KCI등재
SCOPUS
SCIE
Landslide susceptibility mapping at Gongliu county, China using artificial neural network and weight of evidence models
저자
Qiqing Wang (China University of Mining and Technolog) ; Wenping Li (China University of Mining and Technolog) ; Maolin Xing (China University of Mining and Technolog) ; Yanli Wu (China University of Mining and Technolog) ; Yabing Pei (China University of Mining and Technolog) ; Dongdong Yang (China University of Mining and Technolog) ; Hanying Bai (Guilin University of Technology) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2016
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
705-718(14쪽)
KCI 피인용횟수
9
DOI식별코드
제공처
The aim of this study was to apply and to verify the use of artificial neural network (ANN) and weight of evidence (WoE) models to landslide susceptibility mapping in the Gongliu county, China, using a geographic information system (GIS). For this aim, in this study, a landslide inventory map was prepared using earlier reports and aerial photographs as well as by carrying out field surveys.
A total of 163 landslides (70% out of 233 detected landslides) were randomly selected for model training, and the remaining 70 landslides (30%) were used for the model validation. Then, a total number of twelve landslide conditioning factors, such as slope angle, slope aspect, general curvature, plan curvature, profile curvature, altitude, distance to rivers, distance to roads, lithology, rainfall, normalized difference vegetation index (NDVI), and sediment transport index (STI), were used in the analysis. Landslide hazardous areas were analyzed and mapped using the landslide-occurrence factors by ANN and WoE models. Finally the output maps were validated using the area under the curve (AUC) method. The validation results showed that the ANN model with a success rate of 82.51% and predictive accuracy of 77.31% performs better than WoE (success rate, 79.82%; predictive accuracy, 74.59%) model. Overall, both models showed almost similar results. Therefore, the two landslide susceptibility maps obtained were successful and can be useful for preliminary general land use planning and hazard mitigation purpose.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.98 | 0.27 | 0.74 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.68 | 0.59 | 0.424 | 0.15 |
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