지구통계학적 시뮬레이션을 이용한 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 분석 및 확률론적 침수 취약성 추정 = Error Analysis of Waterline-based DEM in Tidal Flats and Probabilistic Flood Vulnerability Assessment using Geostatistical Simulation

국문 초록 (Abstract)

이 연구의 목적은 다중 시기 원격탐사 자료로부터 추출한 수륙경계선을 이용하여 제작된 간석지 수치표고모델(DEM)에 포함된 오차의 공간 분포 분석 및 침수 취약성 추정에 있다. 오차의 전역적인 통계값만을 제시했던 기존 연구와 달리, 이 연구에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 관점에서 오차의 공간 분포를 정량적으로 해석하였다. 바람아래 간석지를 대상으로 2010년대 다중 시기 Landsat 자료로부터 추출된 수륙경계선과 보정 조위값을 이용하여 초기 DEM을 생성하였다. 현장 고도 측정 자료와 비교하였을때, 생성된 DEM은 대체로 실제 고도를 저추정하는 것으로 나타났으며, 지역적인 차이가 나타났다. 이후 오차의 공간 자기상관성 정보를 기반으로 순차적 가우시안 시뮬레이션을 적용하여 다량의 대안적 오차 공간 분포도를 작성하였다. 이 오차 공간 분포도를 이용하여 오차가 보정된 대안적 DEM을 생성한 후에, IPCC SERS해수면 상승 시나리오에 따른 침수 취약성의 확률 분포도를 제작하였다. 지구통계학적 시뮬레이션 기반 오차분석 방법론은 오차 추정의 불확실성 및 오차 전파 문제를 확률론적으로 표현할 수 있다. 따라서 이 연구에서 적용한 오차 분석 방법론은 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 추정뿐만 아니라, 다양한 분야의 주제도에 포함된 오차의 확률론적 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The objective of this paper is to analyze the spatial distribution of errors in the DEM generated using waterlines from multi-temporal remote sensing data and to assess flood vulnerability. Unlike conventional research in which only global statistics of errors have been generated, this paper tries to quantitatively analyze the spatial distribution of errors from a probabilistic viewpoint using geostatistical simulation. The initial DEM in Baramarae tidal flats was generated by corrected tidal level values and waterlines extracted from multi-temporal Landsat data in 2010s. When compared with the ground measurement height data, overall the waterline-based DEM underestimated the actual heights and local variations of the errors were observed. By applying sequential Gaussian simulation based on spatial autocorrelation of DEM errors, multiple alternative error distributions were generated. After correcting errors in the initial DEM with simulated error distributions, probabilities for flood vulnerability were estimated under the sea level rise scenarios of IPCC SERS. The error analysis methodology based on geostatistical simulation could model both uncertainties of the error assessment and error propagation problems in a probabilistic framework. Therefore, it is expected that the error analysis methodology applied in this paper will be effectively used for the probabilistic assessment of errors included in various thematic maps as well as the error assessment of waterline-based DEMs in tidal flats.

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