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• 30EAC0CA-E15C-6D80-1E63-41B339781C24 description "De gevoeligheidskaart voor grondverschuivingen geeft een eerste indicatie van de gevoeligheid voor grondverschuivingen op zeer lokaal niveau in een studiegebied gelegen ten westen van Brussel, in het zuiden van de provincies West-Vlaanderen, Oost-Vlaanderen en Vlaams-Brabant. Aan de basis van de kaart ligt een statisch model dat gebaseerd is op logistische regressie voor zeldzame gebeurtenissen. Deze procedure legt het statistisch verband tussen de ligging van de gekarteerde (op het terrein geïnventariseerde) grondverschuivingen en de mogelijke controlerende factoren. Het model werd toegepast in een GIS omgeving voor rasters van 10 m op 10 m en voorspelt de kans op het voorkomen van een grondverschuiving op basis van de hellingsgradiënt, de oriëntatie van de helling (NW, W, ZW en Z), en de aanwezigheid van bepaalde litho-stratigrafische formaties (de formatie van Gent, lid van Vlierzele en lid van Merelbeke, de formatie van Tielt en de formatie van Kortrijk, lid van Aalbeke). Initieel werd aan elk raster een kans op het voorkomen van grondverschuivingen toegekend. Deze kanswaarden (tussen 0 en 1) werden in 4 klassen onderverdeeld, resulterend in pixels met lage, matige, hoge en zeer hoge gevoeligheid. Het werken met klassegrenzen op zich impliceert dat twee dicht bij elkaar gelegen waarden in een verschillendeklasse kunnen worden ingedeeld. Het model werd ontwikkeld voor de Vlaamse Ardennen, een deelgebied van het studiegebied, en nadien toegepast op het uitgebreide studiegebied met dezelfde geologische en topografische kenmerken." @default.
• 30EAC0CA-E15C-6D80-1E63-41B339781C24 description "Die Sensitivitätskarte für Erdrutsche gibt einen ersten Hinweis auf die Sensitivität gegenüber Erdrutschen auf sehr lokaler Ebene in einem Untersuchungsgebiet westlich von Brüssel, im Süden der Provinzen Westflandern, Ostflandern und Flämisch-Brabant. An der Basis der Karte befindet sich ein statisches Modell, das auf der logistischen Regression für seltene Ereignisse basiert. Dieses Verfahren stellt den statistischen Zusammenhang zwischen dem Standort der kartierten (vor Ort inventarisierten) Erdrutsche und den möglichen Steuerungsfaktoren her. Das Modell wurde in einer GIS-Umgebung für Gitter von 10 m x 10 m angewendet und prognostiziert die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Erdrutsches basierend auf dem Hanggradienten, der Ausrichtung des Hanges (NW, W, ZW und Z) und dem Vorhandensein bestimmter lithographischer Formationen (die Bildung von Gent, Mitglied von Vlierzele und Mitglied von Merelbeke, die Bildung von Tielt und die Bildung von Kortrijk, Mitglied von Aalbeke). Anfangs wurde jedem Gitter eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen, Erdrutsche zu verhindern. Diese Wahrscheinlichkeitswerte (zwischen 0 und 1) wurden in 4 Klassen unterteilt, was zu Pixeln mit niedriger, moderater, hoher und sehr hoher Empfindlichkeit führte. Die Arbeit mit Klassengrenzen an sich impliziert, dass zwei nahe beieinander liegende Werte in eine andere Klasse eingeteilt werden können. Das Modell wurde für die flämischen Ardennen, ein Teilgebiet des Untersuchungsgebiets, entwickelt und dann auf das ausgedehnte Untersuchungsgebiet mit den gleichen geologischen und topografischen Merkmalen angewendet." @default.
• 30EAC0CA-E15C-6D80-1E63-41B339781C24 description "La carte de sensibilité aux glissements de terrain donne une première indication de la sensibilité aux glissements de terrain à un niveau très local dans une zone d'étude située à l'ouest de Bruxelles, dans le sud des provinces de Flandre occidentale, de Flandre orientale et du Brabant flamand. À la base de la carte se trouve un modèle statique basé sur la régression logistique pour les événements rares. Cette procédure établit le lien statistique entre l'emplacement des glissements de terrain cartographiés (inventoriés sur place) et les facteurs de contrôle possibles. Le modèle a été appliqué dans un environnement SIG pour des grilles de 10 m par 10 m et prédit la probabilité d'apparition d'un glissement de terrain en fonction du gradient de pente, de l'orientation de la pente (NW, W, ZW et Z), et de la présence de certaines formations lithographiques (la formation de Gand, membre de Vlierzele et membre de Merelbeke, la formation de Tielt et la formation de Kortrijk, membre d'Aalbeke). Au départ, chaque grille s'est vu attribuer une probabilité de prévention des glissements de terrain. Ces valeurs de probabilité (entre 0 et 1) ont été divisées en 4 classes, ce qui donne des pixels avec une sensibilité faible, modérée, élevée et très élevée. Travailler avec les limites de classe en soi implique que deux valeurs proches l'une de l'autre peuvent être classées dans une classe différente. Le modèle a été développé pour les Ardennes flamandes, une sous-zone de la zone d'étude, puis appliqué à la vaste zone d'étude avec les mêmes caractéristiques géologiques et topographiques." @default.
• 30EAC0CA-E15C-6D80-1E63-41B339781C24 description "The sensitivity map for landslides gives a first indication of the sensitivity to landslides at a very local level in a study area located west of Brussels, in the south of the provinces of West Flanders, East Flanders and Flemish Brabant. At the base of the map lies a static model based on logistic regression for rare events. This procedure establishes the statistical link between the location of the mapped (on-site inventoried) landslides and the possible controlling factors. The model was applied in a GIS environment for grids of 10 m by 10 m and predicts the probability of the occurrence of a landslide based on the slope gradient, the orientation of the slope (NW, W, ZW and Z), and the presence of certain lithographic formations (the formation of Ghent, member of Vlierzele and member of Merelbeke, the formation of Tielt and the formation of Kortrijk, member of Aalbeke). Initially, each grid was assigned a probability of preventing landslides. These probability values (between 0 and 1) were divided into 4 classes, resulting in pixels with low, moderate, high and very high sensitivity. Working with class boundaries in itself implies that two values close to each other can be classified into a different class. The model was developed for the Flemish Ardennes, a sub-area of the study area, and then applied to the extensive study area with the same geological and topographical characteristics." @default.
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