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지리정보시스템(GIS) 및 Weight of Evidence 기법을 이용한 강릉지역의 퇴적기원의 비금속 광상부존가능성 분석
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  • 지리정보시스템(GIS) 및 Weight of Evidence 기법을 이용한 강릉지역의 퇴적기원의 비금속 광상부존가능성 분석
저자명
이사로,오현주,민경덕,Lee. Sa-Ro,Oh. Hyun-Joo,Min. Kyung-Duck
간행물명
한국GIS학회지
권/호정보
2006년|14권 1호|pp.129-150 (22 pages)
발행정보
한국GIS학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 연구에서는 GIS 및 확률 기법을 이용하여 광상의 위치와 지질, 지화학 및 지구물리 자료들 간의 상관관계를 분석하고, 광상부존가능도(Mineral potential map) 작성 및 검증을 수행하였다. 연구지역은 1:25만 강릉도폭지역 a이며, 구축된 데이터베이스 자료는 1:25만 광상분포도, 지화학도, 지질도, 부우게 중력이상도, 자력이상도이다. 본 연구에 사용된 광상은 퇴적기원의 비금속광상(고령토, 도석, 규석, 운모, 연옥, 석회석, 납석)이다. 원소별 지화학도 작성은 채취된 각 시료 3,595개의 원소별 분석치를 이용하여 IDW 보간법으로 만들었다. 구축된 지화학도는 Al, Alkalinity, As, Ba, Ca, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, K, Li, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, Pb, Si, Sr, V, W, Zn, $Cl^-,;F^-,;{NO_2}^-,;{NO_3}^-,;{PO_4}^{3-},;{SO_4}^{2-}$, pH, Eh 및 Conductivity로 총 32개이다. 이러한 광상과 관련 요인들 간의 상관관계는 확률기법인 weight of evidence를 적용하여 계산하였고, 이를 바탕으로 광상부존가능도를 작성하였다. 광상부존가능도는 wieght of evidence의 W+와 W- 값을 GIS 중첩분석에 적용하여 작성하였다. 계산된 광상부존가능지수는 기존 광상부존가능성을 정량적으로 설명하고 표현하며 검증할 수 있는 값이다. 각 기법을 이용하여 작성한 광상부존가능도의 검증결과는 85.66%의 정확도를 나타내었다.

기타언어초록

Mineral potential mapping is an important procedure in mineral resource assessment. The purpose of this study is to analyze mineral potential using weight of evidence model and a Geographic Information System (GIS) environment to identify areas that have not been subjected to the same degree of exploration. For this, a variety of spatial geological data were compiled, evaluated and integrated to produce a map of potential mineral in the Gangreung area, Korea. for this, a spatial database considering mineral deposit, topographic, geologic, geophysical and geochemical data was constructed for the study area using a GIS. The used mineral deposits were non-metallic(Kaolin, Porcelainstone, Silicastone, Mica, Nephrite, Limestone and Pyrophyllite) deposits of sedimentary type. The factors relating to mineral deposits were the geological data such as lithology and fault structure, geochemical data, including the abundance of Al, As, Ba, Ca, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, K, Li, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, Pb, Si, Sr, V, Zn, $Cl^-,;F^-,;{PO_4}^{3-},;{NO_2}^-,;{NO_3}^-,;SO_{42-}$, Eh, PH and conductivity and geophysical data, including the Bouguer and magnetic anomalies. These factors were used with weight of evidence model to analyze mineral potential. Probability models using the weight of evidence were applied to extract the relationship between mineral deposits and related factors, and the ratio were calculated. Then the potential indices were calculated by summation of the likelihood ratio and mineral potential maps were constructed from Geographic Information System (GIS). The mineral potential maps were then verified by comparison with the known mineral deposit areas. The result showed the 85.66% in prediction accuracy.