リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

インド、ウッタラーカンド州、テフリ貯水池周辺の二変量モデルによる地滑り危険度区分

ギルディヤル B、チャンパティ レイ PK、ビシュト MPS、ラワット GS

インドの27番目^の州であるウッタラーカンド州は、おそらくその86%の面積がヒマラヤ山脈にあるため、地滑りの影響を受けやすい。しかし近年、居住、農業、道路建設、無数の水力発電プロジェクトなどの前例のない人間の介入により、地滑り事故が飛躍的に増加している。そのようなケーススタディの1つが、インドのウッタラーカンド州テフリダム貯水池周辺での現在の研究で行われている。傾斜、方位、岩相、地質、地形などの地滑りの原因となる要因は、リモートセンシング技術を使用して導き出された。その後、情報値（IV）と証拠の重み（WofE）モデルの2つの方法が適用され、出力は非常に低い、低い、中程度、高い、非常に高いの5つのゾーンに再分類された。これらのモデルの検証は曲線下面積（AUC）分析を使用して実行され、WofEモデルの精度は83％、IVモデルの精度は81％であることが示された。 WofE と IV の感受性マップは両方とも、非常に高い感受性ゾーンの下にあるエリアの 1.95% を示しています。これは主に貯水池に隣接するエリアをカバーしており、そのため貯水池の縁は地滑りが最も発生しやすいことがわかります。