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J-GLOBAL ID：201602237320439465   整理番号：16A1254601

地すべり危険度マップにおける新しい負のサンプル採取方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A New Method of Pseudo Absence Data Generation in Landslide Susceptibility Mapping

著者 (5件)： Miao Yamin (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Nanjing Normal University),...) ,  Zhu Axing (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Nanjing Normal University),...) ,  Yang Lin (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System,...) ,  Bai Shibiao (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Nanjing Normal University),...) ,  Zeng Canying (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Nanjing Normal University),...)
資料名： Dili Yu Dili Xinxi Kexue  (Dili Yu Dili Xinxi Kexue)
巻： 32  号： 4  ページ： 61-67  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2669A  ISSN： 1672-0504  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地すべりの負のサンプルは統計モデルに基づく地すべり危険度マップにおいて重要な役割を果たし、モデルの過大評価を抑制でき、合理的に地すべりの危険地域と非危険区地域を区分することができる。目標空間における外向化サンプリング(TARGET)は,環境特性空間に基づく代表的負のサンプル採取方法であり,以前の研究は,以下のことを示した。TSESは一般化加法モデルに基づく地すべり危険度マップにおける応用効果が良いが,採取した負サンプルは「仮想」のサンプルであり,環境特徴空間にしか存在せず,地理的空間にマッピングできないため,野外検証法によって採取した負サンプルの信頼性を検証することはできない。この問題を解決するために,本論文は,環境特性空間において負サンプルをサンプリングすることができるだけでなく,負のサンプルを地理的空間にマッピングすることができる改良TSES法を提案した。甘粛省の油房溝流域を研究地域として、TSESと改良TSESの2種類の負サンプルサンプリング方法を用いて、それぞれ油房溝流域に対してサポートベクトルマシン(SUPPORT VECTOR MACHINE,SVM)に基づく地すべり危険度推定モデルを構築した。2つの負のサンプル採取方法の下での地すべり危険度の作図精度を比較して分析した。その結果,改良TSES法により収集した負のサンプルは,SVMに基づく地すべり危険度地図作成において,TSESより優れており,そして,改良TSESは,負のサンプル採取のための効果的方法であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  信頼性 ,  *地滑り ,  加算 ,  統計模型 ,  地図作成 ,  流域 ,  危険区域 ,  地理学
準シソーラス用語： 推定モデル ,  甘粛省 ,  特徴空間 ,  *地滑り危険度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： method of pseudo absence data generation ,  environment feature space ,  landslide susceptibility mapping

分類 (4件)： 漁場・漁況  (FH03020R) ,  魚類  (FH02020K) ,  斜面安定,掘削変形  (RA03070L) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地すべり危険度 ,  マップ ,  サンプル採取 ,  提案