羅吉斯迴歸運用於降雨誘發之山崩潛勢評估

Evaluation of Rainfall-induced Landslide Potential by Using Logistic Regression

楊子宜(Tzu-Yi Yang)

指導教授 ： 陳怡睿

長榮大學/管理學院/土地管理與開發學系(所)/碩士(2016年)

摘要

臺灣山坡地面積高達七成三，因緯度及地理位置處太平洋火環帶，常有颱風、豪雨及地震發生，且山區地貌多樣複雜、地質脆弱，容易造成山崩、土石流，引發坡地土砂災害事件，因此若能有效地評估降雨誘發之山崩，必能減少坡地災害所帶來的衝擊及影響。
本研究運用羅吉斯迴歸建置山崩潛勢評估模式，並以南臺灣曾文溪上游之達邦村為研究範圍；研究中，選定2013年接續四期降雨事件前後之衛星影像，利用基因演算自動演化類神經網路對其進行分類判釋，獲取地表崩塌相關資訊。本研究選定之山崩致災因子包括高程、坡度、坡向、地質、坡度粗糙度、距斷層距離、坡地擾動程度及有效累積雨量等八類因子。本研究亦透過地理資訊系統軟體，繪製研究區域之崩塌潛勢圖。
結果顯示，本研究以羅吉斯迴歸所建立之山崩潛勢評估模式，對研究區歷經四期降雨事件之山崩評估正確率平均約達82%，且評估模式趨於保守。研究結果亦發現，當研究範圍之坡度介於30°~40°之間，高程在1,050~1,350公尺及坡向方位為西南方時，山崩發生機率最高；而坡地擾動程度越高，其崩塌發生之可能性亦愈高。

關鍵字

山崩 ； 羅吉斯迴歸 ； 地理資訊系統 ； 類神經網路

並列摘要

無資料

並列關鍵字

landslide ； logistic regression ； geographic information system ； neural network

參考文獻

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