KCI등재
SCOPUS
Deep Neural Network와 Convolutional Neural Network 모델을 이용한 산사태 취약성 매핑 = Landslide Susceptibility Mapping Using Deep Neural Network and Convolutional Neural Network
저자
공성현 (서울시립대학교) ; 백원경 (서울시립대학교) ; 정형섭 (서울시립대학교) ; Gong, Sung-Hyun ; Baek, Won-Kyung ; Jung, Hyung-Sup
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1723-1735(13쪽)
제공처
Landslides are one of the most prevalent natural disasters, threating both humans and property. Also landslides can cause damage at the national level, so effective prediction and prevention are essential. Research to produce a landslide susceptibility map with high accuracy is steadily being conducted, and various models have been applied to landslide susceptibility analysis. Pixel-based machine learning models such as frequency ratio models, logistic regression models, ensembles models, and Artificial Neural Networks have been mainly applied. Recent studies have shown that the kernel-based convolutional neural network (CNN) technique is effective and that the spatial characteristics of input data have a significant effect on the accuracy of landslide susceptibility mapping. For this reason, the purpose of this study is to analyze landslide vulnerability using a pixel-based deep neural network model and a patch-based convolutional neural network model. The research area was set up in Gangwon-do, including Inje, Gangneung, and Pyeongchang, where landslides occurred frequently and damaged. Landslide-related factors include slope, curvature, stream power index (SPI), topographic wetness index (TWI), topographic position index (TPI), timber diameter, timber age, lithology, land use, soil depth, soil parent material, lineament density, fault density, normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference water index (NDWI) were used. Landslide-related factors were built into a spatial database through data preprocessing, and landslide susceptibility map was predicted using deep neural network (DNN) and CNN models. The model and landslide susceptibility map were verified through average precision (AP) and root mean square errors (RMSE), and as a result of the verification, the patch-based CNN model showed 3.4% improved performance compared to the pixel-based DNN model. The results of this study can be used to predict landslides and are expected to serve as a scientific basis for establishing land use policies and landslide management policies.
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