اداره کل منابع طبیعی استان گلستان (مدیریت آبخیزداری) ، 1388 . مطالعات سازههای کنترل سیل و رسوب حوزه آبخیز اوغان-گالیکش، شرکت مهندسی مشاور کاوش پی مشهد، مطالعات پایه.
تیموری یانسری، ز.، پورقاسمی، ح. ر.، حسین زاده، س. ر.، کاویان، ع.، 1395. ارزیابی کارایی مدل شاخص آماری در تهیه نقشه حساسیت زمینلغزش، سی و پنجمین گرد همایی علوم زمین.
تیموری یانسری، ز.، حسین زاده، س.ر.، کاویان، ع.، و پور قاسمی، ح. ر.، 1395. تعیین پهنههای حساس به وقوع لغزش با استفاده از روش آنتروپی شانون (مطالعه موردی: حوضه آبخیز چهار دانگه- استان مازندران)، جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره 22، صص 204-183.
تیموری یانسری، ز، 1397. مطالعه حساسیت به وقوع زمینلغزش در حوزه آبخیز چهاردانگه با تاکید بر مقایسه تطبیقی روشهای ارزیابی، رساله دکتری به راهنمایی سید رضا حسین زاده، دانشگاه فردوسی مشهد.
جباری، ا ، میرنظری، ج، 1386. پهنه بندی رویداد زمین لغزش در حوضه آبریز پشت تنگ شهرستان سرپل ذهاب( استان کرمانشاه)، پژوهش های جغرافیایی، شماره 59،
زارع، ن.، حسینی، س.ع.، حفیظی، م.ک.، نجفی، ا.، مجنونیان، پ.، . پهنهبندی حساسیت به وقوع زمینلغزش با روش نسبت فراوانی( مطالعه موردی: جنگل تحت مدیریت صنایع چوب و کاغذ مازندران)، پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز سال دهم، شماره 20.
سالنامه آماری استان گلستان، 1395.
شیرزادی، ع. ا...، سلیمانی، ک.، حبیب نژاد روشن بها، م.، کاویانی، ع. ا... .، چپی،ک.، 1396. معرفی یک مدل جدید ترکیبی الگوریتم مبنا به منظور پیشبینی حساسیت زمینلغزشهای سطحی اطراف شهر بیجار. مجله جغرافیا و توسعه، شماره 46، صص 246-225.
عابدینی، م.، فتحی، م.ح.، 1393. پهنهبندی حساسیت خطر وقوع زمینلغزش در حوضه آبخیز خلخال چای با استفاده از مدلهای چند معیاره، فصلنامه پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی، سال دوم، شماره 4، بهار، صص 85-71.
عرب عامری، ع. ر.، شیرانی، ک.، رضایی، خ.، 1396. پهنهبندی استعداد اراضی نسبت به وقوع زمینلغزش با روشهای دمپستر شیفر و نسبت فراوانی در حوضه سرخون کارون. نشریه پژوهشهای حفاظت آب و خاک، جلد 24، شماره سوم، صص 57-41.
غلامی کلاته، غ. ر.، کردوانی، پ.، رنجبر، م.، 1396. ارزیابی خطر وقوع زمینلغزش در حوضه آبخیز اوغان استان گلستان با استفاده از فرایند تحلیل شبکه ( ANP)، نشریه پژوهشهای حفاظت آب و خاک، جلد 24، شماره 6، صص 66-47.
قاسمیان، ب.، عابدینی، م.، روستایی، ش.، شیرزادی. ع. ا... .، 1397. بررسی مقایسهای مدلهای ماشین پشتبان بردار و لجستیک درختی برای ارزیابی حساسیت زمینلغزش- مطالعه موردی: شهرستان کامیاران، استان کردستان، فصلنامه جغرافیای طبیعی، سال یازدهم، شماره 39، صص 68-47.
کر نژادی، آ.، اونق، م.، پورقاسمی، ح.ر.، بهره مند، ع.ر.، معتمدی، م.، 1399. پیشبینی حساسیت زمینلغزش با استفاده از مدلهای ترکیبی فاصله ماهالانوبیس و یادگیری ماشین (مطالعه موردی: حوزه آبخیز اوغان، استان گلستان)، مجله پژوهشهای دانش زمین، پیاپی 42، صص18-1.
وزارت جهاد و کشاورزی، 1383. طرح تفضیلی اجرایی آبخیز چهلچای، جلد اول، مطالعات پایه بخش زمینشناسی و ژئومورفولوژی، شرکت خدمات مهندسی مشاور گلستان، صص 17-22.
همتی، ف.، حجازی، س.ا.، 1396. پهنهبندی خطر زمینلغزش با استفاده از روش آماری رگرسیون لجستیک در حوضه آبخیز لواسانات. نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، سال هفدهم، شماره 45، صص 24-7.
Achour, Y., Boumezbeur, A., Hadji, R., Chouabbi, A., Cavaleiro, V., Bendaoud, E.A., 2017. Landslide susceptibility mapping using analytic hierarchy process and information value methods along a highway road section in Constantine, Algeria. Arabian J.Geosci. 10(8),194.
Achu, A.L., Aju, C.D., Reghunath, R., 2020. Spatial modelling of shallow landslide susceptibility: a study from the southern Western Ghats region of Kerala, India. Annals of GIS 26 (2), 113–131.
Bai, S., Lü, G., Wang, J., Zhou, P., Ding, L., 2011, GIS-based rare events logistic regression for landslidesusceptibility mapping of Lianyungang, China. J. Envir nmental Earth Sciences, 62, 139-149.
Basu, T. and Pal, S. 2017. Identification of landslide susceptibility zones in Gish River basin, West Bengal, India. Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards,1, 1-15.
Feby, B., Achu, A.L., Jimnisha , K., Ayisha, V.B., , Reghunath, R., 2020. Landslide susceptibility modelling using intergrated evidential belief function based logistic regression method: A study from Southern Western Ghats, India., Remote Sensing Applications: Society and Environment20.
Bonham-Carter, G.F., 1994. Geographic information systems for geoscientists: modeling with GIS. In: Bonham-Carter F (ed) Computer methods in the geosciences, Pergamon, Oxford, 398.
Chen W, Pourghasemi H.R., Zhao, Z., 2017. A GISbased comparative study of Dempster-Shafer, logistic regression and artificial neural network models for landslide susceptibility mapping. Geocarto International, 32(4), 367-385
Chen, W., Li, Y., Xue, W., Shahabi, H., Li, S., Hong, H., 2019. Modeling flood susceptibility using data-driven approaches of naïve Bayes tree, alternating decision tree, and random forest methods. Science of the Total Environment.
Chen, X, Chen,W, 2021, GIS-based landslide susceptibility assessment using optimized hybrid mechine learning methods, Catena,196.
-Chung, C.F., Fabbri, A., 2003. Validation of spatial prediction models for landslide hazard mapping. Nat Hazard 30:451–472.
Conforti, M., Pascale, S., Robustelli, G., Sdao, F., 2014. Evaluation of prediction capability of the artificial neural networks for mapping landslide susceptibility in the Turbolo River catchment (northern Calabria, Italy). Catena, 113, 236-250.
Feby, B., Achu, A.L., jimnisha, K., Ayisha, V.A., Reghunath, R., 2020. Land slide susceptibility modelling using integrated evidential belief function based logistic regression method: a study from southern western Ghats, India, remote sensing applications: society and environment,20.
Greco, R., Sorriso-Valvo, R.M, Catalano, E., 2007. Logistic regression analysis in the evaluation of mass movements susceptibility: The Aspromonte case study, Calabria, Italy. J. Eng. Geology 89: 47-66.
Gorum, T., Fan, X., van Westen, C.J., Huang, R.Q., Xu, Q., Tang, C., Wang, G., 2011. Distribution pattern of earthquake-induced landslides triggered by the 12 May 2008 Wenchuan earthquake. Geomorphology 133 (3–4), 152–167. Elisseeff, A., 2003. An introduction to variable and feature selection. J. Mach. Learn. Res. 3 (Mar), 1157–1182.
Guo, C., Montgomery, D. R., Zhang, Y., Wang, K., Yang, Z., 2015. Quantitative assessment of landslide susceptibility along the Xianshuihe fault zone, Tibetan Plateau, China. Geomorphology, 248, 93-110.
Hong, H. and Xu, C. and Chen, W., 2017. Providing a Landslide Susceptibility Map in Nancheng County, China, by Implementing Support Vector Machines. Geographic Information System, 6(1A), 1-13.
Khan, h., shafique, m.,A, Khan, M.,A. Bacha, M., U. Shah, S., and Calligaris, C., 2018. Landslide susceptibility assessment using Frequency Ratio, a case study of northen Pakistan. The Egyption Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 22, 11-24.
Komac, M., 2006, A landslide susceptibility model using the analytical hierarchy process method and multivariate statistics in perialpine Slovenia, Geomorphology, No. 74, 17-28.
Lee, S., 2004. Application of likelihood ratio and logestic regression models to landslide susceptibility mapping using GIS. Environ. Manag. 34, 223–232.
Malamud, B. D., Turcotte, D. L., Guzzetti, F., & Reichenbach, P., 2004. Landslide inventories and their statistical properties. Earth Surface Processes and Landforms, 29(6), 687-711
Meten, M., PrakashBhandary, N. and Yatabe, R., 2015. Effect of Landslide Factor Combinations on the Prediction Accuracy of Landslide Susceptibility Maps in the Blue Nile Gorge of Central Ethiopia: Geoenvironmental Disasters, v. 2, p. 1-17.
Nefeslioglu, H., Gokceoglu, C., Sonmez, H., 2008. An assessment on the use of logistic regression and artificial neural networks with different sampling strategies for the preparation of landslide susceptibility maps. Eng. Geol. 97, 171–191.
Pike, R.J., 2000. Geomorphology - Diversity in quantitative surface analysis, Progress in Physical Geography, No. 24, 1-20.
Pirasteh, S., Li, J., a Probabilistic frequency ratio (PFR) model for quality improvement of landslides susceptibility mapping from LiDAR point clouds; Geo environmental Disaster J. 4–19,
Poonam Rana, N., Bisht, P., Bagri, D.S., Wasson, R.J., Sundriyal, Y., 2017. Identification of landslide-prone zones in the geomorphically and climatically sensitive Mandakini valley, (central Himalaya), for disaster governance using the Weights of Evidence method. Geomorphology 284, 41–
Pradhan, B., Lee, S., 2010. Landslide susceptibility assessment and factor effect analysis:back propagation artificial neural networks and their comparison with frequency ratio and bivariate logistic regression modeling, Environmental Modelling & Software, No. 25, 747-759.
Pourghasemi, H. R., Mohammady, M., Pradhan, B., 2012. Landslide susceptibility mapping using index of entropy and conditional probability models in GIS: Safarood Basin, Iran. Catena, 97, 71-84.
Pourghasemi, H. R., & Rossi, M., 2016. Landslide susceptibility modeling in a landslide prone area in Mazandarn Province, north of Iran: a comparison between GLM, GAM, MARS, and M-AHP methods. Theoretical and Applied Climatology, 1-25.
Regmi, A. D., Devkota, K. Ch., Yoshida, K., Pradhan, B., Pourghasemi, H. R., Kumamoto, T., Akgun, A., 2014. "Application of frequency ratio, statistical index, and weights-of-evidence models and their comparison in landslide susceptibility mapping in Central Nepal Himalaya". Arabian Journal of Geoscience 7, 725–742.
Sinthauli Silalahi , F.E., Yukni Arifianti, P., Hidayat, F., 2019. Landslide susceptibility assessment using frequency ratio model in Bogor, West Java, Indonesia,
Geoscience Letters,6.
Swets, J.A., 1988. Measuring the accuracy of diagnostic system. Science. 240, 1285-1293.
Thanh, D.Q., Nguyen, D.H., Prakash, I., Jaafari, A., Nguyen, V.T., 2019. GIS based frequency ratio method for Landslide susceptibility mapping at Da Lat City, Lam Dong province, Vietnam, Vietnam Journal of Earth Sciences, 42(1), 55-66.
Tien Bui, D., Pradhan, B., Lofman, O., Revhaug, I., Dick, O.B., 2012. Landslide susceptibility mapping at HoaBinh province (Vietnam) using an adaptive neuro fuzzy inference system and Gis. Computers & Geosciences,45,199-211.
Tien Bui, D., Tran Anh, T., Klempe, H., Pradhan, B., Revhaug, I., 2015. Spatial Prediction Models for Shallow Landslide Hazards: A Comparative Assessment of the Efficacy of Support Vector Machines, Artificial Neural Networks, kernel Logistic Regression, and Logistic Model Tree, Landslides
Wang, Q., Wang, D., Huang, Y., Wang, Z., 2015. Landslide susceptibility mapping based on selected optimal combination of landslide predisposing factors in a large catchment, Sustainability, Vol. 7, 16653-16669.
Wang, Q., Li, W., Wu, Y., Pei, Y., Xie, P., 2016. Application of statistical index and index of entropy methods to landslide susceptibility assessment in Gongliu (Xinjiang, China). Environmental Earth Sciences, 75(7), 599.
Zhou, S. Fang, L., 2015. Support vector machine modeling of earthquake-induced landslides susceptibility in central part of Sichuan province, China, Geo environmental Disasters, Vol. 2(2), 234-243.