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J-GLOBAL ID：201902281610473093   整理番号：19A1109151

ロジスティック回帰とランダム森林モデルによる証拠の統合アンサンブル重みを用いた地滑り感受性モデリング【JST・京大機械翻訳】

Landslide Susceptibility Modeling Using Integrated Ensemble Weights of Evidence with Logistic Regression and Random Forest Models

著者 (7件)： Chen Wei (Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering, Ministry of Land and Resources of China, Xi’an 710075, China) ,  Chen Wei (Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co. Ltd., Xi’an 710075, China) ,  Chen Wei (College of Geology & Environment, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, Shaanxi, China) ,  Sun Zenghui (Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering, Ministry of Land and Resources of China, Xi’an 710075, China) ,  Sun Zenghui (Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co. Ltd., Xi’an 710075, China) ,  Han Jichang (Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering, Ministry of Land and Resources of China, Xi’an 710075, China) ,  Han Jichang (Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co. Ltd., Xi’an 710075, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 9  号： 1  ページ： 171  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の主目的は,地滑り感受性マッピングのために,多変量ロジスティック回帰(WoE-LR)と機械学習ベースのランダムフォレスト(WoE-RF)による証拠の従来の二変量重み(WoE)のハイブリッドアプローチの性能を比較することであった。3つの地滑りモデルの性能を,受信者動作特性(ROC)曲線と曲線下面積(AUC)で検証した。結果は,WoE,WoE-LR,およびWoE-RF法を用いて得られた曲線下面積が,訓練データセットに対して0.720,0.773,および0.802であり,検証データセットに対してそれぞれ0.695,0.763,および0.782であることを示した。結果は,ハイブリッドモデルの優位性を実証し,結果としての地図は地すべり傾向地域における土地利用計画に有用であることを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *地滑り ,  機械学習 ,  *モデリング ,  *モデル ,  *感受性 ,  土地利用計画 ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： ハイブリッドモデル ,  訓練データ ,  多変量 ,  *ランダムフォレスト ,  *ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地すべり ,  証拠の重み ,  ロジスティック回帰 ,  ランダムフォレスト ,  ハイブリッドモデル

分類 (3件)： 採収法  (UA10040R) ,  レーダ  (ND13010H) ,  有機質材料  (RA06030O)

引用文献 (122件)：

• Kim, M.S.; Onda, Y.; Kim, J.K.; Kim, S.W. Effect of topography and soil parameterisation representing soil thicknesses on shallow landslide modelling. Quat. Int. 2015, 384, 91-106.
• Liucci, L.; Melelli, L.; Suteanu, C.; Ponziani, F. The role of topography in the scaling distribution of landslide areas: A cellular automata modeling approach. Geomorphology 2017, 290, 236-249.
• Agostini, A.; Tofani, V.; Nolesini, T.; Gigli, G.; Tanteri, L.; Rosi, A.; Cardellini, S.; Casagli, N. A new appraisal of the ancona landslide based on geotechnical investigations and stability modelling. Q. J. Eng. Geol. Hydrogeol. 2014, 47, 29-43.
• Peng, D.; Xu, Q.; Liu, F.; He, Y.; Zhang, S.; Qi, X.; Zhao, K.; Zhang, X. Distribution and failure modes of the landslides in heitai terrace, china. Eng. Geol. 2018, 236, 97-110.
• Persichillo, M.G.; Bordoni, M.; Meisina, C. The role of land use changes in the distribution of shallow landslides. Sci. Total Environ. 2017, 574, 924-937.

タイトルに関連する用語 (9件)： ロジスティック回帰 ,  森林 ,  モデル ,  証拠 ,  統合 ,  アンサンブル ,  地滑り ,  感受性 ,  モデリング