เกาะปีนังคาเมรอนไฮแลนด์และสลังงอรูป

เกาะปีนังคาเมรอนไฮแลนด์และสลังงอรูปแบบการถดถอยโลจิสติกหลายตัวแปรได้รับอนุญาตให้ตรวจสอบค่าสัมประสิทธิ์สำหรับชั้นข้อมูลนำเข้าและผลิตข้อมูลแผนที่อันตรายดินถล่มของค่าสัมประสิทธิ์จากสามพื้นที่การศึกษาทางธรณีวิทยาและธรณีสัณฐานวิทยาที่คล้ายกันสภาพแวดล้อม. สำหรับการวิเคราะห์อันตรายดินถล่มและสถานที่ประกอบการของฐานข้อมูล GIS ดินถล่มที่เกี่ยวข้องของทั้งสามพื้นที่การศึกษาสถานที่ดินถล่มถูกแมปโดยใช้ภาพถ่ายทางอากาศสำรวจภาคสนามและรายงานทางเทคนิค พบว่ามีแนวโน้มที่คล้ายกันสำหรับการศึกษาในแต่ละพื้นที่ในการประยุกต์ใช้ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโลจิสติกในเดียวกันพื้นที่ของสลังปีนังแสดงให้เห็นความถูกต้องที่ต่ำที่สุด (86%) จากโปรแกรมของการถดถอยโลจิสติกสัมประสิทธิ์ในอีกสองพื้นที่ในสัมประสิทธิ์โลจิสติกของคาเมรอนไฮแลนด์แสดงให้เห็นสูงสุด(90%) ความถูกต้องของการคาดการณ์ในขณะที่กรณีของปีนังขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโลจิสติกสลังงอแสดงให้เห็นถึงความถูกต้องต่ำสุด (79%) ในเชิงคุณภาพที่ใช้ข้ามรูปแบบผลลัพธ์ที่เหมาะสมซึ่งสามารถนำมาใช้สำหรับเบื้องต้นการทำแผนที่อันตรายจากดินถล่ม โดยทั่วไป แผนที่อันตรายและสถานที่

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Cameron Highlands, Penang Island and salangngo regression models variable kalai logistics is authorized to verify the data layer coefficients for the import and production data of landslide hazard map coefficients from three geological study area, and a similar sop geomorphology.Phawaet environment. For analysis of landslide hazard and landslide's database, GIS related educational space of the three land dropping mapped using aerial photographs, survey the field and technical reports. I found that there was a similar trend for education in each of the areas in the application of regression coefficients for logistics in the same area of salang, Penang, showed the lowest accuracy. (86%) of the program of kasamprasit logistics regression in two areas in the logistics coefficient of Cameron Highlands shows (90%). The accuracy of the forecast, while the case of the Penang-based logistics regression coefficient kotlangngo demonstrate accuracy (79%), the quality that is used across the appropriate output format that can be used for the initial landslide hazards mapping. In General, maps and places

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Penang, Cameron Highlands and Selangor model multivariate logistic regression allowed to determine the coefficients for the input layer and production of landslide hazard map information from third coefficient. The study area geology and geomorphology similar environment. For Landslide Hazard Analysis and place of the GIS database of landslides that of the three areas of land subsidence locations were mapped using aerial photographs, field surveys and technical reports. Showed a similar trend for each study area in the application of regression coefficients logistics in the area of ​​Malacca, Penang, shows the accuracy of the lowest (86%) from the application of the recession. Logistic regression coefficients in two areas in the coefficient logistics of Cameron Highlands showed the highest (90%) the accuracy of the forecasts in the case of Penang based on regression coefficients Barcelona. Logistics Selangor demonstrate the validity lowest (79%) in terms of quality, using the format appropriate output which can be used for preliminary mapping hazards from landslides general map and hazardous. place

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Penang Cameron Highlands interest rate model and logistic regression analysis of several variables are allowed to check coefficient for I input and produce dangerous landslide map data of coefficient of three areas of the businessCase of geomorphology and similar environments.Analysis for landslide and dangerous workplace of the database GIS landslide เกี่ยวข้องของ three study area place landslide being mapped by using aerial photographs and field survey, technical report(86%) from the program of logistic regression coefficient in two areas in the coefficient of logistics of คาเมร when highland shows the highest (90%).(79%) qualitatively reasonable results using cross model which can be used for preliminary made maps the danger of landslide in general. Hazard map and location.