This thesis work focuses on mapping the landslide susceptibility of the Lessini Mountains and analyzing the results in order to identify the main geological and morphological factors that influence the predisposition to landslides. To achieve this objective, the Random Forest machine learning model and Partial Dependence Plot techniques will be used to evaluate how each individual contributing factor affects the stability of the slopes.
Questo lavoro di tesi si concentra sulla mappatura della suscettibilità da frana dei Monti Lessini e sull’analisi dei risultati, al fine di identificare i principali fattori geologici e morfologici che influenzano la predisposizione alle frane. Per raggiungere questo obiettivo verrà utilizzato il modello di machine learning Random Forest e le tecniche del Partial Dependence Plot, in modo da valutare come ogni singolo fattore predisponente incide sulla stabilità dei versanti.
Valutazione della suscettibilità da frana nei Monti Lessini tramite tecniche di XAI (Explenable AI)
SALVETTI, SIMONA
2023/2024
Abstract
This thesis work focuses on mapping the landslide susceptibility of the Lessini Mountains and analyzing the results in order to identify the main geological and morphological factors that influence the predisposition to landslides. To achieve this objective, the Random Forest machine learning model and Partial Dependence Plot techniques will be used to evaluate how each individual contributing factor affects the stability of the slopes.File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
SALVETTI_SIMONA.pdf
accesso aperto
Dimensione
5.36 MB
Formato
Adobe PDF
|
5.36 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License
https://hdl.handle.net/20.500.12608/80194