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21.08.2020 | Original Paper | Ausgabe 2/2021

Bulletin of Engineering Geology and the Environment 2/2021

A novel landslide susceptibility mapping portrayed by OA-HD and K-medoids clustering algorithms

Zeitschrift:
Bulletin of Engineering Geology and the Environment > Ausgabe 2/2021
Autoren:
Jian Hu, Kaibin Xu, Genglong Wang, Youcun Liu, Muhammad Asim Khan, Yimin Mao, Maosheng Zhang

Abstract

Because of the strong dependence on the values for the input parameters and the cluster shape, as well as the difficulties in quantifying the precipitation in constructing landslide susceptibility maps by employing existing clustering algorithms, we propose a novel method based on an Ordering Points to Identify the Clustering Structure (OPTICS) algorithm using the Hausdorff distance (OA-HD). The OA-HD algorithm distributes mapping units into many subclasses with similar characteristic values for topography and geology. To obtain more optimal subclasses, the HD was adopted to quantify precipitation. The K-medoids algorithm grouped these subclasses into five susceptibility levels according to the values of landslide density in each subclass. Applying the innovative integrated algorithms to the study area significantly improves the landslide susceptibility assessment, especially in a large study area. The method suggests new insights for better assessing landslide susceptibility in a large study area.

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