ارزیابی کارایی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در پهنه بندی حساسیت زمین لغزش حوضه آبریز اهرچای - فریبا کرمی; مریم بیاتی خطیبی; منصور خیری زاده; ابوالفضل مختاری اصل (جغرافیا و مخاطرات محیطی)
برای کاهش خطرات احتمالی و مدیریت اراضی، ترسیم نقشه حساسیت زمینلغزش، در مناطق مستعد ضروری است. هدف اصلی این پژوهش، ارزیابی کارایی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) در پهنهبندی حساسیت زمینلغزش حوضه آبریز اهرچای در شمال غرب ایران، است. رخداد زمینلغزش به عنوان یکی از مهمترین مسائل و مخاطرات محیطی این حوضه به شمار میآید. در ابتدا زمینلغزشهای منطقه مطالعاتی با استفاده از تصاویر ماهوارهای گوگل ارث مربوط به تابستان 1396 شناسایی شدند و پس از بازدیدهای میدانی متعدد برای شناسایی و مطابقت با واقعیت، نقشه پراکنش زمینلغزشها ترسیم گردید. در حدود 200 مورد زمینلغزش در حوضه آبریز اهرچای شناسایی شد. 70 درصد از زمینلغزشها برای آموزش مدل و 30 درصد از آنها برای اعتبارسنجی مدل مورد استفاده قرار گرفت. برای تهیه نقشه حساسیت زمینلغزش با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان از 14 معیار مؤثر در وقوع زمینلغزش، شامل ارتفاع، جهت و زاویه شیب، تحدب دامنه، طول دامنه (LS)، شاخص رطوبت توپوگرافی (TWI)، عمق دره (VD)، لیتولوژی، فاصله از گسل، کاربری اراضی، شاخص NDVI، فاصله از آبراهه، توان رودخانه (SPI) و بارش استفاده شد. درنهایت نقشه حساسیت زمین لغزش در 5 کلاس بسیار زیاد، زیاد، متوسط، کم و بسیار کم تهیه گردید. برای ارزیابی عملکرد این الگوریتم از منحنی (ROC) و سطح زیرمنحنی (AUC) استفاده شد. نتایج ارزیابی 4 تابع از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان نشان داد که تابع پایه شعاعی (RBF) با سطح زیرمنحنی 988/0 = AUC و 958/0= AUC به ترتیب برای دادههای آموزشی و صحتسنجی، در پهنهبندی حساسیت زمینلغزشهای منطقه مطالعاتی بهترین عملکرد را دارد. همچنین به دلیل قدرت تشخیص بالای آزمون، منحنی ROC بالای قطر مربع قرار میگیرد و بنابراین به حالت ایدهآل نزدیکتر میباشد. نتایج پهنهبندی نیز نشان داد که 61/26 درصد از اراضی منطقه که عمدتاً در غرب و بالادست حوضه و بخشهای جنوبی آن واقع شدهاند در کلاس با حساسیت زیاد و بسیار زیاد قرار گرفتند.