Conţinutul numărului revistei |
Articolul precedent |
Articolul urmator |
997 26 |
Ultima descărcare din IBN: 2023-05-09 08:47 |
Căutarea după subiecte similare conform CZU |
504.53:551.4/.5(478) (1) |
Știința mediului înconjurător (916) |
Geomorfologie. Studiul formelor de relief ale pământului (117) |
Meteorologie (710) |
SM ISO690:2012 ERCANOGLU, Murat, BOBOC, Nicolae, BEJAN, Iurie, CASTRAVEŢ, Tudor, SIRODOEV, Ghennadi, SÎRODOEV, Igor. Landslides Susceptibility Assessment in Codri
Plateau using Logistic Regression and Artificial Neural Networks Analysis WITH GIS. In: Mediul Ambiant , 2014, nr. 4(76), pp. 23-30. ISSN 1810-9551. |
EXPORT metadate: Google Scholar Crossref CERIF DataCite Dublin Core |
Mediul Ambiant | ||||||
Numărul 4(76) / 2014 / ISSN 1810-9551 | ||||||
|
||||||
CZU: 504.53:551.4/.5(478) | ||||||
Pag. 23-30 | ||||||
|
||||||
Descarcă PDF | ||||||
Rezumat | ||||||
Studiul dat a avut drept scop evaluarea susceptibilităţii la alunecări de teren în trei areale-cheie (Nisporeni, Călăraşi şi Crilueni) din Republica Moldova. În acest scop au fost aplicate două metodologii diferite: regresia logistică şi reţelele neurale artificiale. Pentru studiul dat au fost utilizate programele de
calculator Idrisi Taiga şi ArcGIS. Acestea permit realizarea analizei susceptibilităţii la alunecări de teren utilizând o multitudine de parametri şi o variabilă dependentă (ex. Inventarul alunecărilor). În vederea evaluării susceptibilităţii, pentru fiecare areal a fost calculată rata de frecvenţă pentru fiecare parametru în baza caracteristicilor alunecărilor. Apoi, pentru fiecare sector, valoarea ratei de frecvenţă a fost normalizată [0, 1]. Au fost produse 18 hărţi ale susceptibilităţii la alunecări, câte 6 pentru fiecare areal, utilizând cele două metodologii şi trei grupuri de parametri (8, 10 şi 12 parametri). Pentru evaluarea
performanţei hărţilor realizate, s-a aplicat metoda caracteristicilor relative de operare. În baza rezultatelor,
se poate concluziona că amândouă metodele au dat rezultate bune, mai puţin metoda reţelelor neurale artificiale, în special în arealul Călăraşi. |
||||||
Cuvinte-cheie Artificial Neural Networks, Codri Heights, Geographic Information Systems, Landslides Susceptibility Assessment, Logistic Regression. |
||||||
|