원문정보
초록
영어
Predicting transported sediment yields by debris flow is essential for appropriate plans, which constructed facilities and determined the scale. For approaching a suitable for estimating transported sediment yields, we applied for calculation transported sediment yields using LiDAR data from three events associated with debris flow for 2023 years in South Korea. After that, we interpret the our estimation from previous studies. In here, for utilizing drone LiDAR data, a Digital Elevation Model(DEM) was concepted as pre-and post-debris flow condition, separately. In particular, DEM of the pre-debris condition was designed by surface reconstruction, and transported sediment yield (V1) was calculated by comparing the two digital elevation models. In addition, the Volume of Sediment Transported (V2~V5) estimated using the four models suggested in previous studies. As a result, V1 was estimated to be between 17,169.2~18,157.5㎥, while the values of V2~V5 were calculated to range from 0.01 to 3.94 times the value of V1. Ultimately, this study is expected to provide foundational data for predicting transported sediment yields by debris flow in forest watersheds.
한국어
토석류 이동 토사량은 사방 구조물의 적정 설계계획을 수립하고, 토석류로 인한 규모 및 범위를 결정하기 위한 필수 요소이다. 따라서 이 연구는 2023년 토석류 피해지 3개소를 대상으로 LiDAR 자료를 활용하여 이동 토사량을 산정하고, 선행연구에서 제시된 이동 토사량 산정 모델로 추정된 토사량과 비교·검증해봄 으로써 국내 여건에 적합한 이동 토사량 산정모델을 제시하고자 하였다. 드론 LiDAR 기반의 토석류 피해 이후 DEM과 지형복원을 통해 제작한 토석류 피해 이전 DEM을 대조하여 토석류 피해지 이동 토사량(V1)을 산정한 결과, 총 127,749.9㎥이었으며, 17,169.2~58,157.5㎥의 범위를 나타냈다. 또한, 산사태 위험등급 기반 산정 방법(V2), 침식 가능 토사량 산정식(V3), 운반 가능 토사량 산정식(V4) 및 Marchi & D’Afostino의 반경험식(V5)을 활용하여, 이동 토사량을 추정한 결과, 최소 374.8㎥에서 최대 111,567.0㎥ 이었다. 최종적으로 이 연구는 산림 유역의 토석류 이동 토사량을 산정하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대한다. 다만 보다 정확한 이동 토사량을 산정하기 위해서는 토석류 피해지에 대한 지속적인 조사와 함께 통계적 분석을 위한 자료구축이 필요할 것이다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구절차 및 방법
1. 연구절차
2. 연구대상지
3. 드론 LiDAR 지형복원기술 기반 토석류 이동 토사량산정
4. 토석류 이동 토사량 추정
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 드론 LiDAR 지형복원기술 기반 토석류 이동 토사량산정결과
2. 토석류 이동 토사량 추정결과
3. 이동 토사량 비교
Ⅳ. 결론
감사의 글
References
국문초록
