Landslides Susceptibility Assessment in Codri Plateau using Logistic Regression and Artificial Neural Networks Analysis WITH GIS
Închide
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

Landslides Susceptibility Assessment in Codri Plateau using Logistic Regression and Artificial Neural Networks Analysis WITH GIS
CZU: 504.53:551.4/.5(478)

Pag. 23-30

Ercanoglu Murat1, Boboc Nicolae2, Bejan Iurie2, Castraveţ Tudor2, Sirodoev Ghennadi2, Sîrodoev Igor2
 
1 Hacettepe University, Ankara,
2 Institute of Ecology and Geography of the ASM
 
 
Disponibil în IBN: 18 iunie 2015


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.