Risk assessment of landslide by the logistic regression method
Évaluation des risques de glissement de terrain par la méthode de la régression logistique
Résumé
Landslide susceptibility constitutes an important component within the landslide risk equation and therefore, its
assessment is very useful for improving the prognosis of such phenomena. The present research aims to assess landslide susceptibility
for two low hills regions from Romania, situated in different geographical conditions. The application of the logistic
regression method aimed to reveal the relations among the factors controlling the landslides’ manifestation and their spatial
distribution. The computer aided data processing in GIS environment points out the slope and land use as the most important
causal factors for landsliding, followed by terrain aspect, distance from drainage network and precipitations. Landslide susceptibility
maps were achieved for both study regions. The validity of the prediction model was checked using the ROC curve
(Receiver Operating Characteristic) and the AUC (Area Under the Curve) respectively, which reveal a high accuracy degree.
Cet article propose l’évaluation de la susceptibilité aux glissements de terrain dans deux secteurs de collines
basses de Roumanie. Par l’application de la méthode de régression logistique, on se propose de saisir les relations entre
les facteurs responsables de l’occurence des glissements de terrain et leur distribution spatiale. Le traitement automatique
des données par SIG prend en compte la pente, la nature géologique du terrain, l’exposition des versants, la
distance par rapport au réseau de drainage et les précipitations annuelles. On obtient ainsi deux cartes de susceptibilité
aux glissements. La validité du modèle de prédiction a été vérifié à l’aide de la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic),
respectivement pour l’aire AUC située sous la courbe (Area Under the Curve), en mettant en évidence un degré
élevé de prédiction.Cet article propose l’évaluation de la susceptibilité aux glissements de terrain dans deux secteurs de collines
basses de Roumanie. Par l’application de la méthode de régression logistique, on se propose de saisir les relations entre
les facteurs responsables de l’occurence des glissements de terrain et leur distribution spatiale. Le traitement automatique
des données par SIG prend en compte la pente, la nature géologique du terrain, l’exposition des versants, la
distance par rapport au réseau de drainage et les précipitations annuelles. On obtient ainsi deux cartes de susceptibilité
aux glissements. La validité du modèle de prédiction a été vérifié à l’aide de la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic),
respectivement pour l’aire AUC située sous la courbe (Area Under the Curve), en mettant en évidence un degré
élevé de prédiction.