Correct class selections for the aspect parameter used in landslide susceptibility maps

Selección de clasificación para el parámetro de orientación utilizado en mapas de susceptibilidad de movimientos en masa

This study aims to resolve the paradox associated with the aspect parameter used in landslide susceptibility mapping. Although aspect is widely considered an important parameter in landslide studies, its influence is often not adequately reflected in susceptibility maps. Previous studies have generally attributed this limitation to interactions with other conditioning factors, whereas the effect of aspect classification itself has received little attention. In this study, 18 classification schemes, including 13 classifications commonly used in the literature and 5 newly proposed alternatives, were evaluated using 1,152 datasets. The success of each classification was assessed by comparing the landslide frequency distributions among its subclasses. The results demonstrate that Groups 2, 7, 9, 10, and 11 achieved success rates of approximately 50% or higher. Among these, Group 2 provided the most consistent and reliable performance with the fewest classification problems. The findings indicate that the effectiveness of the aspect parameter strongly depends on the selected classification scheme. Therefore, researchers who obtain unsatisfactory results using automatic aspect classifications may improve the predictive performance of landslide susceptibility maps by adopting alternative classification approaches.

Este estudio tiene como objetivo resolver la paradoja asociada con el parámetro de orientación utilizado en la cartografía de susceptibilidad de movimientos en masa. Aunque la orientación es ampliamente considerada como un parámetro importante en los estudios de deslizamientos, su influencia a menudo no se refleja adecuadamente en los mapas de susceptibilidad. Estudios previos generalmente han atribuido esta limitación a interacciones con otros factores condicionantes, mientras que el efecto de la propia clasificación de la orientación ha recibido poca atención. En este estudio se evaluaron 18 esquemas de clasificación, incluidos 13 clasificaciones comúnmente utilizadas en la literatura y 5 alternativas propuestas recientemente, utilizando 1,152 conjuntos de datos. El éxito de cada clasificación fue evaluado comparando las distribuciones de frecuencia de deslizamientos entre sus subclases. Los resultados demuestran que los Grupos 2, 7, 9, 10 y 11 lograron tasas de éxito de aproximadamente el 50% o más. Entre estos, el Grupo 2 proporcionó el rendimiento más consistente y confiable, con el menor número de problemas de clasificación. Los hallazgos indican que la efectividad del parámetro de orientación depende en gran medida del esquema de clasificación seleccionado. Por lo tanto, los investigadores que obtengan resultados insatisfactorios utilizando clasificaciones automáticas de la orientación pueden mejorar el desempeño predictivo de los mapas de susceptibilidad a deslizamientos adoptando enfoques de clasificación alternativos.