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Application of Spatial Data Integration Based on the Likelihood Ratio Function nad Bayesian Rule for Landslide Hazard Mapping
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  • Application of Spatial Data Integration Based on the Likelihood Ratio Function nad Bayesian Rule for Landslide Hazard Mapping
  • Application of Spatial Data Integration Based on the Likelihood Ratio Function nad Bayesian Rule for Landslide Hazard Mapping
저자명
지광훈,권병두,박노욱,Chi. Kwang-Hoon,Chung. Chang-Jo F.,Kwon. Byung-Doo,Park. No-Wook
간행물명
한국지구과학회지
권/호정보
2003년|24권 5호|pp.428-439 (12 pages)
발행정보
한국지구과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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영문초록

여러 지질재해 중에서 산사태로부터 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 산사태에 대해 취약한 지역의 추정이 필요하다. 산사태 위험성의 정량적 분석을 목적으로, 본 논문에서는 확률론적 공간통합 방법인 베이지안 기법의 적용가능성에 대해서 논의하고자 한다. 우선 산사태 발생과 관련이 있는 여러 공간자료의 확률론적 표현을 위해 우도비 함수를 사용하였으며, 베이지안 결합 규칙을 이용하여 최종적으로 통합된 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태 공간 분포의 분할을 통한 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태로 피해를 입은 경기도 장흥지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 사례연구 수행 결과, 우도비에 기반한 베이지안 공간 통합 기법은 효율적으로 다양한 공간 자료를 통합할 수 있었으며, 검증결과는 해석과 의사결정 보조자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

기타언어초록

Landslides, as a geological hazard, have caused extensive damage to property and sometimes result in loss of life. Thus, it is necessary to assess vulnerable areas for future possible landslides in order to mitigate the damage they cause. For this purpose, spatial data integration has been developed and applied to landslide hazard mapping. Among various models, this paper investigates and discusses the effectiveness of the Bayesian spatial data integration approach to landslide hazard mapping. In this study, several data sets related to landslide occurrences in Jangheung, Korea were constructed using GIS and then digitally represented using the likelihood ratio function. By computing the likelihood ratio, we obtained quantitative relationships between input data and landslide occurrences. The likelihood ratio functions were combined using the Bayesian combination rule. In order for predicted results to provide meaningful interpretations with respect to future landslides, we carried out validation based on the spatial partitioning of the landslide distribution. As a result, the Bayesian approach based on a likelihood ratio function can effectively integrate various spatial data for landslide hazard mapping, and it is expected that some suggestions in this study will be helpful to further applications including integration and interpretation stages in order to obtain a decision-support layer.