نوع مقاله : مروری
نویسندگان
1 دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و علوم دریایی، دانشگاه تربیت مدرس- نور
2 دانشیار، گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و علوم دریایی، دانشگاه تربیت مدرس، نور
3 دانشیار گروه زمینشناسی، دانشگاه خوارزمی
چکیده
هدف از تحقیق حاضر تهیه نقشه حساسیت زمینلغزش با استفاده از سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی در شمال شهر تهران است. به این منظور با استفاده از تصاویر ماهوارهای GeoEye سالهای 2012-2011، SPOT-5 سال 2010 و بازدیدهای صحرایی، 528 نقطه لغزشی شناسایی و نقشه پراکنش زمینلغزشهای منطقه مورد مطالعه تهیه گردید. لایههای اطلاعاتی درجه شیب، لیتولوژی، جهت شیب، کاربری اراضی، فاصله از آبراهه، طبقه ارتفاعی، فاصله از گسل، شکل شیب، فاصله از جاده، شاخص توان آبراهه (SPI) و شاخص پوشش گیاهی تفاضلی نرمال شده (NDVI) به عنوان عوامل موثر بر وقوع زمینلغزش شناسایی و نقشههای مذکور در محیط نرمافزار ArcGIS تهیه و رقومی گردیدند. به منظور وزندهی کلاسهای هر یک از عوامل از روش نسبت فراوانی استفاده گردید. سپس وزنهای بهدست آمده نرمالسازی شده و به محیط نرمافزار MATLAB منتقل گردید. در تحقیق حاضر از الگوریتم یادگیری هیبرید و ساختار سیستم استنتاج فازی نوع سوم (خوشهبندی C-میانگین) برای پهنهبندی حساسیت زمینلغزش استفاده گردید. ارزیابی مدل مذکور با استفاده از منحنی تشخیص عملکرد نسبی (ROC) و 30 درصد نقاط لغزشی (158 لغزش) صورت گرفت. نتایج ارزیابی نشان داد که دقت مدل تهیه شده با استفاده از ANFIS در منطقه مورد مطالعه 48/77 درصد (خوب) برآورد گردید.
کلیدواژهها
- -پورقاسمی، ح. ر.، مرادی، ح. ر.، و محمدی، م.، 1389. پهنهبندی حساسیت زمینلغزش با استفاده از مدل احتمالاتی وزن واقعه، مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، سال اول، شماره 3، ص 79-69.
- -پورقاسمی، ح. ر.، مرادی، ح. ر.، فاطمیعقدا، س. م.، مهدویفر، م. ر.، و محمدی، م.، 1388. ارزیابی خطر زمینلغزش با استفاده از روش تصمیمگیری چندمعیاره فازی، مجله علوم و مهندسی آبخیزداری ایران، سال سوم، شماره 8، ص 63 – 51.
- -پورقاسمی، ح. ر.، مرادی، ح. ر.، محمدی، م.، و مهدویفر، م. ر.، 1387. تهیه نقشه حساسیت به خطر زمینلغزش و ارزیابی آن با استفاده از اپراتورهای فازی، مجله علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی اصفهان. سال دوازدهم، شماره 46 ، ص 375-390.
- -دفتر مهندسی و ارزیابی طرحها گروه مطالعه امور زمینلغزشها.، 1386. فهرست زمینلغزشهای کشور شهریورماه 1386، سازمان جنگلها، مراتع و آبخیزداری کشور، معاونت آبخیزداری، 60 ص.
- -Alvarez Grima, M., and Babuska, R., 1999. Fuzzy model for the prediction of unconfined compressive strength of rock samples: International Journal of Rock Mechanics and Mining Science, v. 36, p. 339-349.
- -Bednarik, M., Magulova, B., Matys, M., and Marschalko, M., 2010. Landslide susceptibility assessment of the Kralovany–Liptovsky Mikulaš railway case study: Physics and Chemistry of the Earth, v. 35, p. 162–171.
- -Hengl, T., Gruber, S., and Shrestha, D.P., 2003. Digital terrain analysis in ILWIS. International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation Enschede, The Netherlands, 62 p.
- -Komac, M. A., 2006. Landslide susceptibility model using the Analytical Hierarchy Process method and multivariate statistics in perialpine Sloveni: Geomorphology, v. 74, p. 17-28.
- -Nefeslioglu, H.A., Duman, T.Y., and Durmaz, S., 2008. Landslide susceptibility mapping for a part of tectonic Kelkit Valley (Easten Black Sea Region of Turkey): Geomorphology, v. 94, p. 401-418.
- -Oh, H.J., and Pradhan, B., 2011. Application of a neuro-fuzzy model to landslide susceptibility mapping for shallow landslides in a tropical hilly area: Computer and Geoscience, v. 37(9), p.1264–1276.
- -Polat, K., and Gunes, S., 2006. A hybrid medical decision making system based on principles component analysis, k-NN based weighted pre-processing and adaptive neuro fuzzy inference system: Digital Signal Processing, v. 16(6), p. 913–921.
- -Pourghasemi, H.R., Mohammady, M., and Pradhan, B., 2012a. Landslide susceptibility mapping using index of entropy and conditional probability models in GIS: Safarood Basin, Iran: Catena, v. 97, p. 71–84.
- -Pourghasemi, H.R, Pradhan, B., and Gokceoglu, C., 2012b. Application of fuzzy logic and analytical hierarchy process (AHP) to landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran: Natural Hazard, v. 63(2), p. 965-996.
- -Pourghasemi, H.R., Goli Jirandeh, A., Pradhan, B., Xu, C., and Gokceoglu, C., 2013. Landslide susceptibility mapping using support vector machine and GIS: Journal of Earth System Science, v. 122 (2), p. 349-369.
- -Pradhan, B., and Lee, S., 2010. Landslide susceptibility assessment and factor effect analysis: back propagation artificial neural networks and their comparison with frequency ratio and bivariate logistic regression modeling: Environmental Modeling and Software, v. 25 (6), p. 747–759.
- -Sdao, F., Lioi, D. S., Pascale, S., Caniani, D., and Mancini, I. M., 2013. Landslide susceptibility assessment by using a neuro-fuzzy model: a case study in the Rupestrian heritage rich area of Matera: Natural Hazards and Earth System Science, v. 13, p. 395–407.
- -Sezer, E.A., Pradhan, B., and Gokceoglu, C., 2011. Manifestation of an adaptive neuro-fuzzy model on landslide susceptibility mapping: Klang valley, Malaysia: Expert System Applied, v. 38(7), p. 8208–8219
- -Song, K.Y., Oh, J., Choi, J., Park, I., Lee, C., and Lee, S., 2012. Prediction of landslides using ASTER imagery and data mining models: Advance Space Research, v. 49, p. 978–993
- -Swets, J.A., 1988. Measuring the accuracy of diagnostic systems: Science, v. 240, p. 1285-1293.
- -Tien Bui, D., Pradhan, B., Lofman, O., Revhaug, I., and Dick, O.B., 2012. Landslide susceptibility mapping at Hoa Binh province (Vietnam) using an adaptive neuro fuzzy inference system and GIS: Computer and Geoscience, v. 45, p. 199-211.
- -Toll, D.G., 1996. Artificial Intelligence Applications in Geotechnical Engineering: Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 27 p.
- -Vahidnia, M.H., Alesheikh, A.A., Alimohammadi, A., and Hosseinali, F., 2010. A GIS based neuro fuzzy procedure for integrating knowledge and data in landslide susceptibility mapping: Computer and Geoscience, v. 36(9), p. 1101–1114
- -Wang, Y.M., and Elhag, T.M., 2008. An adaptive neuro-fuzzy inference system for bridge risk assessment: Expert Systems with Applications, v. 34, p. 3099–3106.
- -Xu, C., Dai, F., Xu, X., and Lee, Y.H., 2012. GIS-based support vector machine modeling of earthquake-triggered landslide susceptibility in the Jianjiang River watershed, China: Geomorphology, v. 145, p. 70–80
- -Yesilnacar, E.K., 2005. The application of computational intelligence to landslide susceptibility mapping in Turkey: Ph.D Thesis. Department of Geomatics the University of Melbourne, 423 p.
- -Ying, L.C., and Pan, M.C., 2008. Using adaptive network based fuzzy inference system to forecast regional electricity loads: Energy Conversion and Management, v. 49, p. 205–211.
- -Zare, M., Pourghasemi, H.R., Vafakhah, M., and Pradhan, B., 2012. Landslide susceptibility mapping at Vaz watershed (Iran) using an artificial neural network model: a comparison between multi-layer perceptron (MLP) and radial basic function (RBF) algorithms: Arabian Journal of Geoscience, doi: 10.1007/s12517-012-0610-x.