Some of the predisposing factors ca

Some of the predisposing factors can be characterized using standard GIS data processing techniques. For instance, primary topographic attributes (such as slope gradient, slope aspect, planform curvature, and profile curvature) can be derived from DEM data using standard terrain analytical methods in GIS. Lithology type and strata information can be digitized from geological maps. However, some predisposing factors are easy for human experts to recognize but hard for the computer to characterize. Slope shape, an important predisposing factor in landslide-susceptibility mapping for some study areas, is an example. Landslide experts/researchers can easily identify different shapes of slope such as straight slope and upper convex–lower concave slope. However, characterizing these features using computer programs in an automated way is not straightforward. Customized techniques are needed (see Section 3.2.2).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัจจัย predisposing สามารถลักษณะโดยใช้เทคนิคการประมวลผลข้อมูล GIS มาตรฐาน เช่น คุณลักษณะภูมิประเทศหลัก (เช่นการไล่ระดับความลาดชัน ด้านลาด planform โค้ง และโปรไฟล์โค้ง) ที่ได้มาจากข้อมูล DEM ที่ใช้วิธีการวิเคราะห์ภูมิประเทศมาตรฐานใน GIS Lithology ชนิดและชั้นข้อมูลสามารถเป็นค่าดิจิทัลจากแผนที่ธรณีวิทยา อย่างไรก็ตาม บางปัจจัย predisposing มีมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญด้านการจดจำง่าย แต่ยากสำหรับคอมพิวเตอร์เพื่อกำหนดลักษณะ ความชันรูปร่าง สิ่งสำคัญ predisposing แมปไวต่อแผ่นดินถล่มบางพื้นที่การศึกษา ตัวอย่าง ถล่มทลายผู้เชี่ยวชาญ/นักวิจัยสามารถระบุรูปร่างต่าง ๆ เช่นตรงทางลาดชันและลาดเว้านูนล่าง – บนได้ง่าย อย่างไรก็ตาม ศึกษาคุณลักษณะเหล่านี้โดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในวิธีการอัตโนมัติไม่ได้ตรงไปตรงมา เทคนิคการกำหนดเองมีความจำเป็น (ดูหัวข้อ 3.2.2)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บางส่วนของปัจจัย predisposing สามารถโดดเด่นโดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์มาตรฐานเทคนิคการประมวลผลข้อมูล ยกตัวอย่างเช่นลักษณะภูมิประเทศหลัก (เช่นลาดชันด้านลาด planform โค้งและโค้งรายละเอียด) จะได้รับจากข้อมูล DEM โดยใช้วิธีการวิเคราะห์ภูมิประเทศมาตรฐานในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ประเภท lithology และข้อมูลชั้นสามารถแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลจากแผนที่ทางธรณีวิทยา แต่บางปัจจัย predisposing เป็นเรื่องง่ายสำหรับผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์ที่จะรับรู้ แต่ยากสำหรับเครื่องคอมพิวเตอร์ที่จะอธิบายลักษณะ รูปร่างลาดปัจจัยกำลังสำคัญในการทำแผนที่ถล่ม-อ่อนแอสำหรับพื้นที่การศึกษาบางส่วนเป็นตัวอย่าง ผู้เชี่ยวชาญด้านดินถล่ม / นักวิจัยสามารถระบุรูปร่างที่แตกต่างของความลาดชันเช่นลาดตรงและนูนต่ำบนความลาดชันเว้า อย่างไรก็ตามพัฒนาการคุณสมบัติเหล่านี้โดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในทางอัตโนมัติไม่ตรงไปตรงมา เทคนิคที่กำหนดเองได้จำเป็น (โปรดดูมาตรา 3.2.2)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปแบบดั้งเดิมของการบริหารพยายามที่จะสร้างโครงสร้างของการบริหารที่อิสระจากการเมืองแทรกแซงค่าเป็นกลาง และมีโครงสร้างในลักษณะที่จะให้แน่ใจว่าทั้ง accoutability และประสิทธิภาพ