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J-GLOBAL ID：202202215786427439   整理番号：22A0858709

インド,マニプールの高速道路に沿ったAHPモデルと多重分解能DEMを用いた地滑り感受性評価【JST・京大機械翻訳】

Landslide susceptibility assessment using AHP model and multi resolution DEMs along a highway in Manipur, India

著者 (2件)： Chanu Malemnganbi Lourembam (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology, Manipur, India) ,  Bakimchandra Oinam (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology, Manipur, India)
資料名： Environmental Earth Sciences  (Environmental Earth Sciences)
巻： 81  号： 5  ページ： 156  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0684B  ISSN： 1866-6280  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地すべりは,インド,Manipur,北東国境州における経済および人命に対する大きな脅威である。ハイウェイは,大量の車両を運ぶ数百の商品が毎日輸送する状態の主要なライフラインとして役立った。しかし,雨季では,これらの高速道路は地滑りによりしばしば崩壊する。本研究は,インド,Manipurの主要高速道路に沿った地滑り感受性マッピングに対する多重解像度ディジタル標高モデル(DEMs)の影響を分析することを目的とする。土地利用土地被覆(LULC),傾斜,側面,曲率,標高,正規化植生指数(NDVI),道路までの距離,河川までの距離,および断層までの距離を含む9つの地滑り調整因子を選択した。地形因子を3つの異なるDEM源-CARTOSAT10m,ASTER30mおよびSRTM90mから抽出した。分析階層プロセス手法を採用して,適切な重みを条件付け因子に割り当て,加重因子を統合して地滑り感受率マップを作成した。モデル精度の評価により,LSM1(10m)は83.78%の成功率と81.45%の予測精度を示し,一方,LSM2(30m)分解能は72.8%の成功率と70.45%の予測精度を示し,そして,LSM3(90m)分解能は,それぞれ58%の成功率と55.87%の予測精度を示した。この特定の研究において,主要な目的は,毎年地滑りをingめているインド,Manipurにおける主要な高速道路に沿ったLandside Susceptibilityマッピングにおける分解能の影響を分析することである。本研究はまた,最適DEM分解能を選択することを目的とする。最適DEM分解能の選択は,考慮中の領域の規模と地形設定に依存する。本研究の感受性マッピング結果は,CARTOSAT 10m分解能DEMが,この特定サイトに対する他のDEMと比較して,より良い精度を生成することを示した。政策立案者は計画目的とリスク管理において得られた地図を使用できる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高速道路 ,  *道路 ,  地図 ,  断層 ,  *地滑り ,  河川 ,  高さ ,  地形 ,  リスク管理 ,  雨季 ,  ライフライン ,  正規化植生指数 ,  数値地形モデル
準シソーラス用語： *多重解像度 ,  予測精度 ,  標高 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 解析的階層プロセス ,  曲線下の面積 ,  GIS ,  地滑り感受性 ,  マルチスケール ,  成功率曲線

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (9件)： インド ,  高速道路 ,  AHP ,  モデル ,  多重分解能 ,  DEM ,  地滑り ,  感受性 ,  評価