ارزیابی مدل های جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان در تهیه نقشه حساسیت زمین لغزش (مطالعه موردی: حوضه تجن، استان مازندران)

تهیه نقشه حساسیت زمین لغزش با استفاده از یادگیری ماشین ابزاری مفید برای مدیریت زمین در مناطق مستعد به این پدیده است. هدف این مطالعه، تهیه نقشه حساسیت زمین لغزش در حوضه تجن با یادگیری ماشین است. بدین منظور ۲۱ عامل موثر در وقوع زمین لغزش در چهار طبقه عوامل زمین شناسی، اقلیمی و محیطی، توپوگرافی و هیدرولوژیکی شناسایی و رستر آنها در نرم افزارهای ENVI ۵.۶، SAGA GIS و ArcGIS تهیه شد. با بازدیدهای میدانی موقعیت ۱۵۵ زمین لغزش ثبت و در ArcGIS به لایه نقطه ای تبدیل شدند. کلیه عوامل با فرمت ASCII و لایه نقطه ای (لایه آموزشی) وارد نرم افزار R شدند. برای آموزش مدل های ماشین بردار پشتیبان (SVM) و جنگل تصادفی (RF)، ۷۰ درصد از داده ها (۱۰۹ واقعه) و برای آزمون ۳۰ درصد (۴۶ واقعه) استفاده شد. ارزیابی مدل RF با منحنی ROC نشان داد که نمره های ۹۷۲/۰ و ۹۴۹/۰ در مراحل آموزش و آزمون را کسب کرده است. اطلاعات مدل RF نشان می دهد که موثرترین عوامل شامل جهت شیب، فاصله از آبراهه، فاصله از جاده، درجه شیب و شاخص موقعیت توپوگرافی هستند. نتایج مدل SVM نشان داد که پتانسیل طبقه حساسیت زیاد در حوضه بیشتر از RF است و نمرات AUC به ترتیب ۹۰۶/۰ و ۸۳۱/۰ به دست آمد. نتایج مدل SVM نشان داد که پتانسیل طبقه حساسیت زیاد در حوضه نسبت به پیش بینی مدل RF بیشتر شده است. موثرترین عوامل در مدل SVM شامل طبقات ارتفاعی، بارندگی، جهت شیب، فاصله از آبراهه و فاصله از جاده می باشند. مدل SVM در مقایسه با مدل RF عملکردی ضعیفی در پیش بینی نقشه حساسیت زمین لغزش دارد. نتایج دسته بندی سطح خطر در مدل RF، بترتیب خیلی زیاد (۱۹/۱۰%)، زیاد (۱۷/۴%)، متوسط (۷۶/۱۰%)، کم (۶۲/۱۵%) و خیلی کم (۲۶/۵۹%) از مساحت حوضه است. در مدل SVM نیز بترتیب سهم طبقات خیلی زیاد ۵۱/۵%، زیاد ۵۸/۱۵%، متوسط ۳۳/۵%، کم ۴۷/۴% و خیلی کم ۰۹/۶۹% محاسبه شده است.

کلیدواژه ها:

زمین لغزش ، تکنیک های یادگیری ماشین ، AUC ، حوضه آبخیز تجن