이 연구는 포항지역을 중심으로 발생된 땅밀림지의 지질, 지형, 물리적 특성 등 여러 가지 특성을 분 석하여 땅밀림 발생 방지를 위한 기초자료를 제공하기 위하여 실시하였다. 2017년 3월부터 2018년 11 월까지 현장 조사를 실시하였다. 4개 땅밀림지의 평균면적은 34,541.3 m2이었다. 포항지역에서 발생한 땅밀림지의 지층 및 주 구성암석을 조사한 결과 땅밀림에 취약한 지역으로 나타났다. 땅밀림지의 불연 속면의 경사는 네 지역 모두 사면방향과 동일하게 나타났으며, 절리 수는 네 지역 모두 3개 이상으로 나타났고, 절리간격은 조밀(6-20 mm) 또는 매우 조밀한(6 mm 이하) 것으로 나타났다. 토양형은 사방 지 토양이거나 건조한 산림토양이었다. 토심은 네 지역 모두 30 cm 이하로 나타났다. 조사지역은 모두 완구릉지에 해당하였으며, 지형상 평면형은 凸상미근형과 凹상완상형을 나타내었다. 4개 땅밀림 지역에 서는 모두 땅밀림지 하단부와 인장균열 하단부 등에 지하수가 유출되고 있으며, 땅밀림 유형은 풍화암 땅밀림과 붕적토 땅밀림이었다. 땅밀림지의 인장균열지 하단부는 토양교란으로 인해 토양경도와 토양의 투수계수는 인장균열지 상단부보다 불규칙적인 패턴을 나타내는 것으로 나타내었다.

중부권역 산사태 발생지 474개소를 대상지로 선정하여 다양한 산림환경인자 별로 조사하여 산사태발생 특성을 분석하였다. 산사태 발생 평균면적은 1,212㎡, 평균 발생토사량은 1,389㎥, 평균 길이와 폭은 각각 75m와 12.9m로 나 타났다. 사면경사도 31~40°, 사면방위 N(북사면), 종단사면 오목(凹), 횡단사면 오목(凹), 표고 401~800m, 사면위치 산복, 하천차수 1차, 임상 혼효림, 모암 화강암, 토심 46cm이상에서 산사태 발생이 높은 것으로 조사되었다. 중 부권의 산사태 발생면적과 산림환경인자와의 상관관계를 분석한 결과는 종단사면(복합), 표고(1201이상), 토심(46이 상)에서 1% 수준 내에서 정의 상관관계를 보였고, 하천차수(0차), 모암(변성암)에서 5%수준 내에서 정의 상관관계를 보였고, 그리고 종단사면(오목), 모암(화성암)에서 5% 수준 내에서 부의 상관관계를 보였다.

전라북도지역을 산사태 발생지 182개소를 대상지로 선정하여 강우의 특성 및 다양한 환경인자 별로 조 사하여 산사태발생 특성을 분석하였다. 전라북도 지역을 산사태 발생 수는 총 182개소였으며, 산사태 발생 평균면적은 1,859㎡, 평균 발생토사량은 4,418㎥, 평균 길이와 폭은 각각 139m와 13m로 나타났다. 산림환 경인자별 산사태 발생 빈도가 높은 인자는 사면경사도 21~30°, 북쪽사면, 해발 401m~500m 이상, 종단사면 (오목), 횡단사면 (오목), 침엽수, 화성암, 토심은 15cm이하, 하천차수는 1차, 사면위치 (산복), 산사태 유형 (선상), 임종 (인공림), 수고 11m~15m, 흉고직경 중경목(17cm이상)에서 산사태 발생이 높은 것으로 조사되 었다. 전라북도 지역의 산사태 발생면적과 산림환경인자와의 상관을 분석한 결과는 횡단사면 (볼록), 사면 위치 (산정), 표고 (501이상), 임상 (침엽수), 모암 (퇴적암), 흉고직경 (17cm이상)과는 1% 수준 내에서 정의 상관관계를 보였고, 경사 (31~40°), 모암 (화성암), 흉고직경 (6~16)에서 1% 수준 내에서 부의 상관관계를 보였다.

This paper presents a study to identify the relationship between vegetation phenology and landslide using remote sensing to access landslide prone areas in an event of an earthquake. A landslide triggered after the April 2015 earthquake in Manaslu Conservation Area in Gorkha District of Nepal was used as a study site. The method proposed in the paper uses pre- and post-event LANDSAT8 Operational Land Imager (OLI) images and uses Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for understanding the correlation between vegetation phenology of the study site to the landslide. Comparative study of the result shows lower NDVI mean value after the earthquake and shows that a slope with NDVI mean value lower than 0.247 could be landslide prone. Implication of the result, if confirmed, could aid in identifying landslide prone areas and implementing mitigation programs to either re-vegetate the slope or relocate residents directly under threat.