Identification of landslide prone a

Identification of landslide prone areas and production of accurate landslide susceptibility zonation maps have been crucial topics for hazard management studies. Since the prediction of susceptibility is one of the main processing steps in landslide susceptibility analysis, selection of a suitable prediction method plays an important role in the success of the susceptibility zonation process. Although simple statistical algorithms (e.g. logistic regression) have been widely used in the literature, the use of advanced non-parametric algorithms in landslide susceptibility zonation has recently become an active research topic. The main purpose of this study is to investigate the possible application of kernel-based Gaussian process regression (GPR) and support vector regression (SVR) for producing landslide susceptibility map of Tonya district of Trabzon, Turkey. Results of these two regression methods were compared with logistic regression (LR) method that is regarded as a benchmark method. Results showed that while kernel-based GPR and SVR methods generally produced similar results (90.46% and 90.37%, respectively), they outperformed the conventional LR method by about 18%. While confirming the superiority of the GPR method, statistical tests based on ROC statistics, success rate and prediction rate curves revealed the significant improvement in susceptibility map accuracy by applying kernel-based GPR and SVR methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบุพื้นที่เสี่ยงแผ่นดินถล่มและการผลิตแผนที่ zonation ไก่ถล่มทลายถูกต้องมีหัวข้อที่สำคัญสำหรับการศึกษาการจัดการอันตราย ตั้งแต่การคาดการณ์ของความอ่อนแอเป็นหนึ่งในขั้นตอนการประมวลผลหลักในการวิเคราะห์ความไวต่อแผ่นดินถล่ม การเลือกวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของกระบวนการ zonation ความอ่อนแอ ถึงแม้ว่าอัลกอริทึมทางสถิติอย่างง่าย ๆ (เช่นโลจิสติกถดถอย) มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในวรรณคดี การใช้ขั้นตอนวิธีที่ไม่ใช่พาราเมตริกใน zonation ไวต่อแผ่นดินถล่มได้กลายเป็น หัวข้องานวิจัยเมื่อเร็ว ๆ นี้ วัตถุประสงค์หลักของการศึกษานี้คือการ ตรวจสอบแอพลิเคชันเป็นไปได้ของเคอร์เนลคะแนนนที่กระบวนการถดถอย (GPR) และสนับสนุนเวกเตอร์ถดถอย (SVR) สำหรับการผลิตแผนที่ภูมิไวรับถล่มทลายของทอนอำเภอแทรบซอน ตุรกี ผลของวิธีการถดถอยที่สองเหล่านี้ถูกเปรียบเทียบกับวิธีถดถอยโลจิสติก (LR) ซึ่งถือเป็นวิธีมาตรฐาน ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าในขณะที่ใช้เคอร์เนล GPR SVR วิธีและโดยทั่วไปผลิตผลที่คล้ายกัน (90.46% และ 90.37% ตามลำดับ), พวกเขากรรมการ LR วิธีทั่วไป โดยประมาณ 18% ยืนยันความเหนือกว่าของ GPR วิธี การทดสอบทางสถิติอิงสถิติ ROC อัตราความสำเร็จและเส้นโค้งอัตราการเปิดเผยการปรับปรุงที่สำคัญในไก่ทำนายแผนที่ความแม่นยำ โดยใช้เคอร์เนลใช้ GPR SVR วิธีและ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บัตรประจำตัวของพื้นที่เสี่ยงภัยดินถล่มและการผลิตของแผนที่แนวที่ถูกต้องถล่มอ่อนแอได้รับหัวข้อที่สำคัญสำหรับการศึกษาการจัดการอันตราย เนื่องจากการคาดการณ์ของความอ่อนแอเป็นหนึ่งในขั้นตอนการประมวลผลหลักในการวิเคราะห์ดินถล่มไวต่อการเลือกใช้วิธีการคาดการณ์ที่เหมาะสมมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของกระบวนการแนวความอ่อนแอที่ แม้ว่าขั้นตอนวิธีการทางสถิติที่เรียบง่าย (เช่นการถดถอยโลจิสติก) ได้รับการใช้กันอย่างแพร่หลายในวรรณคดีการใช้อัลกอริทึมที่ไม่ใช่พาราขั้นสูงในการถล่มอ่อนแองเขตเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้กลายเป็นหัวข้องานวิจัย วัตถุประสงค์หลักของการศึกษาครั้งนี้คือการตรวจสอบการประยุกต์ใช้เป็นไปได้ของเคอร์เนลตามกระบวนการ Gaussian ถดถอย (GPR) และการสนับสนุนเวกเตอร์ถดถอย (SVR) สำหรับการผลิตแผนที่ความไวต่อการถล่มของอำเภอย่าของแทร็ป, ตุรกี ผลการค้นหาของทั้งสองวิธีการถดถอยถูกเมื่อเทียบกับการถดถอยโลจิสติก (LR) วิธีการที่ได้รับการยกย่องเป็นวิธีมาตรฐาน ผลการศึกษาพบว่าในขณะที่ GPR และ SVR วิธีเคอร์เนลที่ใช้ผลิตผลลัพธ์ที่คล้ายกัน (90.46% และ 90.37% ตามลำดับ) โดยทั่วไปแล้วพวกเขาทำได้ดีกว่าวิธีการ LR เดิมประมาณ 18% ในขณะที่ยืนยันความเหนือกว่าของวิธีการ GPR การทดสอบทางสถิติขึ้นอยู่กับสถิติ ROC อัตราความสำเร็จและมีอัตราการทำนายเส้นโค้งที่เผยให้เห็นการปรับปรุงที่สำคัญในความถูกต้องของแผนที่อ่อนแอโดยการใช้เมล็ด GPR-based และวิธีการ SVR

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การกำหนดพื้นที่เสี่ยงภัยดินถล่มและการผลิตที่ถูกต้องต่อการเกิดดินถล่มพื้นที่แผนที่ได้รับหัวข้อสำคัญสำหรับการจัดการศึกษา อันตราย เนื่องจากการคาดการณ์ต่อการเป็นหนึ่งในหลักกระบวนการขั้นตอนในการวิเคราะห์พฤติกรรมดินถล่ม การเลือกวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของพื้นที่โดยใช้กระบวนการ แม้ว่าขั้นตอนวิธีเชิงสถิติง่าย ( เช่น logistic regression ) มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในวรรณกรรม การใช้ขั้นตอนวิธีขั้นสูงที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ในพื้นที่ดินถล่มเกิดเมื่อเร็วๆนี้กลายเป็นหัวข้อที่ใช้งานอยู่ วัตถุประสงค์หลักของการศึกษาครั้งนี้ เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ในการประยุกต์ใช้ของเคอร์เนลถดถอยตามกระบวนการเกาส์ ( gpr ) และการสนับสนุนเวกเตอร์การถดถอย ( SVR ) สำหรับการผลิตแผนที่ดินถล่มครั้งทอนเขตแทรบซอน , ตุรกี ผลของทั้งสองวิธีการถดถอย โดยเปรียบเทียบกับวิธีถดถอยโลจิสติก ( LR ) ที่ถือเป็นมาตรฐานวิธีการ ผลการศึกษาพบว่า ในขณะที่เมล็ดและวิธีการตาม gpr กล่าวโดยทั่วไปผลิตผลที่คล้ายกัน ( 90.46 % และ 90.37 ตามลำดับ ) พวกเขาใน LR ตามปกติประมาณ 18 % ในขณะที่ยืนยันความเหนือกว่าของ gpr วิธีสถิติทดสอบตามสถิติ : อัตราความสำเร็จและเส้นโค้งการพยากรณ์อัตราพบการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในกลุ่มแผนที่ โดยการใช้เมล็ด gpr ความถูกต้องและวิธีการกล่าวตาม