산사태 취약성 매핑을 위한 객관적 부재 데이터 샘플링 방법

Aug 21, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 1740(2023) 이 기사 인용

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산사태 취약성 지도의 정확성과 품질은 사용 가능한 산사태 위치와 부재 데이터(산사태가 아닌 위치)에 대한 샘플링 전략에 따라 달라집니다. 본 연구에서는 마할라노비스 거리(MD)를 기반으로 부재 데이터 샘플링의 임계값을 결정하는 객관적인 방법을 제안합니다. 방글라데시 랑가마티(Rangamati) 지역의 3개 구역(Upazilas)에 대한 산사태 취약성 매핑에 이 방법을 실증하고, 그 결과를 경사 기반 부재 데이터 샘플링 방법을 기반으로 제작된 산사태 취약성 지도와 비교합니다. 경사, 면, 평면곡률 등 15가지 산사태 원인요인을 이용하여 먼저 자유도 14의 카이제곱 분포를 기준으로 임계값 23.69를 결정합니다. 이 임계값은 261개의 ​​무작위 부재 데이터에 대한 샘플링 공간을 결정하는 데 사용되었습니다. 이에 비해 우리는 < 3°의 경사 임계값을 기반으로 다른 부재 데이터 세트를 선택했습니다. 그런 다음 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 산사태 취약성 맵을 생성했습니다. 정확도 평가에는 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 Kappa 지수를 사용했고, 일관성 평가에는 SCAI(Seed Cell Area Index)를 사용했습니다. 제안된 방법을 사용하여 제작된 산사태 민감성 지도는 모델 적합도(0.87), 예측도(0.85), Kappa 값(0.77)이 비교적 높은 것으로 나타났다. 경사면 기반 표본추출로 생성된 산사태 취약성 지도 역시 상대적으로 정확도가 높지만, SCAI 값은 일관성이 낮다는 것을 시사한다. 또한 경사 기반 샘플링은 매우 주관적입니다. 따라서 산사태 취약성 매핑에는 MD 기반 부재 데이터 샘플링을 사용하는 것이 좋습니다.

산사태는 경사면 재료의 전단 응력이 전단 강도2를 초과할 때 경사면1을 따라 암석, 토양 및 흙이 이동하는 것입니다. 이는 전 세계적으로 인프라에 피해를 주고 인명 손실을 초래합니다3,4,5. 산사태 목록과 민감도 매핑은 산사태로 인한 손실을 완화하는 데 매우 중요합니다2,6,7,8,9. 산사태 목록은 이전에 발생한 산사태10를 기록하는 반면, 산사태 민감도는 해당 지역의 산사태 확률을 나타냅니다11. 산사태는 경사, 곡률, 토지 이용/토지 피복, 지질학 및 고도와 같은 다양한 원인 요인의 영향을 받습니다7,12,13. 산사태 목록과 다양한 원인 요인과의 관계를 사용하여 산사태 취약성 지도를 도출할 수 있습니다14.

로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신, 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅을 포함하여 산사태 민감성 매핑에 다양한 통계 방법이 사용되었습니다. 이러한 통계방법은 산사태 원인요인을 독립변수로 사용하고 산사태 위치(존재 데이터)와 비산사태 위치(부재 데이터)를 종속변수로 사용합니다4. 존재 데이터는 주로 산사태 목록에서 나온 것입니다. 대조적으로, 데이터가 없으면 일반적으로 사용할 수 없으며 산사태 확률이 낮은 위치를 샘플링하기 위한 특정 전략이 필요합니다7,18. 산사태 취약성 지도의 품질과 정확성은 원인 요인과 존재 데이터의 품질뿐만 아니라 부재 데이터 샘플링 방법에 따라 달라지며 때로는 이 샘플링이 어떻게 수행되는지에 따라 정확도가 달라집니다18.

무작위 샘플링은 부재 데이터에 대한 가장 일반적인 접근 방식입니다. 부재 데이터에 대해 기록된 산사태 이외의 모든 위치를 고려합니다19,20. 이 방법을 사용하려면 전체 지역에 대한 대표적인 산사태 조사가 필요합니다21. 상대적으로 작은 지역의 산사태 취약성 매핑에는 적합하지만 넓은 지역이나 지역 규모에서는 어려움에 직면합니다12. 무작위 샘플링을 기반으로 한 산사태 취약성 지도의 정확도는 일반적으로 낮으며 알려진 산사태 위치에 편향되어 있습니다21. 사전 데이터 탐색 분석, 버퍼 제어 샘플링, 커널 밀도 추정, 유클리드 거리, 단일 클래스 또는 존재와 같은 거리 및 밀도 기반 측정을 포함하여 산사태 취약성 매핑의 정확성과 품질을 향상시키기 위해 다양한 부재 데이터 샘플링 방법이 제안되었습니다. 유일한 분류 방법 및 Bioclim7,8,12,21과 같은 종 밀도 분포 모델링.