CLASSIFICATION OF TRANSLATIONAL LANDSLIDE ACTIVITY USING VEGETATION ANOMALIES INDICATOR (VAI) IN KUNDASANG, SABAH ... : تصنيف نشاط الانهيارات الأرضية الانتقالية باستخدام مؤشر الشذوذ النباتي (VAI) في كونداسانغ، صباح ...
Abstract. This paper introduced a novel method of landslide activity mapping using vegetation anomalies indicators (VAIs) obtained from high resolution remotely sensed data. The study area was located in a tectonically active area of Kundasang, Sabah, Malaysia. High resolution remotely sensed data were used to assist manual landslide inventory process and production on VAIs. The inventory process identified 33, 139, and 31 of active, dormant, and relict landslides, respectively. Landslide inventory map were randomly divided into two groups for training (70%) and validation (30%) datasets. Over... Mehr ...
| Verfasser: | |
|---|---|
| Dokumenttyp: | article-journal |
| Erscheinungsdatum: | 2022 |
| Verlag/Hrsg.: |
OpenAlex
|
| Schlagwörter: | Landslide Hazards and Risk Assessment / Management / Monitoring / Policy and Law / Environmental Science / Physical Sciences / Remote Sensing in Vegetation Monitoring and Phenology / Ecology / FOS: Biological sciences / Impact of Climate Change on Forest Wildfires / Global and Planetary Change / Vegetation Monitoring / Landslide / Support vector machine / Vegetation pathology / Kappa / Elevation ballistics / Remote sensing / Geology / FOS: Earth and related environmental sciences / Artificial intelligence / Computer science / Geomorphology / Mathematics / FOS: Mathematics / Medicine / Geometry / Pathology |
| Sprache: | Englisch |
| Permalink: | https://search.fid-benelux.de/Record/base-29650055 |
| Datenquelle: | BASE; Originalkatalog |
| Powered By: | BASE |
| Link(s) : | https://dx.doi.org/10.60692/ts594-pwy80 |
Abstract. This paper introduced a novel method of landslide activity mapping using vegetation anomalies indicators (VAIs) obtained from high resolution remotely sensed data. The study area was located in a tectonically active area of Kundasang, Sabah, Malaysia. High resolution remotely sensed data were used to assist manual landslide inventory process and production on VAIs. The inventory process identified 33, 139, and 31 of active, dormant, and relict landslides, respectively. Landslide inventory map were randomly divided into two groups for training (70%) and validation (30%) datasets. Overall, 7 group of VAIs were derived including (i) tree height irregularities; (ii) tree canopy gap; (iii) density of different layer of vegetation; (iv) vegetation type distribution; (v) vegetation indices (VIs); (vi) root strength index (RSI); and (vii) distribution of water-loving trees. The VAIs were used as the feature layer input of the classification process with landslide activity as the target results. The ... : الملخص: قدمت هذه الورقة طريقة جديدة لرسم خرائط نشاط الانهيارات الأرضية باستخدام مؤشرات الشذوذ النباتي (VAIs) التي تم الحصول عليها من بيانات الاستشعار عن بعد عالية الدقة. تقع منطقة الدراسة في منطقة نشطة تكتونياً في كونداسانغ، صباح، ماليزيا. تم استخدام بيانات الاستشعار عن بعد عالية الدقة للمساعدة في عملية جرد الانهيارات الأرضية اليدوية والإنتاج على VAIs. حددت عملية الجرد 33 و 139 و 31 من الانهيارات الأرضية النشطة والخاملة والمتخلفة، على التوالي. تم تقسيم خريطة جرد الانهيارات الأرضية بشكل عشوائي إلى مجموعتين للتدريب (70 ٪) والتحقق من صحة (30 ٪) مجموعات البيانات. بشكل عام، تم اشتقاق 7 مجموعات من VAIs بما في ذلك (1) عدم انتظام ارتفاع الأشجار ؛ (2) فجوة مظلة الأشجار ؛ (3) كثافة طبقة مختلفة من الغطاء النباتي ؛ (4) توزيع نوع الغطاء النباتي ؛ (5) مؤشرات الغطاء النباتي (VIs) ؛ (6) مؤشر قوة الجذر (RSI) ؛ و (7) توزيع الأشجار المحبة للمياه. تم استخدام VAIs كمدخل طبقة الميزة لعملية التصنيف مع نشاط الانهيارات الأرضية كنتائج مستهدفة. تم تصنيف نشاط الانهيارات الأرضية في منطقة الدراسة باستخدام نهج آلة ناقلات الدعم (SVM). تم ...