چکیده:
یکی از انواع فرآیندهای دامنهای که هر ساله موجب خسارات جانی و مالی فراوان در بسیاری از نقاط ایران و جهان میشود، پدیده زمینلغزش است. شناسایی مناطق مستعد وقوع زمینلغزش از طریق پهنهبندی خطر، یکی از اقدامات مؤثر و ضروری در کاهش خطرات احتمالی و مدیریت آن میباشد. هدف اصلی این پژوهش، ارزیابی حساسیت زمینلغزش در شهرستان کامیاران با استفاده از مدل ماشینپشتیبانبردار میباشد. در ابتدا، نقشه پراکنش زمینلغزش با 60 نقطه لغزشی در منطقه مورد مطالعه با استفاده از منابع مختلف ترسیم گردید. پس از آن مکانهای لغزشی، به صورت تصادفی به یک نسبت 70 به 30 برای ساخت مدل زمینلغزش و اعتبارسنجی آن تقسیم شدند. آموزش و صحتسنجی تابع RBF از الگوریتم SVM توسط یک پایگاه داده مکانی با مجموع دوازده عامل زمینلغزش از جمله شیب، جهت شیب، ارتفاع، انحنای شیب، انحنای عرضی شیب، انحنای طولی شیب، شدت تابش خورشید، لیتولوژی، کاربری اراضی، فاصله از گسل، فاصله از جاده و فاصله از رودخانه با توجه به مدل مرجع مورد بررسی قرار گرفتند. در نهایت منطقه مورد مطالعه به پنج کلاس حساسیت بسیار بالا، بالا، متوسط، کم و بسیار کم تقسیم شد. سپس عمکرد این الگوریتم با استفاده از منحنی ROC مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان میدهد که سطح زیر منحنی (AUC) با استفاده از مجموعه دادههای آموزشی (970/0) و با استفاده از دادههای صحتسنجی (882/0) میباشد. لذا تجزیه و تحلیل نتایج نشاندهنده آن بود که تابع RBF مدل SVM عملکرد خوبی جهت ارزیابی حساسیت زمینلغزش در منطقه مورد مطالعه دارد و نتایج به دستآمده از این پژوهش میتواند برای برنامهریزی کاربری اراضی، کاهش خطرات زمینلغزش و تصمیمگیری در مناطق مستعد لغزش مفید واقع گردد.
One of the slopping processes which created much damage in many locations of Iran and the world is Landslide phenomenon. Identification of susceptible areas to landslide occurrence is one of the basic measures for reduction of the possible risk and management. The main goal of this research is to evaluate Landslide Susceptibility assessment using Support vector machine algorithm. At first, a landslide inventory map with 60 landslide locations for the study area was drawn from various sources. Landslide locations were then spatially randomly split in a ratio of 70/30 for building landslide model and for the model validation.Training and testing of RBF Function the SVM algorithm was evaluated over an assembly of spatial attributes, which included slope angle, elevation, aspect, solar radiation, profile curvature, plan curvature, lithology, land use, distance to fault, distance to road and distance to river with respect of the referent model. Finally the study area was classified into five sensitivity classes’ very high, high, moderate, low and very low. Then Performance of the method has been evaluated using the ROC curve. The results show that area under the ROC curve (AUC) using training dataset is (0/950) and using validation dataset is (0/931). Therefore, analysis and comparison of the results show that RBF Function SVM model performed well for landslide susceptibility assessment in the study area and the results from this the results from this study can be useful for land use planning, mitigate landslide hazards and decision making in landslide prone areas.
خلاصه ماشینی:
لذا تجزيه و تحليل نتايج نشان دهنده آن بود که تابع RBF مدل SVM عملکرد خوبي جهت ارزيابي حساسيت زمين - لغزش در منطقه مورد مطالعه دارد و نتايج به دست آمده از اين پژوهش ميتواند براي برنامه ريزي کاربري اراضي، کاهش خطرات زمين لغزش و تصميم گيري در مناطق مستعد لغزش مفيد واقع گردد.
Landslide susceptibility mapping in Bijar city, Kurdistan Province, Iran: a comparative study by logistic regression And AHP models, Environ Earth Sci, 76:308, DOI 10.
Spatial prediction of landslide hazard at the Yihuang area (China) using two class kernel logistic regression, alternating decision tree and support vector machines Catena 133:266-281.
Landslide susceptibility mapping using GIS-based multi-criteria decision analysis, support vector machines, and logistic regression.
• Shahabi H, Khezri S, Ahmad BB, Hashim M, (2014), Landslide susceptibility mapping at central Zab basin, Iran: a comparison between analytical hierarchy process, frequency ratio and logistic regression models.
• Tien Bui Dieu, Tran Anh Tuan, Harald Klempe, Biswajeet Pradhan, Inge Revhaug, .
A GIS - based comparative study of frequency ratio, analytical hierarchy process, bivariate statistics and logistics regression methods for landslide susceptibility mapping in Trabzon, NE Turkey.
C. Dai, 2008, Landslide susceptibility mapping based on Support Vector Machine: A case study on natural slopes of Hong Kong, China, Geomorphology 101,572–582.