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La théorie de l’évidence, qui est une méthode probabiliste bivariée, est fondée sur les règles de Bayes qui consistent à calculer la probabilité d’occurrence spatiale de glissements de terrain, en se basant sur la notion de probabilité à priori et de probabilité à posteriori, tout en considérant les glissements de terrain comme variable à modéliser et chaque facteur causatif comme variable prédictive. Le but de ce travail est de procéder à un zonage d’aléa glissement de terrain tout en assurant une bonne prédiction de ce phénomène avec une bonne résolution spatiale. Les résultats de la courbe de ROC (receiver operating characteristic) montre que la confrontation de la carte de susceptibilité, des glissements de terrain à la carte d’inventaire, permet une capacité de prédiction considérable (area under curve, AUC = 0,889). Ceci pousse au constat selon lequel, plus de deux tiers des glissements de terrain inventoriés s’inscrivent dans des classes de susceptibilité élevée et très élevée. 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Susceptibilité aux glissements de terrain dans la ville d’Al Hoceima et sa périphérie : application de la méthode de la théorie de l’évidence
Le Rif Marocain en général et la ville d’Al Hoceima et sa périphérie urbaine, plus particulièrement, connaissent fréquemment des aléas géomorphologiques, notamment les glissements de terrain qui entravent la gestion urbaine. Ce type d’aléa naturel est de grande actualité, aussi bien sur le plan scientifique que sur le plan médiatique, à cause de l’augmentation de la vulnérabilité, en raison de circonstances de changements globaux (réchauffements climatiques) et à la forte urbanisation, souvent irrationnelle. L’objectif de cet article est la mise en place d’une approche objective visant l’évaluation de la susceptibilité aux glissements de terrain dans la ville d’Al Hoceima et sa périphérie. La théorie de l’évidence, qui est une méthode probabiliste bivariée, est fondée sur les règles de Bayes qui consistent à calculer la probabilité d’occurrence spatiale de glissements de terrain, en se basant sur la notion de probabilité à priori et de probabilité à posteriori, tout en considérant les glissements de terrain comme variable à modéliser et chaque facteur causatif comme variable prédictive. Le but de ce travail est de procéder à un zonage d’aléa glissement de terrain tout en assurant une bonne prédiction de ce phénomène avec une bonne résolution spatiale. Les résultats de la courbe de ROC (receiver operating characteristic) montre que la confrontation de la carte de susceptibilité, des glissements de terrain à la carte d’inventaire, permet une capacité de prédiction considérable (area under curve, AUC = 0,889). Ceci pousse au constat selon lequel, plus de deux tiers des glissements de terrain inventoriés s’inscrivent dans des classes de susceptibilité élevée et très élevée. Ce produit cartographique peut constituer un puissant outil d’aide permettant la formulation de suggestions, dans le but d’optimiser l’évaluation du risque de glissements de terrain dans les zones exposées à ce phénomène.
期刊介绍:
GeoInformatica is located at the confluence of two rapidly advancing domains: Computer Science and Geographic Information Science; nowadays, Earth studies use more and more sophisticated computing theory and tools, and computer processing of Earth observations through Geographic Information Systems (GIS) attracts a great deal of attention from governmental, industrial and research worlds.
This journal aims to promote the most innovative results coming from the research in the field of computer science applied to geographic information systems. Thus, GeoInformatica provides an effective forum for disseminating original and fundamental research and experience in the rapidly advancing area of the use of computer science for spatial studies.