Analyse der Anfälligkeit für Erdrutsche im Bezirk Nilgiris, Tamil Nadu
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In dieser Studie wurden zunächst die Orte früherer Erdrutsche identifiziert und ein Inventarformular erstellt, das in ein GIS integriert wurde, um Vorhersagewerte für die Karte der Erdrutsche abzuleiten. Zweitens wurden die Prädiktoren für Erdrutsche aus Berichten über vergangene Erdrutsche ermittelt. Drittens wurden mit Hilfe des Geographischen Informationssystems (GIS) thematische Karten der identifizierten Prädiktoren, nämlich Geomorphologie, Geologie, Entwässerung, Niederschlag, Lineament, Straße, Eisenbahn, Boden, Landnutzung/Bodenbedeckung, Hanglage und Aspekt, erstellt. Schlie...
In dieser Studie wurden zunächst die Orte früherer Erdrutsche identifiziert und ein Inventarformular erstellt, das in ein GIS integriert wurde, um Vorhersagewerte für die Karte der Erdrutsche abzuleiten. Zweitens wurden die Prädiktoren für Erdrutsche aus Berichten über vergangene Erdrutsche ermittelt. Drittens wurden mit Hilfe des Geographischen Informationssystems (GIS) thematische Karten der identifizierten Prädiktoren, nämlich Geomorphologie, Geologie, Entwässerung, Niederschlag, Lineament, Straße, Eisenbahn, Boden, Landnutzung/Bodenbedeckung, Hanglage und Aspekt, erstellt. Schließlich wurden auf der Grundlage der relativen Bedeutung der Faktoren und ihrer Kategorien, die die Anfälligkeit für Erdrutsche beeinflussen, Gewichtungen und Bewertungen der Prädiktoren mit Hilfe von zwei multikriteriellen Ansätzen berechnet, nämlich analytische Hierarchieprozesse (AHP) und räumliche multikriterielle Bewertung (SMCE). Die für die Faktoren und Prädiktoren ermittelten Gewichte und Bewertungen wurden mit dem gewichteten Überlagerungswerkzeug der GIS-Software überlagert, um eine LS-Karte mit fünf Zonen zu erstellen, nämlich sehr niedrig, niedrig, mäßig, hoch und sehr hoch. Mit Hilfe der Feldprüfung und der Receiver Operating Curve (ROC) wurde die LS-Karte validiert, wobei der Bereich unter der Kurve (AUC) des AHP von 95,98 % und der SMCE von 98,86 % ermittelt wurde.
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