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Título : Aplicación de regresión logística y redes bayesianas para evaluar susceptibilidad a deslizamientos en montañas
Otros títulos : Application of logistic regression and bayesian networks to landslide susceptibility assessment in mountains
Autor : Pineda, María Corina
Viloria Botello, Alvaro
Viloria R., Jesús A.
Palabras clave : Geographic Information System
Maximum likelihood analysis
geomorphometric variables
Weka
Fecha de publicación : 13-Nov-2013
Resumen : Los movimientos en masa son el resultado de la interacción entre variables intrínsecas y activadoras. La variación espacial de las variables intrínsecas determina la distribución geográfica de la susceptibilidad a deslizamientos en masa. En este estudio, realizado en la cuenca del río Caramacate en la Cordillera de la Costa de Venezuela, se relacionó un mapa de cicatrices de deslizamiento con mapas de variables intrínsecas, por medio de regresión logística (RL) y redes bayesianas (RB). Las variables intrínsecas incluyeron variables geomorfométricas, unidades litogeomorfológicas, distancia a la red de drenaje y la diferencia normalizada del índice de vegetación (NDVI). Los resultados de ambos métodos coinciden en indicar que los atributos más asociados con la susceptibilidad a los deslizamientos en esta cuenca son la forma de la pendiente, la distancia a la red de drenaje, el índice topográfico de humedad, el NDVI, el tipo de relieve y la litología. El modelo de RB mostró más claramente la interacción entre las variables intrínsecas, mientras que los resultados de la RL permitieron representar la distribución espacial de la susceptibilidad a deslizamientos
URI : http://saber.ucv.ve/jspui/handle/123456789/4856
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