Dự báo nguy cơ trượt lở đất cho huyện A Lưới, tỉnh Thừa Thiên Huế sử dụng mô hình logistic regression

Bài viết Dự báo nguy cơ trượt lở đất cho huyện A Lưới, tỉnh Thừa Thiên Huế sử dụng mô hình logistic regression đề xuất một mô hình hồi quy Logistic (LR) hiệu quả trong việc dự báo nguy cơ trượt lở đất cho huyện miền núi A Lưới.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Dự báo nguy cơ trượt lở đất cho huyện A Lưới, tỉnh Thừa Thiên Huế sử dụng mô hình logistic regressionISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 20, NO. 9, 2022 5 DỰ BÁO NGUY CƠ TRƯỢT LỞ ĐẤT CHO HUYỆN A LƯỚI, TỈNH THỪA THIÊN HUẾ SỬ DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC REGRESSION PREDICT LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY USING LOGISTIC REGRESSION MODEL IN A LUOI DISTRICT, THUA THIEN HUE PROVINCE Lê Trần Minh Đạt1, Trương Thị Hồng Ngọc2, Đoàn Viết Long1, Nguyễn Chí Công1* 1 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng 2 Công ty Cổ phần Tư vấn Đầu tư và Xây dựng Thừa Thiên Huế *Tác giả liên hệ: nccong@dut.udn.vn (Nhận bài: 07/6/2022; Chấp nhận đăng: 07/9/2022)Tóm tắt - Nghiên cứu này đề xuất một mô hình hồi quy Logistic Abstract - This study proposes an effective Logistic Regression(LR) hiệu quả trong việc dự báo nguy cơ trượt lở đất (TLĐ) cho (LR) model for predicting landslide susceptibility (LS) at A Luoihuyện miền núi A Lưới. Cơ sở dữ liệu gồm 429 điểm sạt lở và district. The dataset includes 429 landslide points and 574 non-574 điểm không sạt lở được thu thập trong các năm 2006, 2009, landslide points collected in the years 2006, 2009 and 2020 with2020 với 11 yếu tố biến đầu vào ảnh hưởng đến xác xuất xảy ra eleven input variables, affecting on landslide probability. They aređược xem xét, bao gồm: Độ dốc, hướng phơi sườn, cao độ, chỉ số considered, including slope, slope direction, elevation, topographicđộ ẩm địa hình, loại đất, sử dụng đất, khoảng cách đến đường, moisture index, soil type, land use, distance to road, distance tokhoảng cách đến sông, chỉ số thực vật và lượng mưa lớn nhất 3 river, vegetation index (NVDI) and 3-day antecedent rainfall. Anngày. Một mô hình LR tối ưu cũng được đề xuất để dự báo nguy optimal LR model is also proposed to predict landslidecơ TLĐ. Đường cong ROC và diện tích dưới đường cong AUC susceptibility. The ROC curve and the area under the ROC curveđược sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình dự báo. Kết quả (AUC) are used to evaluate the performance of the predictivecho thấy, AUC ở tập huấn luyện đạt 0,8 và 0,81 ở tập kiểm tra. model. The results show that, the AUC in the training set and testingCuối cùng, một bản đồ nguy cơ TLĐ cho huyện A Lưới với độ set is 0.8 and 0.81, respectively. Finally, a LS predictive model withphân giải 30mx30m được xây dựng dựa trên kết quả dự báo của a resolution of 30mx30mfor A Luoi district is established basing onmô hình hồi quy LR. the prediction results of the LR model.Từ khóa - Học máy; logistic regression; trượt lở đất; ROC; Key words - Machine learning; logistic regression; landslides;AUC ROC; AUC.1. Đặt vấn đề phương pháp có độ chính xác cao, tuy nhiên cũng yêu cầu Trượt lở đất (TLĐ) là loại hình thiên tai nguy hiểm, xảy mức độ rất chi tiết của dữ liệu nên chỉ áp dụng trong phạmra phổ biến ở trên thế giới, gây ra nhiều hậu quả nghiêm vi nhỏ [5]. Phương pháp thống kê dựa vào dữ liệu các vụtrọng. Để góp phần giảm thiểu tác hại của loại hình thiên TLĐ trong quá khứ và tập hợp các yếu tố ảnh hưởng để xâytai này, công tác nghiên cứu xây dựng bản đồ dự báo nguy dựng mô hình dự báo và thành lập bản đồ nguy cơ TLĐ,cơ TLĐ là rất cần thiết. Bản đồ dự báo nguy cơ TLĐ cung phương pháp này tỏ ra ưu việt đối với khu vực có diện tíchcấp thông tin về mức độ nguy cơ xảy ra trượt lở đất ở mỗi rộng lớn [5]. Với sự phát triển của khoa học thống kê hiệnkhu vực trong tương lai. Đây là tài liệu hết sức quan trọng đại, kỹ thuật học máy, học sâu đã được áp dụng tronghỗ trợ công tác quy hoạch và phòng chống loại hình thiên những năm gần đây, kết hợp với công cụ GIS để xây dựngtai đặc biệt nguy hiểm này [1]. Nghiên cứu xây dựng bản mô hình dự báo nguy cơ TLĐ dựa trên phương pháp thốngđồ dự báo nguy cơ TLĐ được các nhà khoa học trên thế kê với độ chính xác cao [3], [4], [10]. Nghiên cứu thống kêgiới chú trọng từ lâu. Vào những năm 1970, đã xuất hiện các bài báo uy tín viết về lĩnh vực này của Reichenbach [1]những nghiên cứu về đánh giá nguy cơ trượt lở đất [1]. Cho trong giai đoạn từ năm 1983 đến 2016 đã cho thấy ...