요소를 간소화 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 산악 지형의 레이더(SAR) 영상자료에서 흔히 볼 수 있는 지형의 기복에 의한 화소값의 왜곡 보정과 관련된 것이다. 연구 자료로는 RADARSAT 위성에서 얻어진 서울 남쪽 관악산과 안양 지역의 SAR 영상자료를 이용하였고, 영상자료의 보정을 위하여 SAR 영상과 유사 한 해상력을 갖춘 수치고도자료(digital elevation model)를 제작하였다. 레이더 영상자료는 먼저 각 화소가 가지고 있는 기하학적 왜곡을 보정하여 정확한 지도좌표에 등록함으로써, 수치고도자 료로부터 각 화소 지점의 구체적인 지형적 특성에 관한 자료를 산출하였다. 영상의 각 화소값에 미치는 지형적 영향을 분석하기 위한 기하학적 인자로서 각 지점에 입사되는 레이더파와 경사면 의 연직선이 이루는 유효입사각(local incidence angle)을 산출하였다. 수치지도로 제작된 임상도 를 이용하여 동일한 임분특성을 가지고 있는 산림내에서 얻어지는 레이더 반사치와 유효입사각의 관계를 분석하였다. 영상자료의 지형효과 보장은 실험적인 방법에 의하여 수행되었는데, 유효입사 각과 레이더 반사치와의 관계에서 도출된 지형에 의한 영향을 나타내는 수식을 적용하였다. 보정 결과는 육안에 의한 영상의 비교와 함께 현지자료를 이용하여 검증하였다.
In this study, in order to estimate high resolution precipitation with monthly time scales, Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) was modified and configured for Korean precipitation based on elevation, distance, topographic facet, and coastal proximity. Applying this statistical downscaling model to Korean precipitation for 5 years from 2001 to 2005, we have compiled monthly grid data with a horizontal resolution of 5-km and evaluated the model using bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient between the observed and the estimated. Results show that bias, RMSE, and correlation coefficient of the estimated value have a range from 0.2% to 1.0%, 19.6% (June) to 43.9% (January), and 0.73 to 0.84, respectively, indicating that the modified Korean PRISM (K-PRISM) is reasonably worked by weighting factors, i.e., topographic effect and rain shadow effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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