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2019 Vol.54, Issue 5 Preview Page

Research Article

Lineament Extraction and Its Comparison Using DEMs based on LiDAR, Digital Topographic Map, and Aerial Photo in the Central Segment of Yangsan Fault

LiDAR, 수치지형도, 항공사진 기반 수치표고모델을 활용한 중부 양산단층의 선형구조 추출과 비교

Jeong-Sik Oh, Dong Eun Kim

오정식, 김동은

31 October 2019. pp. 507-525
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Abstract
중부 양산단층에서 보고된 벽계단층과 단구단층 일대 약 27㎢ 구역을 대상으로 LiDAR, 수치지형도, 항공사진 기반의 DEM을 구축하고, DEM 유형에 따른 선형구조 인지 특징과 선형구조 추출 결과를 비교했다. 구축된 DEM은 유형별로 다른 시기의 지표를 구현하며, 각각의 해상도는 L-DEM(LiDAR 기반 DEM)이 0.50m, T-DEM(수치지형도 기반 DEM)이 5.00m, 그리고 A-DEM(항공사진 기반 DEM)이 0.46m이다. PCI Geomatica 소프트웨어의 라인 모듈을 활용하여 선형구조를 자동추출한 결과 모든 유형의 DEM에서 산지를 중심으로 높은 선형구조 분포밀도를 보였지만, 분절 길이와 주향, 그리고 추출된 선형구조의 개수는 DEM 유형에 따라 현저한 차이를 나타냈다. 시각적 판독을 통해 추출된 선형구조는 DEM 유형에 따른 추출 개수의 차이가 크지 않았다. 특히, 단층와지, 단층구릉, 삼각말단면과 같이 주변 지형과의 기복 차이가 뚜렷하거나, 수평 변위를 동반 하는 굴절하천으로 인지된 선형구조는 DEM 유형과 관계없이 추출 결과가 유사했다. 이러한 결과는 시각적 판독이 단층활동과 직접 관련성이 높은 선형구조만을 감독 분류하여 추출하기 때문이다. 선형구조 추출 결과와 야외조사를 바탕으로 단층활동과 연관성이 높은 21개의 선형구조가 분리 추출되었으며, 이들 중에서 3개는 단층애와 굴절하천과 같은 제4기 지형 변위가 인지된 활성도 높은 선형구조로 평가됐다. DEM 유형별 선형구조 추출 결과를 종합할 때, T-DEM은 선형구조의 거시적 특성을 파악하는데 유효하며, 1m 이하의 고해상도로 구축 가능한 L-DEM과 A-DEM은 제4기 지형의 변위를 수반한 선형구조를 추적할 때 유효함을 알 수 있었다. 특히, 활성도 높은 선형구조를 추적하고 선형구조 간 관계와 정확한 분절을 파악하는데 L-DEM의 활용성이 크며, 인위적 영향으로 지형의 변화가 심한 지역은 원지형에 가까운 지표를 구현하는 A-DEM이 효과적인 보완자료로 활용될 수 있다.
키워드
선형구조
선형구조 추출
수치표고모델
양산단층
활성단층
LiDAR, digital topographic map, aerial photo-based DEMs were generated for the area of 27km2 including Byuckgae and Dangu fault site reported from the central segment of Yangsan fault. We compared the characteristics of lineament detection and the results of lineament extraction based on type of DEMs. The generated DEMs are subjected to different time and have different resolutions of 0.50m for L-DEM (LiDAR-based DEM), and 5.00m for T-DEM (Digital topographic map-based DEM), 0.46m for A-DEM (Aerial photo-based DEM). Automatic extraction of lineaments using the ‘Line Module’ of the PCI Geomatica software resulted in high density of lineament distributions in the mountainous regions, showing similar results in the all types of DEM. However, segment length, strikes (directions), and the number of extracted lineaments differed significantly depending on the type of DEMs. The lineaments extracted by visual detect\-ing showed similar numbers of extractions in all types of DEM. In particular, the lineaments recognized as fault-related landforms with distinct relief and horizontal displacement such as fault saddles, kernbuts, triangular facets, and deflected streams, had similar extraction results in all types of DEM. These results are because visual detection only classifies the lineament related to fault activation. We extracted 21 lineaments related to fault activation based on the results of lineament extraction and field survey. Three of them are identified as a highly active lineament, and displacements of Quaternary landforms, such as fault scarps or deflected streams are identified. We believe that T-DEM is effective for understanding the macroscopic characteristics of lineaments. L-DEM and A-DEM, which can be generated with high resolutions of less than 1m, are more effective when tracking highly active lineaments with displacement of Quaternary landforms. In particular, L-DEM is useful for tracing active lineament and identifying precise segmentation pattern and the relationship between the lineaments. In areas where the landforms have changed due to anthropogenic effects, A-DEM representing initial landforms can be practically used as a supplementary data.
Keywords
lineament
lineament extraction
digital elevation model
Yangsan fault
active fault
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Information
  • Publisher :The Korean Geographical Society
  • Publisher(Ko) :대한지리학회
  • Journal Title :Journal of the Korean Geographical Society
  • Journal Title(Ko) :대한지리학회지
  • Volume : 54
  • No :5
  • Pages :507-525
  • DOI :https://doi.org/10.22776/kgs.2019.54.5.507
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