A study on the use of planarity for quick identification of potential landslide hazard
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In this study we focused on identifying a geomorphological feature that controls the location of landslides. The representation of the feature is based on a high-resolution digital elevation model derived from the airborne laser altimetry (LiDAR) and evaluated by the statistical analysis of axial orientation data. The main principle of this analysis is generating eigenvalues from axial orientation data and comparing them. The planarity, a ratio of eigenvalues, would tell the degree of irregularity on the ground surface based on their ratios. Results are compared to the recent landslide case in Korea in order to evaluate the feasibility of the proposed methodology in identifying the potential landslide hazard. The preliminary landslide hazard assessment based on the planarity analysis discriminates features between stable and unstable domain in the study area well, especially in the landslide initiation zones. Results also show it is beneficial to build the landslide hazard inventory mapping, especially where no information on historical records of landslides exists. By combining other physical procedures such as geotechnical monitoring, the landslide hazard assessment using geomorphological features promises a better understanding of landslides and their mechanisms and provides an enhanced methodology to evaluate their hazards and appropriate actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».