where SLOPE is slope value; CURVATURE is curvature
value; DRAINAGE is distance from drainage value, LINEAMENT
is distance from lineament value, NDVI is
normalized difference vegetation index value, PRECIPITATION
is rainfall precipitation value, and ASPECTc,
LITHOLOGYc, LANDCOVERc, SOILc are logistic multiple
regression coefficients as listed in Table 2; and p is the
landslide-occurrence possibility.
For landslide hazard mapping, the logistic regression
coefficient values were applied to the study area from which
they were derived, as well as to the other two areas. That is,
the calculated logistic regression coefficient values from
each dataset (for Penang, Cameron, and Selangor) were
applied to all datasets (Penang, Cameron and Selangor).
Overall, there were nine cases for mapping. Thus, the calculated
ratings from the Penang datasets were applied to
Penang, Cameron and Selangor. Similarly, the calculated
ratings from the Cameron datasets were applied to Penang,
Cameron and Selangor, and those from the Selangor datasets
were applied to Penang, Cameron and Selangor, giving
nine sets to be mapped. Using the logistic regression coefficients
(Table 2) and Eq. (1), the values were computed for
the nine cases. If no ratio was available for a certain class,
the average value (i.e., 1) was used.
Hence, as presented in Figs. 2 and 3, nine landslide hazard
maps were calculated. Fig. 2A presents Penang based
on the Penang coefficients, Fig. 3A the same area based
on the Cameron coefficients, and Fig. 3B, on the Selangor
coeffcients. Then the calculated landslide hazard indices
(LHI) were grouped into five groups by equal area classification
(highest 10%, second-highest 10%, third-highest
20%, fourth highest 20% and remaining 40%) for easy
visual interpretation of the landslide hazard areas. The
landslide hazard increases with the increment of the LHI
value. The patterns of the identical study areas proofed
where SLOPE is slope value; CURVATURE is curvaturevalue; DRAINAGE is distance from drainage value, LINEAMENTis distance from lineament value, NDVI isnormalized difference vegetation index value, PRECIPITATIONis rainfall precipitation value, and ASPECTc,LITHOLOGYc, LANDCOVERc, SOILc are logistic multipleregression coefficients as listed in Table 2; and p is thelandslide-occurrence possibility.For landslide hazard mapping, the logistic regressioncoefficient values were applied to the study area from whichthey were derived, as well as to the other two areas. That is,the calculated logistic regression coefficient values fromeach dataset (for Penang, Cameron, and Selangor) wereapplied to all datasets (Penang, Cameron and Selangor).Overall, there were nine cases for mapping. Thus, the calculatedratings from the Penang datasets were applied toPenang, Cameron and Selangor. Similarly, the calculatedratings from the Cameron datasets were applied to Penang,Cameron and Selangor, and those from the Selangor datasetswere applied to Penang, Cameron and Selangor, givingnine sets to be mapped. Using the logistic regression coefficients(Table 2) and Eq. (1), the values were computed forthe nine cases. If no ratio was available for a certain class,the average value (i.e., 1) was used.Hence, as presented in Figs. 2 and 3, nine landslide hazardmaps were calculated. Fig. 2A presents Penang basedon the Penang coefficients, Fig. 3A the same area basedon the Cameron coefficients, and Fig. 3B, on the Selangorcoeffcients. Then the calculated landslide hazard indices(LHI) were grouped into five groups by equal area classification(highest 10%, second-highest 10%, third-highest20%, fourth highest 20% and remaining 40%) for easyvisual interpretation of the landslide hazard areas. Thelandslide hazard increases with the increment of the LHIvalue. The patterns of the identical study areas proofed
การแปล กรุณารอสักครู่..

ที่ลาดชันคือค่าความชันความโค้งเป็นค่าความโค้ง ;
; ระบบระบายน้ำ ระยะทาง จากมูลค่าการระบายน้ำ วงหน้า
ห่างจากค่าลักษณะเฉพาะการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณเป็นปกติ , ค่าดัชนีพืชพรรณแตกต่าง
คือฝนฝนด้วยค่า และ aspectc
lithologyc landcoverc , , ,
soilc เป็นสัมประสิทธิ์ถดถอยโลจิสติกหลายตามที่ระบุไว้ในตารางที่ 2 และ P คือ
ดินถล่มที่เกิดขึ้นเป็นไปได้ .
สำหรับการทำแผนที่ภัยแผ่นดินถล่ม ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโลจิสติก
ค่านิยมการประยุกต์ใช้กับพื้นที่ศึกษาซึ่ง
พวกเขาได้ รวมทั้งอีกสองด้าน นั่นคือ คำนวณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโลจิสติก
แต่ละค่าจากชุดข้อมูล ( สำหรับปีนัง , คาเมรอน และเซลังงอร์ )
ใช้กับข้อมูล ( ปีนังคาเมรอนและสลังงอร์ ) .
โดยรวมมันมี 9 ราย สำหรับแผนที่ ดังนั้นค่า
อันดับจากปีนังข้อมูลประยุกต์
ปีนังคาเมรอนและค้นหา . ส่วนคำนวณ
อันดับจากคาเมรอนข้อมูลประยุกต์ปีนัง
คาเมรอนและสลังงอร์ และจากการค้นหาข้อมูล
ประยุกต์ปีนังคาเมรอนและสลังงอร์ การให้
9 ชุดจะแมป . โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโลจิสติก
( ตารางที่ 2 ) และอีคิว ( 1 ) ค่าที่ถูกคำนวณสำหรับ
9 คดี ถ้าไม่ต่อพร้อมใช้งานสำหรับชั้นเรียนบางอย่าง
ค่าเฉลี่ย ( เช่น 1 ) คือใช้ .
ดังนั้น ที่นำเสนอในผลมะเดื่อ . 2 และ 3 เก้าเกิดภัยพิบัติแผ่นดินถล่ม
แผนที่ได้ รูปที่ 2A แสดงตาม
บนปีนังปีนังสัมประสิทธิ์รูปที่ 3A พื้นที่เดียวกันตาม
บนคาเมรอนค่าสัมประสิทธิ์ และรูปที่ 3B ใน Selangor
coeffcients .แล้วหากเกิดภัยพิบัติแผ่นดินถล่มดัชนี
( LHI ) แบ่งออกเป็น 5 กลุ่ม โดยการจำแนกพื้นที่เท่ากับ
( สูงสุด 10 % ที่สองสูงสุด 10% สูงสุดอันดับ 3
20 % , ที่สี่สูงสุด 20% และที่เหลือ 40% ) สำหรับการตีความภาพง่าย
ของดินถล่ม ภัยในพื้นที่
ดินถล่มภัยเพิ่มขึ้น ด้วยการเพิ่มค่า LHI
รูปแบบของพื้นที่ศึกษาเก็บเหมือนกัน
การแปล กรุณารอสักครู่..
