پهنه بندی خطر زمین لغزش با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی(مطالعة موردی: حوزه سپیددشت، لرستان)

Abstract

این تحقیق با هدف پهنه‌بندی خطر نسبی ناپایداری دامنه­ای و وقوع زمین لغزش در حوزه سپیددشت با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی با ساختار پرسپترون چندلایه و الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا صورت گرفته است. به منظور بررسی پایداری دامنه‌ها در این حوزه ابتدا لغزش­های حوزه با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای TM و ⁺ETM، عکس­های هوایی 1:50000 منطقه و بازدیدهای میدانی (سال 1393) شناسایی و ثبت گردیدند. با قطع نقشه‌های عوامل مؤثر بر لغزش با نقشه پراکنش زمین‌لغزش‌ها، تاثیر هر یک از عوامل شیب، جهت شیب، کاربری اراضی، ارتفاع، لیتولوژی، بارندگی، فاصله از گسل، جاده و آبراهه به ناپایداری شیب‌ها در محیط نرم‌افزار ArcGIS^®10.1 برآورد گردید. در محیط متلب ساختار مناسب (1-13-9) برای پهنه‌بندی خطر زمین­لغزش با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی با ساختار پرسپترون چندلایه و الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا نوشته شد. بر اساس نتایج پهنه­بندی خطر زمین­لغزش با استفاده از این مدل به ترتیب 18/0، 41/12، 09/14، 85/29 و 52/43% از مساحت منطقه در کلاس‌های خطر خیلی کم، کم، متوسط، زیاد و خیلی زیاد قرار دارند.