카테나적 개념에 기반한 사면유형 분류기법의 개발과 적용

Abstract

본 연구는 카테나 개념을 활용한 사면유형 분류기법을 개발·평가하고 이 결과의 활용가능성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 퇴적물의 침식-이동-퇴적이라는 지형학의 기본적인 프로세스를 기반으로 하는 카테나 개념을 활용하고 자기조직화 현상에 의해 비슷한 형태로 존재하는 유역을 분석 스케일로 한정하는 UcaP(Upslope contributing area Priority)사면유형 분류기법을 개발하고 기존의 방법들과 비교·평가한 결과는 다음과 같다. 첫째, 경사도를 우선으로 하는 SlgP와 단면곡면률을 우선으로 하는 PrcP 결과는 사면유형 분기점의 구조적 문제로 산정상부 사면유형인 Summit 사면을, 상대고도를 우선하는 ReeP 결과는 Backslope 사면을 과분류하는 문제가 나타났다. 이에 반해 UcaP 결과는 하천의 상류와 하류에 나타나는 사면유형의 분포 특징을 잘 반영한다. 둘째, 카테나 본래의 목적인 지형과 토양 사이의 상관관계에 대한 비교를 위해 토양 속성 6가지와 각 사면유형화 결과를 교차분석한 결과 네 가지 방법 모두 유의미하게 토양 속성을 분류하고 있는 것으로 나타났지만 해석에 주의를 요하며 보완연구가 필요하다. 셋째, 각 방법의 형태적 비교를 위해 하천망도와 비교한 결과, UcaP 방법이 Toeslope 사면의 형태적 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 넷째, 각 방법의 퇴적물 이동 형태 반영 정도를 비교한 결과, UcaP 결과에서만 각 사면유형의 이론적 배경에 맞는 침식량 분포가 나타나는 것을 확인하였다. 다음으로 다른 방법들과의 비교·평가에서 유용성을 확인한 UcaP 결과의 자연환경 정책적 적용가능성과 활용성을 산사태 위험 예측을 사례로 살펴보았다. 이진분류 기계학습 모델인 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀를 산사태 영향인자를 달리하여 총 9개 기계학습 모델을 구축하여 산사태 민감성 평가를 한 결과, 9개 모델 모두 준수한 예측 성능을 나타냈지만 지점별 예측 결과는 최대 90% 이상으로 나타나 기계학습 결과의 불확실성을 확인하였다. 그러나 UcaP와 같이 잘 분류된 사면유형 분류결과를 통해 기계학습 결과를 살펴보면 이론적·형태적·위치적 특징에 따라 Backslope 사면의 산사태 발생 가능성이 가장 높은 것을 확인할 수 있고 이를 기준으로 산사태의 공간적 관리 범위를 특정할 수 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 경로 복원을 사례로 사면유형 분류결과의 적용가능성을 살펴보았다. 기존 최소 비용 분석을 통한 경로 복원 연구는 경사도에 의존한 비용면 생성이 이루어져왔다. 그러나 경사도는 비용의 비등방성 측면만 반영되기 때문에 사면유형화 결과로 등방성 요소를 추가하고자 하였다. 조선시대 10대로를 기준으로 경사도 기반 경로와 UcaP 기반 경로를 비교한 결과, UcaP 기반 경로가 전체 경로 길이와 대로별 길이 모두 10대로에 근접하게 나타났다. 세부 경로의 차이를 시각적으로 살펴보면 경사도 기반 경로는 사면의 작은 경사차이에 의해 경로가 결정됨으로써 세부 경로가 10대로와 달라지는 경향이 곳곳에서 나타남을 확인하였다. 본 연구는 퇴적물의 침식-이동-퇴적 프로세스를 기본으로 하고 유역을 분석 스케일로 한정한다는 점에서 기존의 사면분류방법들과 차별성이 있다. 이러한 사면유형 분류결과는 위험 사면의 공간적 범위가 필요한 환경정책과 경로 복원 연구의 새로운 비용면으로 활용도가 높을 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to develop and evaluate the Hillslope position classification technique based on the catena concept and to examine the usability of these results. The UcaP(Upslope contributing area Priority) technique utilizes the concept of catena based on the movement process of sediments. And the basin, which is a similar form by self-organization, is presented to the analysis scale. The results of comparison with existing methods are as follows: First, SlgP(Slope gradient Priority), PrcP(Profile curvature Priority), and ReeP(Relative elevation Priority) results showed that structural problem at the division point causing overclassification of the Summit and Backslope. On the other hand, the UcaP results well reflect the distribution of hillslope in the upper and lower stream basins. Second, a chi-squared test analysis was performed on six properties and the results of four different methods to compare whether the catenas origin purpose is reflected. All four methods are significantly classifying soil properties, but require attention to interpretation and complementary research. Third, comparing to the river network for the morphological comparison of each method, it was found that the UcaP method had the highest morphological accuracy of Toeslope. Fourth, a comparison of the accuracy of sediment movement patterns in each method confirmed that only UcaP showed the suitable sediment distribution for the theoretical background of each hillslope position Next, the natural environment policy applicability and utilization of UcaP results, which were found useful in comparison and evaluation with other methods, were examined as examples for landslide susceptibility analysis. A total of nine machine learning models were constructed with different landslide impact factors groups and binary classification machine learning groups for landslide susceptibility analysis. Although all nine models showed good predictive performance, the results by points were up to 90% or more, confirming uncertainties in the results of machine learning. However, when looking at the results of machine learning through UcaP, it can be seen that the probability of landslides of the Backslope is highest according to the theoretical, morphological, and location characteristics. These results show that the well-classified hillslope position can specify the boundary of spatial management of landslides. Finally, the applicability of the UcaP results was examined as methods of past routes Restoration. In the least-cost path analysis study, cost surface generation has been dependent on the slope gradient. However, since the slope gradient only reflects the anisotropic, it was intended to add an isotropic as UcaP results. Comparing the slope-based route with the UcaP-based route based on the 10 boulevards of the Joseon Dynasty, the UcaP-based route was found to be close to both the entire route length and the length of each boulevard. A visual difference of detail paths confirmed that the slope-based route tended to vary in detail from 10 roads due to the small difference in slope. As a result of comparing the visual differences of the routes, detailed route differences were found between the 10 boulevards and the slope-based routes in many areas. This study differs from the existing hillslope position classification methods in that it is based on the sediment process and limits the basin boundary as an analytical scale. It is expected that the results of UcaP will be highly useful as a policy that require the spatial boundary of dangerous slopes and as a new cost of route restoration studies.