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호수 또는 강을 포함하고 있는 대상 지역의 위성 영상 정보를 수집하기 위한 위성영상 수집부;대상 지역의 강우량 정보를 수집하기 위한 강우량 수집부; 상기 위성영상 수집부에서 수집된 위성 영상에 대하여 지표피복분류를 수행하고, 이를 통해 대상 지역의 유량을 산출하며, 상기 강우량 수집부로부터 수집된 강우량 정보와 유량 변화 간의 상관성을 분석하고, 이를 기반으로 강우량에 따른 대상 지역의 홍수 또는 가뭄 위험도를 평가하는 분석부; 및상기 분석부에서 평가된 대상 지역의 홍수 또는 가뭄 위험도를 표출하는 출력부를 포함하며, 상기 분석부는 위성 영상에 대하여 지표피복분류를 수행하고, 이를 통해 대상 지역의 호수 또는 강의 유량을 산출하고, 강우량 정보와 호수 또는 강의 유량 변화 간의 상관성을 분석하고, 이를 기반으로 대상 지역의 홍수 또는 가뭄 위험도를 평가하고, 상기 분석부는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 강우량 정보와 호수 또는 강의 유량 변화 간의 상관성을 분석하고, 상기 분석부는 지표피복분류를 통해 호수 또는 강의 면적을 산출하고, 호수 또는 강의 면적의 차이를 이용하여 유량 변화를 산출하되, A 수위에서의 표면적을 면적A라 하고, B 수위에서의 표면적을 면적B라고 할 때, 기준 수위인 A에서 B로 수위면이 상승한 경우, 측정면적은 면적B이고, 기준면적은 면적A이고, 유량α= 면적A×수위증가분(a)이고, 유량β=(면적B-면적A)×a×1/2이며, 수위면 상승에 따른 총 증가 유량을 유량α + 유량β로 계산할 수 있고, E 수위에서의 표면적을 면적E라 하고, F 수위에서의 표면적을 면적F라고 할 때, E에서 F로 수위면이 하강한 경우, 유량α'= 면적F×수위감소분(b)이고, 유량β'=(면적E-면적F)×b×1/2이며, 수위면 하강에 따른 총 감소 유량을 유량α' + 유량β'로 계산할 수 있으며, 상기 분석부는 홍수해 예측을 위하여, 볼록도(convexity), MBI(mass balance index), 수렴 지수(convergence index), 랜드폼(landform), TPI(terrain position index), TRI(terrain ruggedness index), aspect, curvature, 경사(slope), hillshade의 각 요인에 따른 공간 데이터베이스를 생성하고, 머신러닝을 기반으로 각 요인과 홍수의 연관성을 분석하여 유효한 요인을 판단하고, 이를 통해 홍수해 위험 지역을 산출하는 것을 특징으로 하는 홍수 또는 가뭄 위험 분석 장치
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호수 또는 강을 포함하고 있는 대상 지역의 홍수 또는 가뭄의 위험을 분석하기 위한 홍수 또는 가뭄 위험 분석 장치에서의 홍수 또는 가뭄 위험 분석 방법에서, 대상 지역의 위성 영상 정보와 강우량 정보를 수집하는 단계; 수집된 위성 영상 정보에 대하여 지표피복분류를 수행하는 단계; 지표피복분류를 통해 대상 지역의 유량을 산출하는 단계;강우량 정보와 유량 변화 간의 상관성을 분석하고, 이를 기반으로 강우량에 따른 대상 지역의 홍수 또는 가뭄 위험도를 평가하는 단계; 및대상 지역의 홍수 또는 가뭄 위험도를 표출하는 단계를 포함하며, 위성 영상에 대하여 지표피복분류를 수행하고, 이를 통해 대상 지역의 호수 또는 강의 유량을 산출하고, 강우량 정보와 호수 또는 강의 유량 변화 간의 상관성을 분석하고, 이를 기반으로 대상 지역의 홍수 또는 가뭄 위험도를 평가하고, 머신러닝 알고리즘을 이용하여 강우량 정보와 호수 또는 강의 유량 변화 간의 상관성을 분석하고, 지표피복분류를 통해 호수 또는 강의 면적을 산출하고, 호수 또는 강의 면적의 차이를 이용하여 유량 변화를 산출하되, A 수위에서의 표면적을 면적A라 하고, B 수위에서의 표면적을 면적B라고 할 때, 기준 수위인 A에서 B로 수위면이 상승한 경우, 측정면적은 면적B이고, 기준면적은 면적A이고, 유량α= 면적A×수위증가분(a)이고, 유량β=(면적B-면적A)×a×1/2이며, 수위면 상승에 따른 총 증가 유량을 유량α + 유량β로 계산할 수 있고, E 수위에서의 표면적을 면적E라 하고, F 수위에서의 표면적을 면적F라고 할 때, E에서 F로 수위면이 하강한 경우, 유량α'= 면적F×수위감소분(b)이고, 유량β'=(면적E-면적F)×b×1/2이며, 수위면 하강에 따른 총 감소 유량을 유량α' + 유량β'로 계산할 수 있으며, 홍수해 예측을 위하여, 볼록도(convexity), MBI(mass balance index), 수렴 지수(convergence index), 랜드폼(landform), TPI(terrain position index), TRI(terrain ruggedness index), aspect, curvature, 경사(slope), hillshade의 각 요인에 따른 공간 데이터베이스를 생성하고, 머신러닝을 기반으로 각 요인과 홍수의 연관성을 분석하여 유효한 요인을 판단하고, 이를 통해 홍수해 위험 지역을 산출하는 것을 특징으로 하는 홍수 또는 가뭄 위험 분석 방법
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