Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Многоступенчатая методика минимизации переоценки восприимчивости к уклону в больших пространственных масштабах

Каллен К.А., Кашук С., Сухили Р., Ханбилварди Р. и Темими М.

Оползни, вызванные дождями, являются одним из наиболее частых стихийных бедствий на наклонных территориях. Они приводят к значительным экономическим потерям и смертельным случаям во всем мире. Большинство факторов, вызывающих неглубокие оползни, являются локальными и могут быть отображены только с высоким уровнем неопределенности в более крупных масштабах. Эта работа представляет собой попытку определить неустойчивость склона с использованием буферных и пороговых методов для уменьшения масштаба больших площадей и минимизации неопределенностей склона в локальных масштабах, затем на втором этапе логистическая регрессия используется для определения восприимчивости в крупных масштабах. ASTER GDEM V2 используется для топографической характеристики склона и анализа буфера. Изучаются четыре статических параметра (угол наклона, тип почвы, почвенный покров и высота) для 230 неглубоких оползней, вызванных дождями, перечисленных в комплексном реестре оползней для континентальной части США. Вокруг каждого оползня создается ограничивающий буфер, эквивалентный 5, 25 или 50 км, что облегчает статистический анализ пороговых значений склона. Пороговые значения угла уклона в точках пикселей 50, 75, 95, 99 и максимальных процентилях сравниваются друг с другом и проверяются на наилучшее соответствие в среде логистической регрессии. Определено, что значения ниже порогового значения 75-процентиля искажают восприимчивые углы уклона, не включая уклоны выше 35°. Лучший диапазон углов уклона и регрессионное соответствие могут быть достигнуты при использовании порогового значения угла уклона 99-процентиля. Полученная модель логистической регрессии правильно предсказывает наибольшее количество случаев с точностью 97,2%. Модель логистической регрессии переносится в ArcGIS, где все переменные обрабатываются на основе их соответствующих коэффициентов. Создается региональная карта вероятности оползней для континентальной части США и анализируется на основе имеющихся записей об оползнях и их пространственном распределении. Ожидается, что будущее включение в модель динамических параметров, таких как осадки, и других прокси, таких как влажность почвы, еще больше повысит точность. Ключевые слова: Неглубокие оползни; Неустойчивость склона; Пороговый анализ; Логистическая регрессия; Региональный анализ; ГИС; Дистанционное зондирование Введение Оползни, вызванные дождями, являются одним из наиболее частых стихийных бедствий на наклонных территориях. Они обычно приводят к большим экономическим потерям и смертельным случаям во всем мире. Во всем мире было зарегистрировано не менее 32 322 смертей в период с 2004 по 2010 год [1], а только в Соединенных Штатах оползни наносят ущерб в размере 1-2 миллиардов долларов и приводят в среднем к более чем 25 смертельным случаям каждый год [2]. Понимание, картирование, моделирование и предотвращение последствий этих разрушительных событий представляют собой важную научную и оперативную задачу [3]. Термин «оползень» описывает движение вниз и наружу материалов, формирующих склоны, которые включают в себя камни, землю и обломки или их комбинацию [4].Хотя считается, что оползни зависят от сложного взаимодействия нескольких статических и динамических факторов [5-7], угол наклона оказывает большое влияние на восприимчивость склона к скольжению. Увеличение угла наклона обычно коррелирует с увеличением вероятности обрушения, даже если распределение материала на склоне однородно и изотропно [5]. Несомненно, для анализа риска оползней важны и многие другие параметры. Например, изменения в землепользовании и почвенном покрове, такие как вырубка лесов, лесозаготовки, строительство дорог, возделывание земель и пожары на крутых склонах, могут оказывать значительное влияние на оползневую активность [8]. Кроме того, лесная растительность