احمدآبادی، علی؛ رحمتی، مریم(1394). کاربرد شاخصهای کمی ژئومورفومتریک در شناسایی پهنههای مستعد زمینلغزش با استفاده از مدل SVM (مطالعه موردی: آزادراه خرمآباد-پل زال). پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی. دوره 4، شماره 3، صص 197-213.
اسفندیاری درآباد، فریبا (1387). پهنهبندی پتانسیل خطر زمینلغزش جاده ارتباطی اردبیل-آستارا با استفاده از GIS. فصلنامه جغرافیایی سرزمین. سال پنجم، شماره 18، صص 113-124.
اسفندیاری درآباد، فریبا؛ رحیمی، مسعود؛ خیری زاده، منصور (1397). ارزیابی و پیشبینی مکانی وقوع زمینلغزش با استفاده از مدلهای آماری فاکتور قطعیت و رگرسیون لجستیک (منطقه مطالعاتی: جاده مواصلاتی خلخال- سرچم). پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی. دوره 1، شماره 2، صص 145-158.
اصغری، صیاد؛ بلواسی، ایمانعلی(1397). مقایسه مدل شبکه عصبی مصنوعی با مدل منطق فازی در ارزیابی خطر زمینلغزش(مطالعه موردی: حوضه آبریز سیمره چنار). پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی. دوره 7، شماره 2، صص 158-182.
صفاری، امیر؛ بهشتی جاوید، ابراهیم؛ صفیری، نسترن (1392). مقایسه مدلهای آماری دومتغیره و منطق فازی در پهنهبندی زمینلغزش (مطالعه موردی: محدوده گردنه حیران در محور اردبیل – آستارا)، دومین کنفرانس بینالمللی مخاطرات محیطی.
روستایی، شهرام؛ خدایی، لیلا (1395). ارزیابی روشهای تحلیل شبکه ( ANP ) و رگرسیون لجستیک در بررسی پتانسیل وقوع زمینلغزش در محدوده محور و مخزن سد، مطالعه موردی: سد قلعه چای. پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی. دوره 5، شماره 3، صص 67-80.
روستایی، شهرام؛ مختاری، داود؛ اشرفی، زهرا (1397). شناسایی و پایش ناپایداری دامنهای به روش پردازش اینترفرومتری تفاضلی در حوضه آبریز طالقان .پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی. دوره 7، شماره 3 ، صص 18-30.
عمادالدین، سمیه؛ مرادی؛ آیدین(1397). ارزیابی خطر زمینلغزش با استفاده از فرایند سلسله مراتبی(AHP)، تحلیل شبکه عصبی مصنوعی(ANN) و مطالعات میدانی با رویکرد ریسک(مطالعه موردی: محور جاده هراز). پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی. دوره 6، شماره 4، صص 172-190.
Aksoy, B. and Ercanoglu, M., 2012. Landslide identification and classification by object-based image analysis and fuzzy logic: An example from the Azdavay region (Kastamonu, Turkey). Computers & Geosciences, 38(1), pp.87-98.
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.
Cubito, A., Ferrara, V. and Pappalardo, G., 2005. Landslide hazard in the Nebrodi Mountains (Northeastern Sicily). Geomorphology, 66(1), pp.359-372.
Das, I., Sahoo, S., van Westen, C., Stein, A. and Hack, R., 2010. Landslide susceptibility assessment using logistic regression and its comparison with a rock mass classification system, along a road section in the northern Himalayas (India). Geomorphology, 114(4), pp.627-637.
Dou, J., Yamagishi, H., Pourghasemi, H. R., Yunus, A. P., Song, X., Xu, Y., & Zhu, Z. (2015). An integrated artificial neural network model for the landslide susceptibility assessment of Osado Island, Japan. Natural Hazards, 78(3), 1749-1776.
Fernandes, N.F., Guimarães, R.F., Gomes, R.A., Vieira, B.C., Montgomery, D.R. and Greenberg, H., 2004. Topographic controls of landslides in Rio de Janeiro: field evidence and modeling. Catena, 55(2), pp.163-181.
Girma, F., Raghuvanshi, T.K., Ayenew, T., Hailemariam, T., 2015. Landslide hazard zonation in Ada Berga District, Central Ethiopia – a GIS based statistical approach. J. Geomatics 90, 25–38 (i).
Hamza, T., & Raghuvanshi, T. K. 2017. GIS based landslide hazard evaluation and zonation–A case from Jeldu District, Central Ethiopia. Journal of King Saud University-Science, 29 (2), 151-165.
Hong, H., Pradhan, B., Jebur, M. N., Bui, D. T., Xu, C., & Akgun, A. 2016. Spatial prediction of landslide hazard at the Luxi area (China) using support vector machines. Environmental Earth Sciences, 75(1), 40.
Hsu, C. H., Tsao, T. C., Huang, C. M., Lee, C. F., & Lee, Y. T. 2016. Using Remote Sensing Techniques to Identify the Landslide Hazard Prone Sections along the South Link Railway in Taiwan. Procedia Engineering, 143, 708-716.
Jenks, George F. 1967. "The Data Model Concept in Statistical Mapping", International Yearbook of Cartography 7: 186-190.
Kavzoglu, T., & Mather, P. M. 2003. The use of backpropagating artificial neural networks in land cover classification. International journal of remote sensing, 24(23), 4907-4938.
Melchiorre, C., Matteucci, M., Azzoni, A. and Zanchi, A., 2008. Artificial neural networks and cluster analysis in landslide susceptibility zonation. Geomorphology, 94(3), pp.379-400.
Moreiras, S.M., 2005. Climatic effect of ENSO associated with landslide occurrence in the Central Andes, Mendoza province, Argentina. Landslides, 2(1), pp.53-59.
Pan, X., Nakamura, H., Nozaki, T., Huang, X., 2008. A GIS-based landslide hazard assessment by multivariate analysis Landslides. J. Jpn. Landslide Soc. 45 (3), 187–195.
Polykretis, C., & Chalkias, C. 2018. Comparison and evaluation of landslide susceptibility maps obtained from weight of evidence, logistic regression, and artificial neural network models. Natural hazards, 93(1), 249-274.
Raghuvanshi, T.K., Ibrahim, J., Ayalew, D., 2014. Slope stability susceptibility evaluation parameter (SSEP) rating scheme – an approach for landslide hazard zonation. J. Afr. Earth Sci. 99, 595– 612.
Saito, H., Murakami, W., Daimaru, H., & Oguchi, T. 2017. Effect of forest clear-cutting on landslide occurrences: Analysis of rainfall thresholds at Mt. Ichifusa, Japan. Geomorphology, 276, 1-7.
Tsangaratos, P. and Ilia, I., 2016. Comparison of a logistic regression and Naïve Bayes classifier in landslide susceptibility assessments: The influence of models complexity and training dataset size. Catena, 145, pp.164-179.
Vapnik, V. (2013). The nature of statistical learning theory. Springer science & business media.
Yao, X., Tham, L. G., & Dai, F. C. 2008. Landslide susceptibility mapping based on support vector machine: a case study on natural slopes of Hong Kong, China. Geomorphology, 101(4), 572-582.