Évaluation des risques de glissement de terrain par la méthode de la régression logistique - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Dynamiques Environnementales - Journal international des géosciences et de l’environnement Année : 2011

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.
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Dates et versions

halshs-01722663 , version 1 (04-03-2018)

Licence

Copyright (Tous droits réservés)

Identifiants

  • HAL Id : halshs-01722663 , version 1

Citer

Mihai Ciprian Mărgărint, Adrian Grozavu, Cristian Valeriu Patriche, Ana-Maria Ioana Tomaşciuc, Roxana Urdea, et al.. Évaluation des risques de glissement de terrain par la méthode de la régression logistique : Application à deux zones basses de Roumanie. Dynamiques Environnementales - Journal international des géosciences et de l’environnement, 2011, L'homme face aux risques, 28, pp.41-51. ⟨halshs-01722663⟩
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