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http://dx.doi.org/10.11108/kagis.2012.15.2.057

Landslide Hazard Mapping and Verification Using Probability Rainfall and Artificial Neural Networks  

Lee, Moung-Jin (Korea Adaptation Center for Climate Change, Korea Environment Institute)
Lee, Sa-Ro (Geological Mapping Department, Korea Institute of Geoscience & Mineral Resources)
Jeon, Seong-Woo (Korea Adaptation Center for Climate Change, Korea Environment Institute)
Publication Information
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies / v.15, no.2, 2012 , pp. 57-70 More about this Journal
Abstract
The aim of this study is to analyse the landslide susceptibility and the future hazard in Inje, Korea using probability rainfalls and artificial neural network (ANN) environment based on geographic information system (GIS). Data for rainfall probability, topography, and geology were collected, processed, and compiled in a spatial database using GIS. Deokjeok-ri that had experienced 694 landslides by Typhoon Ewinia in 2006 was selected for analysis and verification. The 50% of landslide data were randomly selected to use as training data while the other 50% being used for verification. The probability of landslides for target years (1 year, 3 years, 10 years, 50 years, and 100 years) was calculated assuming that landslides are triggered by 1-day rainfall of 202 mm or 3-day cumulative rainfalls of 449 mm.
Keywords
Geographic Information System; Artificial Neural Network; Probability Rainfall; Landslide Hazard;
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