[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2796403

مقالات منتشر شده: 661
نرخ پذیرش: 73.69
نرخ رد: 17.63

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 190 روز
____
..
:: دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) ::
دوره 14 شماره 2 صفحات 32-19 برگشت به فهرست نسخه ها
بررسی نقش عوامل مؤثر بر وقوع زمین‌لغزش با استفاده از سیستم اطلاعات مکانی و روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر یادگیری ماشین
سارا بهشتی فر* ، پویا نوروزی
چکیده:   (421 مشاهده)
زمین‌لغزش یکی از مخاطرات طبیعی است که می‌تواند خسارات فراوانی به دنبال داشته باشد. بنابراین، شناسایی مناطق مستعد زمین‌لغزش برای کاهش خسارات ناشی از آن، امری ضروری است. برای این منظور، می‌توان از نقشه حساسیت استفاده کرد که تولید آن، مستلزم انتخاب صحیح عوامل مؤثر و تعیین وزن مناسب برای آن‌ها می‌باشد. هم انتخاب عوامل و هم تعیین وزن آنها می‌توانند بر اساس روش‌های مبتنی بر دانش کارشناسی و یا روش‌های یادگیری ماشین و مبتنی بر داده‌ها صورت گیرند. در این پژوهش، لایه‌های اطلاعاتی هفده عامل مرتبط با وقوع زمین‌لغزش نظیر زمین‌شناسی و شاخص رطوبت توپوگرافی (TWI) برای استان آذربایجان‌غربی، در محیط سیستم اطلاعات مکانی، تهیه شدند و به عنوان ویژگی‌ها (متغیرهای وابسته) مد نظر قرار گرفتند. همچنین، نقشه پراکنش زمین‌لغزش‌های قبلی تولید و به عنوان متغیر مستقل تعریف شد. سپس شش روش‌ مختلف انتخاب ویژگی در حوزه یادگیری ماشین شامل روش همبستگی، بهره اطلاعات، نسبت بهره، زیرمجموعه‌ ویژگی‌ها بر اساس همبستگی(CFSRelief F و عدم‌قطعیت متقارن، برای تعیین میزان همبستگی عوامل مختلف با یکدیگر، نقش و میزان تأثیر هر عامل در وقوع زمین‌لغزش و در نهایت انتخاب یا عدم آن، مورد بررسی قرار گرفتند. نتایج پژوهش نشان داد که روش‌های مختلف انتخاب ویژگی ممکن است خروجی‌های متفاوتی در خصوص تعیین عوامل مؤثر داشته باشند. با این‌حال، برخی از عوامل همچون زمین‌شناسی در تمامی روش‌ها، انتخاب شدند که می‌توان با اطمینان بیشتری آنها را به عنوان عوامل مؤثر معرفی نمود. از سوی دیگر، برخی از عوامل، بر اساس داده‌های موجود، در هیچ‌یک از روش‌ها جزو عوامل انتخابی نبوده‌اند. سه روش عدم‌قطعیت متقارن، بهره اطلاعات و نسبت بهره، از لحاظ عوامل انتخابی، نتایج مشابهی داشته‌اند. نتایج روش ReliefF به دلیل ماهیت آن و نحوه تعریف همسایه‌ها، تفاوت بیشتری با سایر رو‌ش‌ها داشته؛ به‌گونه‌ای که فاصله از رودخانه که در سایر روش‌ها جزو عوامل مؤثر بوده، در این روش انتخاب نشده؛ در مقابل، نوع خاک و فاصله از جاده فقط در این روش انتخاب گردیده‌اند. با به‌کارگیری روش‌های مختلف، امکان انتخاب عوامل متنوعی فراهم می‌شود. در نهایت، انتخاب برخی از عوامل مؤثر  بر اساس روش‌های انتخاب ویژگی، می‌تواند منجر به کاهش پیچیدگی مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین گردد.
شماره‌ی مقاله: 2
واژه‌های کلیدی: زمین‌لغزش، نقش عوامل مؤثربر وقوع زمین‌لغزش، روش‌های انتخاب ویژگی، سیستم اطلاعات مکانی، استان آذربایجان‌غربی
متن کامل [PDF 1026 kb]   (250 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
دریافت: 1403/4/18
فهرست منابع
1. Wubalem, A. (2021). "Landslide inventory, susceptibility, hazard and risk mapping." Landslides, pp.164-181. [DOI:10.5772/intechopen.100504]
2. Leal Sousa, R., Vargas Jr, E., Chaminé, H. I., Ribeiro e Sousa, L., and Karam, K. (2021). "Risk assessment on landslides focused on the role of the water: examples from model regions (Rio de Janeiro State and Hong Kong)." SN Applied Sciences, 3, 1-23. [DOI:10.1007/s42452-021-04300-5]
3. Behniafar, A., Mansouri daneshvar, M.R., and Kahrobaeian, P. (2010). "Application of AHP modeh and fuzzy logic in landslide hazards zonation case study: frizi basin, norter slope of binalud mountions." jornal of physical geography, 3(9), 89-100,(in Persian).
4. Hejazi, SA., and Ranjbarian shadbad, M. (2018). "Identification of effective factors and zoning of landslide risk in the western part of Sarandchai watershed." Quantitative Geomorphology Research, 3(3), 114-129, (in persian)
5. Wu, Y., Li, W., Liu, P., Bai, H., Wang, Q., He, J., Liu, Y., and Sun, S. (2016). "Application of analytic hierarchy process model for landslide susceptibility mapping in the Gangu County, Gansu Province, China." Environmental Earth Sciences, 75, 1-11. [DOI:10.1007/s12665-015-5194-9]
6. Dastranj, A., Vakili tajareh, F., and Noor, H. (2021). "Evaluation of Hazard Landslide Zonation Using Fuzzy Logic Method in Binalood Mountain [Research]." Iranian Jornal of Watershed Management Science&Engineering, 15(53), 12-22, (in Persian).
7. Oyda, Y., Jothimani, M., and Regasa, H. (2024). "Assessing landslide susceptibility in Lake Abya catchment, Rift Valley, Ethiopia: a GIS-based frequency ratio analysis." Journal of Degraded and Mining Lands Management, 11(3), 5885-5895. [DOI:10.15243/jdmlm.2024.113.5885]
8. madadi, A., beheshti javid, E., and aghazadeh, N. (2021). "Zoning and assessing the potential for landslide in the Shidri Chach basin using the ANP model." Journal of Applied Research in Geographical Sciences, 21(62), 243-260, (in Persian). [DOI:10.52547/jgs.21.62.243]
9. Lee, S., and Min, K. (2001). "Statistical analysis of landslide susceptibility at Yongin, Korea." Environmental geology, 40(9), 1095-1113. [DOI:10.1007/s002540100310]
10. Mulugeta, T., Shano, L., and Jothimani, M. (2024). "Landslide susceptibility modeling in the Kulfo river catchment, rift valley, Ethiopia: An integrated geospatial and statistical analysis." Quaternary Science Advances, 14, 100191. [DOI:10.1016/j.qsa.2024.100191]
11. Nwazelibe, V. E., Unigwe, C. O., and Egbueri, J. C. (2023). "Testing the performances of different fuzzy overlay methods in GIS-based landslide susceptibility mapping of Udi Province, SE Nigeria." Catena, 220, 106654. [DOI:10.1016/j.catena.2022.106654]
12. Asmare, D. (2023). "Application and validation of AHP and FR methods for landslide susceptibility mapping around choke mountain, northwestern ethiopia." Scientific African, 19, e01470. [DOI:10.1016/j.sciaf.2022.e01470]
13. Pourghasemi, H. R., and Kerle, N. (2016). "Random forests and evidential belief function-based landslide susceptibility assessment in Western Mazandaran Province, Iran." Environmental earth sciences, 75(3), 185. [DOI:10.1007/s12665-015-4950-1]
14. Aditian, A., Kubota, T., and Shinohara, Y. (2018). "Comparison of GIS-based landslide susceptibility models using frequency ratio, logistic regression, and artificial neural network in a tertiary region of Ambon, Indonesia." Geomorphology, 318, 101-111. [DOI:10.1016/j.geomorph.2018.06.006]
15. Zhang, Z., Yang, F., Chen, H., Wu, Y., Li, T., Li, W., and Liu, P. (2016). "GIS-based landslide susceptibility analysis using frequency ratio and evidential belief function models." Environmental Earth Sciences, 75(11), 948. [DOI:10.1007/s12665-016-5732-0]
16. Ding, Q., Chen, W., and Hong, H. (2017). "Application of frequency ratio, weights of evidence and evidential belief function models in landslide susceptibility mapping" Geocarto International, 32(6), 619-639.
17. Aram, A., Dalalian, M. R., Saedi, S., Rafieian, O., and Darbandi, S. (1401). "Evaluation of the efficiency of artificial intelligence and bivariate statistical models in determining landslide prone areas in West Azerbaijan." Journal of Water and Soil Resources Conservation, 4(11), 63-74, (in persian)
18. Esfandiari-Darabad, F., Mostafazadeh, R., and Feghazadeh, P. (2018). "Comparison of Temporal Changes in Monthly Discharge and Sediment Load in Some Rivers of West Azerbaijan Province." Quantitative Geomorphology Research, 5(2), 53-65, (in persian)
19. Saberi, A., Soltani-gerdefaramarzi, S., and Mir yaghoubzadeh, MH. (2018). "Study of drought using meteorological and remote sensing data (Azarbaijan province)." Journal of the earth and space physics, 44(2), 439-461, (in persian).
20. Memarian, H., and Sayarpour, M. (2006). "Errors interrors introduced by slope gradient in landslide hazard zonation mapping." journal of faculty of engineering (university of tehran), 40(1 (95)), 105-113, (in persian).
21. Berggren, W. A., Hilgen, F. J., Langereis, C. G., Kent, D. V., Obradovich, J. D., Raffi, I., Raymo, M. E., and Shackleton, N. J. (1995). "Late Neogene chronology: new perspectives in high-resolution stratigraphy." Geological Society of America Bulletin, 107(11), 1272-1287. https://doi.org/10.1130/0016-7606(1995)107<1272:LNCNPI>2.3.CO;2 [DOI:10.1130/0016-7606(1995)1072.3.CO;2]
22. Gemitzi, A., Falalakis, G., Eskioglou, P., and Petalas, C. (2011). "Evaluating landslide susceptibility using environmental factors, fuzzy membership functions and GIS." Global NEST Journal, 13(1), 28-40. [DOI:10.30955/gnj.000734]
23. Segoni, S., Pappafico, G., Luti, T., and Catani, F. (2020). "Landslide susceptibility assessment in complex geological settings: Sensitivity to geological information and insights on its parameterization." Landslides, 17, 2443-2453. [DOI:10.1007/s10346-019-01340-2]
24. Fang, Z., Wang, Y., Peng, L., and Hong, H. (2020). "Integration of convolutional neural network and conventional machine learning classifiers for landslide susceptibility mapping." Computers and Geosciences, 139, 104470. [DOI:10.1016/j.cageo.2020.104470]
25. Srivastava, V., Srivastava, H. B., and Lakhera, R. (2010). "Fuzzy gamma based geomatic modelling for landslide hazard susceptibility in a part of tonsriver valley, northwest himalaya, india." Geomatics, Natural Hazards and Risk, 1(3), 225-242. [DOI:10.1080/19475705.2010.490103]
26. Das, S., Sarkar, S., and Kanungo, D. P. (2022). "GIS-based landslide susceptibility zonation mapping using the analytic hierarchy process (AHP) method in parts of Kalimpong Region of Darjeeling Himalaya." Environmental Monitoring and Assessment, 194(4), 234. [DOI:10.1007/s10661-022-09851-7]
27. Saadat Nia, A., Rahimi Chakdel, A., Raqimi, M., Rezaei, H., and Radfar, A. (2014). "Investigating the relationship between landslides and earthquakes (Minodasht case study)." International Specialized Congress of Science and Earth. SID,(in persian).
28. Mohamadnia, M., Amirahmadi, A., akbari, E., and bahrami, S. (2016). "Landslide hazard zonation in Binalud mountains by Bayesian method (Torghabeh- Darrod new Transit Road)" Geographical Space, 16(55), 217-238, (in persian).
29. Zarei, M., Moradi, H., Alavinia, S.H., and Aliabad, K. (2023). "Landslide risk assessment and zoning in Bionij watershed, Kermanshah province." Quarterly Journal of Geographical Studies of Mountainous Regions, 4(1), 169-188, (in persian).
30. Devkota, K. C., Regmi, A. D., Pourghasemi, H. R., Yoshida, K., Pradhan, B. (2013). "Landslide susceptibility mapping using certainty factor, index of entropy and logistic regression models in GIS and their comparison at Mugling-Narayanghat road section in Nepal Himalaya." Natural hazards, 65, 135-165. [DOI:10.1007/s11069-012-0347-6]
31. Misaghi, S. P., Naghdi, R., Salehi, A., and Pourbabaei, H. (2022). "Effects of landslides causing by executive activities on some physical and chemical soil properties (Case study: tonekabon and ramsar forests)." Iranian Journal of Forest, 14(3), 341-354, (in persian).
32. Hamidi, H., and Akhtarpour.A. (2021). "Numerical modeling of the effect of rainfall on the stress-strain behavior of nailing system in swelling." The 12th International Congress of Civil Engineerin, (in persian).
33. Sadeghi, A., Talebi, A., and zarei, P. (2022). "Determining the threshold of critical rainfall in the occurrence of surface landslides using physically based models (case study: javanrood basin, kermanshah province, iran)." Quantitative Geomorphological Research, 10(4), 156-177, (in persian).
34. SafayiPour, S., Shojaian.A., and atash Afrooz, N. (2016). "Landslide zoning using AHP model in the GIS environment of the study area of Dere Gaz village, Qalandran, Dehdz city." Natural Geography, 9(31), 105-118.
35. Darehshuri, M. A., and Yazdi, M. (2022). "Landslide Susceptibility Areas Detection Using GIS Information and Combinatiom of Machine Learning Models and Meta Heuristic Algorithms." Journal of Geomatics Science and Technology, 12(1), 111-125, (in persian).
36. Baboli ‌Moakher, H., Taghian, A., and Shirani, K. (2018). "Application of Morphometric Indices in Optimization of Landslide Susceptibility Zonation Using Probabilistic Methods." Physical Geography Research, 50(4), 747-773,( in persian).
37. Moore, I. D., Grayson, R. B., Ladson, A. R. (1991). "Digital terrain modelling: A review of hydrological, geomorphological, and biological applications." Hydrological processes, 5(1), 3-30. [DOI:10.1002/hyp.3360050103]
38. Sk Ajim, A., Farhana,P., Vojteková,J., Costache,R., Thi Thuy Linh, N., Bao Pham, Q., Vojtek, M., Gigović, L., Ateeque, A., and Ghorbani,M.A. (2021). "GIS-based landslide susceptibility modeling: A comparison between fuzzy multi-criteria and machine learning algorithms." Geoscience Frontiers, 12(2), 857-876. [DOI:10.1016/j.gsf.2020.09.004]
39. Teimouri, M., & Asadi Nalivan, O. (2020). "Susceptibility Zoning and Prioritization of the Factors Affecting Landslide Using MaxEnt, Geographic Information System and Remote Sensing Models (Case study: Lorestan Province)." Hydrogeomorphology, 6(21), 155-179, (in persian)
40. Ado, M., Amitab, K., Maji, A. K., Jasińska, E., Gono, R., Leonowicz, Z., and Jasiński, M. (2022). "Landslide susceptibility mapping using machine learning: A literature survey." Remote Sensing, 14(13), 3029. [DOI:10.3390/rs14133029]
41. Dai, F., and Lee, C. (2002). "Landslide characteristics and slope instability modeling using GIS, Lantau Island, Hong Kong." Geomorphology, 42(3-4), 213-228. [DOI:10.1016/S0169-555X(01)00087-3]
42. Emadodin, S., Taheri, V., mohammad ghasemi, M., and Nazari, Z. (2021). "Landslide Susceptibility Zonation applying frequency ratio models and statistical index in in Oghan watershed." Quantitative Geomorphological Research, 9(4), 75-95, (in persian).
43. Mind je, R., Li, L., Nsengiyumva, J. B., Mupenzi, C., Nyesheja, E. M., Kayumba, P. M., Gasirabo, A., and Hakorimana, E. (2020). "Landslide susceptibility and influencing factors analysis in Rwanda." Environment, Development and Sustainability, 22, 7985-8012. [DOI:10.1007/s10668-019-00557-4]
44. Wang, G., Lei, X., Chen, W., Shahabi, H., and Shirzadi, A. (2020). "Hybrid computational intelligence methods for landslide susceptibility mapping." Symmetry, 12(3), 325. [DOI:10.3390/sym12030325]
45. Poddar, I., and Roy, R. (2024). "Application of GIS-based data-driven bivariate statistical models for landslide prediction: a case study of highly affected landslide prone areas of Teesta River basin." Quaternary Science Advances, 13, 100150. [DOI:10.1016/j.qsa.2023.100150]
46. Hong, H., Pradhan, B., Sameen, M. I., Chen, W., and Xu, C. (2017). "Spatial prediction of rotational landslide using geographically weighted regression, logistic regression, and support vector machine models in Xing Guo area (China)." Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 1997-2022. [DOI:10.1080/19475705.2017.1403974]
47. Hall, M. A. (1999). "Correlation-based feature selection for machine learning The University of Waikato"
48. Abbas, F., Zhang, F., Abbas, F., Ismail, M., Iqbal, J., Hussain, D., Khan, G., Alrefaei, A. F., and Albeshr, M. F. (2023). "Landslide susceptibility mapping: analysis of different feature selection techniques with artificial neural network tuned by bayesian and metaheuristic algorithms." Remote Sensing, 15(17), 4330. [DOI:10.3390/rs15174330]
49. Omuya, E. O., Okeyo, G. O., and Kimwele, M. W. (2021). "Feature selection for classification using principal component analysis and information gain." Expert Systems with Applications, 174, 114765. [DOI:10.1016/j.eswa.2021.114765]
50. Shaheen, M., Zafar, T., and Khan, S. (2020). "Decision tree classification: Ranking journals using IGIDI." Journal of Information Science, 46, 325 - 339. [DOI:10.1177/0165551519837176]
51. Tamilmani, A., and Sughasiny, M. (2021). "Gain Ratio with Optimization Based Feature Selection Method." Webology (ISSN: 1735-188X), 18(6).
52. Karegowda, A. G., Manjunath, A. S., and Jayaram, M. A. (2010). "Comparative study of attribute selection using gain ratio and correlationbased feature selection." International Journal of Information Technology and Knowledge Management, 2(2), 271-277.
53. Kononenko, I. (1994). "Estimating attributes: Analysis and extensions of RELIEF." European conference on machine learning, [DOI:10.1007/3-540-57868-4_57]
54. Robnik-Šikonja, M., & Kononenko, I. (1997). "An adaptation of Relief for attribute estimation in regression." Machine learning: Proceedings of the fourteenth international conference (ICML'97)
55. Spolaôr, N., and Monard, M. C. (2014). "Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm." Advances in Artificial Intelligence-IBERAMIA 2014: 14th Ibero-American Conference on AI, Santiago de Chile, Chile, November 24-27, 2014, Proceedings 14 [DOI:10.1007/978-3-319-12027-0_16]
56. Ali, A., Shamsuddin, S., and Hassan, S. (2020). "Feature selection for malicious android applications using Symmetrical Uncert Attribute Eval method." IOP Conference Series: Materials Science and Engineering.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Beheshtifar S, Noruzi P. Investigating the role of conditioning factors in landslide occurrence using Geospatial Information Systems and feature selection methods based on machine learning.. JGST 2024; 14 (2) : 2
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1194-fa.html

بهشتی فر سارا، نوروزی پویا. بررسی نقش عوامل مؤثر بر وقوع زمین‌لغزش با استفاده از سیستم اطلاعات مکانی و روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر یادگیری ماشین. علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 14 (2) :19-32

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1194-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology