비선형 근사와 경험적 베이지안 크리깅을 이용한

토석류 피해 이전의 지형 추정

이종서1*, 이광연1, 윤석희1, 김동현1, 우충식2

(1한국치산기술협회 정보분석실, 2국립산림과학원 산사태연구과)

Estimation of Topography Before Debris Flow Damage

Using NonLinear Approximation and Empirical Bayesian Kriging

Jongseo Lee1*, Kwangyoun Lee1, Sukhee Yoon1, Donghyeon Kim1, Choongshik Woo2

(1Information Management and Data Analytics Team,

Korea Association of Forest Enviro-Conservation Technology

2Landslide Division, National Institute of Forest Science)

요약: 토석류는 산지토사재해의 일종으로 유동성을 보유하여 넓은 범위에 걸쳐 지형 변화를 야기한다. 토석류 피해로 인한 지형 변화를 정량적으로 분석하기 위해서는 피해 시점 전·후의 지형 자료 비교가 필요하나 피해 이전의 지형 자료 획득은 어려운 실정이다. 따라서 본 연구는 피해 이후 수집된 지형 자료를 기반으로 피해 이전 지형을 추정하고자 하였다. 첫 번째로, 토석류 피해 전·후의 LiDAR 자료가 수집된 경상북도 영주시 봉현면 두산리 일원 토석류 피해지를 기준으로 피해 이후의 지형 자료에 비선형 근사를 이용해 피해 이전의 지형을 추정하고 EBK(Empirical Bayesian Kriging)를 통해 보간하였다. 두 번째로, 실제 토석류 피해 이전 지형에 대해 비선형 근사-EBK를 통해 추정된 지형과 기존 지형 추정에 이용되는 Ordianry Kriging(OK), Gaussian Mixture Model(GMM)을 통해 추정된 지형 간의 Mean Error(ME)와 Root Mean Squared Error(RMSE)를 비교하여 모델의 적합성을 평가하였다. 그 결과, 실제 지형과 비선형 근사-EBK를 통해 추정된 지형 간의 ME는 약 1.14m±0.96m, OK는 1.38m±1.14m, GMM은 1.62m±1.25m로 분석되었고, RMSE는 비선형 근사-EBK 방법이 1.50m, OK가 1.79m, GMM이 2.05m로 확인되어 비선형 근사-EBK를 이용한 지형 추정이 가장 높은 정확도를 보였다.

Abstract: Debris flow is a type of forest soil sediment disaster with fluidity and causes topographic changes over a wide area. To quantitatively analyze the topographic changes caused by debris flow damage, it is necessary to compare pre-and post-damage topographic data. However, obtaining pre-damage topographic data is challenging. Therefore, this study aimed to estimate the pre-damage topography based on the topographic data collected after the damage. First, using the debris flow-affected area of Doosan-ri, Bonghyeon-myeon, Yeongju-si, Gyeongsangbuk-do, where pre- and post-debris flow LiDAR data were collected, we estimated the pre-damage topography through nonlinear approximation on the post-damage topographic data and interpolated it using Empirical Bayesian Kriging (EBK). Second, we evaluated the suitability of the model by comparing the Mean Error (ME) and Root Mean Square Error (RMSE) between the actual pre-damage topography and the topography estimated through nonlinear approximation-EBK, and those estimated using Ordinary Kriging (OK) and Gaussian Mixture Model (GMM), which are commonly used in topography estimation. As a result, the ME between the actual topography and the topography estimated through nonlinear approximation-EBK was approximately 1.14m±0.96m, compared to 1.38m±1.14m for OK and 1.62m±1.25m for GMM. The RMSE was 1.50m for the nonlinear approximation-EBK method, 1.79m for OK, and 2.05m for GMM, indicating that topographic estimation using nonlinear approximation-EBK showed the highest accuracy.

사사: This study was carried out with the support of “R&D Program for Forest Science Technology (Project No. RS-2024-00404816)” provided by Korea Forest Service (Korea Forestry Promotion Institute).