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J-GLOBAL ID：201102260181464340   整理番号：11A0151467

局地的地滑りハザード分析のためのニューラルネットワークモデルを用いる光学的リモートセンシングデータとGIS(地理情報システム)ツールの利用

UTILIZATION OF OPTICAL REMOTE SENSING DATA AND GIS TOOLS FOR REGIONAL LANDSLIDE HAZARD ANALYSIS USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL

著者 (2件)： Biswajeet Pradhan (Cilix Corp. Lot L 4-I-6,Level 4,Enterprise 4,Technology Park Malaysia, Bukit Jalil Highway, Malaysia) ,  Saro Lee (Geoscience Information Center Korea Inst. of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM), KOR)
資料名： Dixue Qianyuan  (Dixue Qianyuan)
巻： 14  号： 6  ページ： 143-152  発行年： 2007年 
JST資料番号： W1503A  ISSN： 1005-2321  CODEN： DQIIA7  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： 本研究の目的は,光学的リモートセンシングデータおよび地理情報システム(GIS)を用いてマレーシアSelangor地域で地滑りハザード分析を評価することである。地滑り配置を空中写真および場調査の解釈から研究地域で同定した。GIS(地理情報システム)および画像処理を用いて,地形データ,地質データおよび衛星利用画像を採取,加工して空間データベースに構築した。10の地滑り生起因子を下記のように選んだ。排液からのトポグラフィック斜面,トポグラフィック側面,トポグラフィック彎および距離。線構造からの岩石学および距離。TM衛星利用画像からの土地被覆。LANDSAT衛星利用画像からの植生指数値。降雨データ。地滑り災害予想図を生み出すために高度ニューラルネットワークモデルを用いて,これら因子を分析した。各々の因子の重みづけを逆伝播学習法により測定した。次に,地滑りハザード指数を訓練した逆伝播重みづけを用いて計算した,そして,最後に,地滑り災害予想図をGIS(地理情報システム)ツールを用いて発生した。地滑り配置を用いて地滑り災害予想図の結果を確かめた。検証結果は82.92%の精度を示した。検証結果は,地すべり地上で推定的災害予想図と既存のデータの間での十分な一致を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  リモートセンシング ,  地理情報システム ,  リスク ,  器具 ,  地滑り ,  データ ,  光学 ,  LANDSAT ,  衛星利用画像
準シソーラス用語： *ニューラルネットワークモデル ,  ハザード ,  ツール ,  GIS【地理】

分類 (1件)： 地質構造・テクトニクス  (DE04030Y)

タイトルに関連する用語 (9件)： 地滑り ,  ハザード ,  分析 ,  ニューラルネットワークモデル ,  光学 ,  リモートセンシングデータ ,  GIS ,  地理情報システム ,  ツール