Mapiranje osjetljivosti na klizišta na temelju GIS-a korištenjem strojnog učenja i procjene alternativnih šumskih putova u zaštitnim šumama

Šumarske aktivnosti treba provoditi u okviru održivog šumarstva, dok se ubiru blagodati šumarstva. U skladu s tim, izgradnju cesta kroz šume treba pažljivo planirati, posebno u zaštitnim šumama. Šumska područja u Turskoj općenito su široko rasprostranjena u planinskim i visoko nagnutim područjima koja su osjetljiva na klizišta – osjetljivost na klizišta jedan je od najvažnijih kriterija za odabir zaštićenih šuma. Kao takvo, važno je procijeniti detaljne i primjenjive alternative u pogledu posebnih područja i privatnih šuma. Cilj ovoga istraživanja je utvrditi alternativne pravce za šumske ceste u zaštićenim šumama korištenjem geografskih informacijskih sustava (GIS), posebno u područjima s velikom osjetljivošću na klizišta. U tu svrhu izrađena je karta osjetljivosti na klizišta (LSM) korištenjem metoda modeliranja logističke regresije (LR) i slučajnih šuma (RF), koje se široko koriste u strojnom učenju (ML). Odabrana su dva modela s najvišim radnim karakteristikama prijamnika (ROC) i površinom ispod krivulje (AUC), te deset čimbenika (nagib, nadmorska visina, litologija, udaljenost od ceste, udaljenost do greške, udaljenost od rijeke, zakrivljenost, indeks snage struje, korišteni su indeks topografskog položaja i indeks vlažnosti topografije). Najbolja metoda modeliranja LSM bila je AUC. Vrijednost AUC bila je 90,6% s RF pristupom i 80,3% s LR pristupom. Stvoreni LSM-ovi korišteni su za određivanje alternativnih putova koji izračunavaju analizu putanja troškova. Nadamo se da će osjetljivost na klizišta i odabir alternativnih putnih pravaca šumskih puteva utvrđenih pristupima i tehnikama u ovoj studiji biti od koristi planiranju šumskih cesta, kao i donositeljima planova i odluka.