Surface displacement detection using object-based image analysis, Tashkent region, Uzbekistan

Mukhiddin Juliev; W. Ng; Ismail Mondal; D. Begimkulov; Lazizakhon Gafurova; M. Hakimova; Olimaxon Ergasheva; M. Saidova

doi:10.1051/e3sconf/202338604010

학술저널 cc-by Full-text

저자정보: Mukhiddin Juliev W. Ng Ismail Mondal D. Begimkulov Lazizakhon Gafurova M. Hakimova Olimaxon Ergasheva M. Saidova

출처: EDP Sciences E3S Web of Conferences 386

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Landslides can be listed as a major natural hazard for the Bostanlik district, Uzbekistan characterized by its mountain terrain. Currently, a monitoring system is not in place, which can mitigate the numerous negative effects of landslides. The current study presents the first Earth Observation-based landslide inventory for Uzbekistan. We applied a random forest Object-Based Image Analysis (OBIA) on very high-resolution GeoEye-1 Earth observation data to detect surface displacement. While performing 10-fold cross-validation to assess the classification accuracy. Our results indicate very high overall accuracy (0.93) and user’s (0.87) and producer’s (0.91) accuracy for the surface displacement class. We determined that 5.5% of the study area was classified as surface displacement. The obtained results are highly valuable for local authorities for the management of landslides, hazard prevention, and land use planning.

#Landslide #Terrain #Remote sensing #Displacement (psychology) #Hazard #Cartography #Geology #Geography #Environmental science #Geomorphology

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
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