پهنه‌بندی مخاطره ریزش سنگ در جاده خلخال به شاهرود با استفاده از الگوریتم پرسپترون چند‌‌لایه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد ژئومورفولوژی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

2 استادیار ژئومورفولوژی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

3 کارشناسی ارشد ژئومورفولوژی و آمایش محیط، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

10.22067/geoeh.2024.87847.1482

چکیده

ریزش سنگ یکی از پدیده‌هایی است که رخداد آن سبب ایجاد خسارات زیادی به‌ویژه در مناطق کوهستانی می‌شود؛ بنابراین ارزیابی نواحی مستعد رخداد ریزش سنگ در مناطق کوهستانی، امری ضروری است. هدف از این پژوهش، پهنه‌بندی مخاطره ریزش سنگ در جاده خلخال به شاهرود با استفاده از الگوریتم پرسپترون چند‌‌لایه است. برای شناسایی عوامل مهم در رخداد ریزش سنگ با توجه به مطالعات میدانی 8 عامل شناسایی‌شده که شامل ارتفاع، پوشش گیاهی، جهت‌ شیب، فاصله از گسل، فاصله از جاده، زمین‌‌شناسی، کاربری اراضی و شیب است. تمامی لایه‌ها بعد از فرایند پیش‌پردازش‌، وارد نرم‌افزار SPSS Modeler شده و مدل‌سازی با 9 نورون ورودی، 8 نورون میانه و 1 خروجی طراحی‌شده است. نتایج این پژوهش نشان داد در الگوریتم پرسپترون چند‌‌لایه، بیشترین ارزش وزنی را برای لایه زمین‌شناسی با مقدار 20/0 و برای لایه کاربری اراضی و فاصله از جاده به ترتیب مقدار 14/0 و 12/0 اختصاص داده است. به لحاظ پراکنش طبقات خطرپذیری، 98 درصد از طبقات خطرپذیری زیاد تا خیلی زیاد در بخش جنوبی منطقه گسترش دارد و بخش شمالی منطقه به لحاظ داشتن خطرپذیری در طبقه کم تا متوسط قرار گرفته است. همچنین در بخش اعتبار سنجی مدل، نتایج نشان داد که مقدار AUC در بخش آموزش عدد 9810/0 و در بخش تست شبکه عدد 9876/0 بوده است که این نیز نشان می­دهد مدل در بخش آموزش و هم در بخش تست دارای اعتبار بالایی بوده و در رتبه عالی قرارگرفته است. درنهایت پیشنهاد می­گردد در مطالعات آتی برای بررسی و ارزیابی ریزش سنگ و حرکات دامنه‌ای در این منطقه، از مدل­های دیگر یادگیری ماشین استفاده شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abdi Bastami, S., Memarian, H., Tajbakhsh, S. M., & Azamy Rad, M. (2019). Prioritization of landslide effective factors using logistic regression (Case study: A part of KopeDagh- Hezar Masjed Zone). Journal of Watershed Management Resesrch, 10(19), 154-170. [In Persian]   http://dx.doi.org/10.29252/jwmr.10.19.154
Abedini, M., & Piroozi, E. (2020). Landslide hazard Zoning with Using Combination Methods of Hot Spot, ANP and WlC (Case Study: Khalkhal County). Journal of Geography and Environmental Hazards8(4), 19-36. [In Persian]  https://doi.org/10.22067/geo.v0i0.81836
Abedini, M., Mozafari, H., & Faal Naziri, M. (2019). Investigating and comparing the effectiveness of information value models and frequency ratio coefficient and Shannon's entropy in zoning rock fall risk (case study: Zanjan-Teham-Taram road). Journal of the Geographical Studies of Mountainous Areas, 3(1) ,55-75. [In Persian] http://dx.doi.org/Doi:10.52547/gsma.3.1.55
Amirpour Kohsareh, S. (2018). Investigating geomorphological hazards of Ardabil to Sarcham road with emphasis on rockfall and landslide using fuzzy logic model. Master's thesis, University of Mohaghegh Ardabili. [In Persian]
Asghari Saraskanrod, S., & Mozafari, H. (2020). Estimate and Comparison of Frequency Ratio and Network Analysis models in Rock falling Zoning( Case study Zanjan road to Taham and Tarom). Journal of Spatial Analysis Environmental Hazards, 6(4), 123-142. [In Persian]  http://dx.doi.org/10.29252/jsaeh.6.4.123
Cirillo, D., Zappa, M., Tangari, A. C., Brozzetti, F., & Ietto, F. (2024). Rockfall analysis from UAV-based photogrammetry and 3D models of a cliff area. Drones8(1), 31. https://doi.org/10.3390/drones8010031
Delashmit, W. H., & Manry, M. T. (2005). Recent developments in multilayer perceptron neural networks. Paper presented of the 17th Annual Memphis Area Engineering and Science Conference, MAESC (7).‏ https://ipnnl.uta.edu/publications/recent/
Demuth, H. B., Beale, M. H., De Jess, O., & Hagan, M. T. (2014). Neural network design. United States: Martin Hagan. https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/2721661
Elmoulat, M., Brahim, L. A., Elmahsani, A., Abdelouafi, A., & Mastere, M. (2021). Mass movements susceptibility mapping by using heuristic approach. Case study: province of Tétouan (North of Morocco). Geoenvironmental Disasters8, 1-19. https://doi.org/10.1186/s40677-021-00192-0
Emami, S. N., & Yousefi, S. (2023). Comparison of the efficiency of some machine learning models for mass movement susceptibility mapping (Case study: Chaharmahal and Bakhtiari province). Scientific Quarterly Journal of Geosciences33(2), 183-204. [In Persian] https://doi.org/10.22071/gsj.2022.345954.2003
Esfandiary Darabad, F., Rahimi, M., Navidfar, A., & Mehrvarz, A. (2020). Assessment of landslide sensitivity by neural network method and Vector machine algorithm (Case study: Heyran Road -Ardebil province). Quantitative Geomorphological Research9(3), 18-33. [In Persian] https://www.geomorphologyjournal.ir/article_122210.html
Eskandari, M. R., Nazarpour, A., & Khayat, N. (2023). Rockfall risk Mapping Using Multiple Criteria Decision Making (MCDM) AHP, and Fuzzy-Gamma methods in Khorramabad-Pol-e-Zal Freeway. Journal of Natural Environmental Hazards12(35), 139-156. [In Persian] https://doi.org/10.22111/jneh.2023.41400.1872
Fanos, A. M., Pradhan, B., Alamri, A., & Lee, C. W. (2020). Machine learning-based and 3d kinematic models for rockfall hazard assessment using LiDAR data and GIS. Remote Sensing, 12(11), 1755. https://doi.org/10.3390/rs12111755
Gasemyan, B., Abedini, M., Roostai, S., & Shirzadi, A. (2021). Landslide susceptibility assessment using a novel ensemble algorithm based model (Case Study: Kamyaran city, Kurdistan province). Quantitative Geomorphological Research9(4), 130-146. [In Persian] https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.22519424.1400.9.4.8.6
Guzzetti, F., Reichenbach, P., & Ghigi, S. (2004). Rockfall hazard and risk assessment along a transportation corridor in the Nera Valley, Central Italy. Environmental management34(2), 191-208. https://doi.org/10.1007/s00267-003-0021-6
Hatamifar, R., Mousavi, S.H., & Alimoradi, M. (2012). Landslide hazard zonation using AHP model and GIS technique in Khoram Abad City. Geography and Environmental Planning, 23(3), 43-60. [In Persian]  https://dorl.net/dor/20.1001.1.20085362.1391.23.3.3.5
Jaccard, C. J., Abbruzzese, J. M., & Howald, E. P. (2020). An evaluation of the performance of rock fall protection measures and their role in hazard zoning. Natural Hazards104(1), 459-491. https://doi.org/10.1007/s11069-020-04177-4
Jahandar, S., Aghagolzadeh, A., & Kazemitabar, J. (2020). Blind Recognition of Block Code Parameters in the Presence of High SNR Using Statistical Techniques. Journal of Advanced Defense Science & Technology10(4), 373-381. [In Persian] https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.26762935.1398.10.4.4.2
Jiang, N., Li, H. B., & Zhou, J. W. (2021). Quantitative hazard analysis and mitigation measures of rockfall in a high-frequency rockfall region. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 80, 3439-3456.‏ https://doi.org/10.1007/s10064-021-02137-1
Lee, S., Ryu, J. H., Lee, M. J., & Won, J. S. (2006). The application of artificial neural networks to landslide susceptibility mapping at Janghung, Korea. Mathematical Geology38, 199-220. https://doi.org/10.1007/s11004-005-9012-x
 Lucks, L., Stilla, U., Hoegner, L., & Holst, C. (2024). Photogrammetric rockfall monitoring in Alpine environments using M3C2 and tracked motion vectors. ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 100058. https://doi.org/10.1016/j.ophoto.2024.100058
Nakajima, S., Abe, K., Shinoda, M., Nakamura, S., & Nakamura, H. (2021). Experimental study on impact force due to collision of rockfall and sliding soil mass caused by seismic slope failure. Landslides18, 195-216. https://doi.org/10.1007/s10346-020-01461-z
Nanehkaran, Y. A., Licai, Z., Chen, J., Azarafza, M., & Yimin, M. (2022). Application of artificial neural networks and geographic information system to provide hazard susceptibility maps for rockfall failures. Environmental Earth Sciences81(19), 475. https://doi.org/10.1007/s12665-022-10603-6   
Negahban, S., Jahan Tighmand, S., & Rahimi Herabadi, S. (2020). Explaining the Position of Positivism and Critical Methods in Geomorphic Hazard (Case: Rockfalls Hazard on Rudbar-Rostamabad Freeway). Quantitative Geomorphological Research9(1), 52-66. [In Persian] https://www.geomorphologyjournal.ir/article_109534.html
Ramdhani, Y., Mustofa, H., Topiq, S., Alamsyah, D. P., Setiawan, S., & Susanti, L. (2022). Sentiment analysis twitter based lexicon and multilayer perceptron algorithm. Paper presented of the 10th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) ,Yogyakarta, Indonesia, 1-6. https://doi.org/10.1109/CITSM56380.2022.9936029
Rana, A., Rawat, A. S., Bijalwan, A., & Bahuguna, H. (2018). Application of multi layer (perceptron) artificial neural network in the diagnosis system: a systematic review. Paper presented of the 2018 International conference on research in intelligent and computing in engineering (RICE) , 1-6. https://doi.org/10.1109/RICE.2018.8509069
Riedmiller, M., & Lernen, A. (2014). Multi layer perceptron. In Machine Learning Lab Special Lecture. Germany: University of Freiburg.
Vahabzadeh, M. (2023). Risk zoning of skirts on Khalkhal road to Shahroud using artificial neural network system. Master's thesis, University of Mohaghegh Ardabili. [In Persian]
Yan, J., Zeng, S., Tian, B., Cao, Y., Yang, W., & Zhu, F. (2023). Relationship between highway geometric characteristics and accident risk: A multilayer perceptron model (MLP) approach. Sustainability15(3), 1893. https://doi.org/10.3390/su15031893
Zhao, H., Tian, W. P., Li, J. C., & Ma, B. C. (2018). Hazard zoning of trunk highway slope disasters: a case study in northern Shaanxi, China. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 77, 1355-1364. https://doi.org/10.1007/s10064-017-1178-1
CAPTCHA Image