Les SIG sont de plus en plus utilisés pour modéliser la susceptibilité des versants aux mouvements de terrain. Parmi les différentes méthodes utilisées, les techniques bivariées sont considérées comme les plus robustes et les plus souples à mettre en place, notamment la technique de la théorie de l'évidence. Cependant, l'inconvénient majeur de ce type de technique reste le problème de redondance d'information entre les variables prédictives, ce qui nécessite une stratégie adaptée pour régler le problème de dépendance conditionnelle. A travers une analyse de sensibilité sur les variables à modéliser et sur les variables prédictives, cet article présente une stratégie pour obtenir des cartes de susceptibilité réalistes et statistiquement acceptables pour une échelle du 1 /10 000éme dans un environnement montagneux complexe. ABSTRACT. GIS are more and more used to model slopes landslides susceptibility. Among the different methods generally used, bivariate analysis are considered as the more efficient and robust techniques, particularly the Weight of Evidence technique. However, one major drawback of this technique is the problem of information redundancy between predictive variables. It needs an adapted strategy to reduce this conditional dependence problem. This paper presents a strategy to obtain good landslides susceptibility zonation without statistical problems at the 1/10 000 scale in a complex mountainous environment.
Modélisation spatiale de la susceptibilité des versants aux mouvements de terrain, Stratégie et application d une analyse bivariée par SIG
Sterlacchini S;
2004
Abstract
Les SIG sont de plus en plus utilisés pour modéliser la susceptibilité des versants aux mouvements de terrain. Parmi les différentes méthodes utilisées, les techniques bivariées sont considérées comme les plus robustes et les plus souples à mettre en place, notamment la technique de la théorie de l'évidence. Cependant, l'inconvénient majeur de ce type de technique reste le problème de redondance d'information entre les variables prédictives, ce qui nécessite une stratégie adaptée pour régler le problème de dépendance conditionnelle. A travers une analyse de sensibilité sur les variables à modéliser et sur les variables prédictives, cet article présente une stratégie pour obtenir des cartes de susceptibilité réalistes et statistiquement acceptables pour une échelle du 1 /10 000éme dans un environnement montagneux complexe. ABSTRACT. GIS are more and more used to model slopes landslides susceptibility. Among the different methods generally used, bivariate analysis are considered as the more efficient and robust techniques, particularly the Weight of Evidence technique. However, one major drawback of this technique is the problem of information redundancy between predictive variables. It needs an adapted strategy to reduce this conditional dependence problem. This paper presents a strategy to obtain good landslides susceptibility zonation without statistical problems at the 1/10 000 scale in a complex mountainous environment.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.