Artykuł  

Comparison of Statistical and Machine-Learning Model for Analyzing Landslide Susceptibility in Sumedang Area, Indonesia

Link do zdalnego zasobu
Dostęp z terminali w BG AGH
Data publikacji
2024
Data prezentacji
Data obrony
Data nadania stopnia
Autorzy (rel.)
Fitriana, Hana Listi
Ismanto, Rido Dwi
Tulus, Jessica Stephanie
Julzarika, Atriyon
Nugroho, Jalu Tejo
Manalu, Johannes
Nr albumu:
Prawa dostępu
Dostęp: otwarty dostęp
Uwagi:
Prawa: CC BY 4.0
Attribution 4.0 International
Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe (CC BY 4.0)

Inny tytuł
Typ zasobu:
artykuł
Wersja
wersja wydawnicza
Sygnatura:
Nr normy / patentu
Numer czasopisma (rel.)
Numer czasopisma
Geomatics and Environmental Engineering
2024 - Vol. 18 - No 2
Szczegóły wydania / pracy
Uczelnia:
Opublikowane w: Geomatics and Environmental Engineering. - Kraków: Wydawnictwa AGH. Vol. 18 No. 2, pp. 73-95
Opis fizycznySkala:Zasięg:
ISBN:e-ISBN:
Seria:ISSN: 1898-1138e-ISSN: 2300-7098
Jednostka AGH:
Kierunek:
Forma studiów:
Stopień studiów:
Uzyskany tytuł:
Redaktorzy (rel.)
Promotorzy (rel.)
Recenzenci (rel.)
Projekty badawcze (rel.)
Projekt
Tytuł:
ID:Program:
Instytucja Finansująca
ROR: 
Dane badawcze:
Jednostki organizacyjne (rel.)
Wydarzenia (rel.)
Dyscyplina
Słowa kluczowe
landslide, susceptibility analysis, frequency ratio, random forest, Sumedang
Dyscyplina (2011-2018)
Specjalność
Klasyfikacja MKP
Abstrakt

Landslides have produced several recurrent dangers, including losses of life and property, losses of agricultural land, erosion, population relocation, and others. Landslide mitigation is critical since population and economic expansion are rapidly followed by significant infrastructure development, increasing the risk of catastrophes. At an early stage in landslide-disaster mitigation, landslide-risk mapping must give critical information to help policies limit the potential for landslide damage. This study will utilize the comparative frequency ratio (FR) and random forest (RF) techniques, they will be utilized to properly investigate the distribution of flood vulnerability in the Sumedang area. This study has identified 12 criteria for developing a landslide-susceptibility model in the research region based on the features of past disasters in the research area. The FR and RF models scored 88 and 81% of the AUC value, respectively. Based on the McNemar test, the FR and RF models featured the same performance in determining the landslide-vulnerability level performances in Sumedang. They performed well in assessing landslides in the research region, therefore, they may be used as references in landslide prevention and references in future regional development plans by the stakeholders.

Opis
Contains