1. امیراحمدی، شکاری بادی، معتمدی راد، بینقی؛ ابوالقاسم، علی، محمد، مریم (1394). پهنهبندی خطر زمینلغزش با استفاده از مدلANP (مطالعه موردی: حوضه پیوه ژن دامنه جنوبی بینالود). پژوهش های ژئومورفولوژی کمی . سال چهارم، زمستان 1394، شماره 3، ص 214 – 230.
2. جعفری، شاهزیدی؛ پیام، سمیه سادات (1395). تحلیل و پهنه بندی مخاطرات ژئومورفیک مناطق شمال کشور با استفاده از فرایند تحلیل شبکه مطالعه موردی: استان گیلان . فصلنامه علمی - پژوهشی اطلاعات جغرافیایی سپهر . دوره 27 ،شماره 107، ص 193 – 208.
3. جمالی، فلاحی؛ لقمان، غلامرضا (1396). پهنه بندی خطر زمین لغزش در حوضه آبریز سیمینه رود بوکان با تلفیق مدل های آماری، فرایند تحلیل سلسله مراتبی و سامانه اطلاعات مکانی. علوم و فنون نقشه برداری، دوره 6، شماره 4، ص 185 – 199.
4. روستائی، خدائی قشلاق، خدائی قشلاق؛ شهرام، لیلا، فاطمه (1393). ارزیابی روشهای تحلیل شبکه (ANP) و تحلیل چند معیاره مکانی در بررسی پتانسیل وقوع زمین لغزش در محدوده محور و مخزن سدها ( مطالعه موردی : سدقلعه چای( پژوهش های جغرافیای طبیعی. دوره 46، شماره 4، ص 495 – 508.
5. شریعت جعفری، محسن( 1375 ). “زمین لغزش ها (مبانی و اصول پایداری شیب های طبیعی)” .ناشر سازه، 281.
6. شعبانی، جوادی، زارع خوش اقبال؛ عباد، محمدرضا، مریم (1393). پهنه بندی خطر زمین لغزش با استفاده از روش های ارزش اطلاعاتی و تحلیل سلسله مراتبی ( مطالعه موردی: حوضه آبخیز شلمانرود). پژوهش نامه مدیریت حوضه آبخیز. دوره 5،شماره 10، ص 157- 169.
7. شیرانی، سیف؛ کورش، عبداله (1391). پهنه بندی خطر زمین لغزش با استفاده از روش های آماری منطقه پیشکوه، شهرستان فریدون شهر، فصلنامه علوم زمین، سازمان زمین شناسی کشور، سال بیست و دوم، شماره 85 ، ص 149-158.
8..عظیم پور، صدوق، دلال اوغلی، ثروتی؛ علیرضا، حسن،علی، محمدرضا (1388). ارزیابی مدل AHP در پهنه بندی خطر زمین لغزه، مطالعه موردی: حوضه آبریز اهر چای، مجله علمی پژوهشی فضای جغرافیایی. سال نهم، شماره،26 تابستان 1388، ص 71-87.
9. غفاری، شبان، معماریان؛ محمد صادق، مریم، هادی (1396). پهنه بندی حساسیت خطر وقوع زمین لغزش با استفاده از مدل تصمیم گیری چند معیاری (Fuzzy AHP)، مطالعه موردی: سازند شوریجه، اسطرخی شیروان، چهارمین کنفرانس بین المللی برنامه ریزی و مدیریت محیط زیست، تهران، دانشکده محیط زیست دانشگاه تهران.
10. مالچفسکی، یاچک (1390). سامانه اطلاعات جغرافیایی و تحلیل تصمیم گیری چند معیاری، غفاری گیلانده، عطا، پرهیزکار، اکبر. ترجمه، انتشارات سمت، 608.
11. نوجوان، شاهزیدی، داودی، امین رعایا؛ محمدرضا، سمیه سادات، محمود، هاجر (1398). پهنه بندی خطر زمین لغزش با استفاده از تلفیق دو مدل فرآیند تحلیل سلسله مراتبی و فازی (مطالعه موردی : حوضه آبخیز کمه، استان اصفهان). پژوهش های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 7،شماره 4،ص 142-159.
12. Aleotti, P., Chowdhury, R., 1999. Landslide hazard assessment: summary review and new perspectives.Bull. Eng. Geol. Environ. 58, 21–44.
13. Anbalagan,R.D.Chakrabory and a Kohli. (1992). Landslide hazard development and zonation mapping in mountainous terrain.J.Engineering Geology, vol (32), 269-277.
14. Atkinson, P.M., Massari, R., 2011. Autologistic modelling of susceptibility to landsliding in the Central Apennines, Italy.Geomorphology 130, 55e64.
15. Bianchini, S., Raspini, F., Ciampalini, A., Lagomarsino, D., Bianchi, M., Bellotti, F., Casagli, N., 2016. Mapping landslide phenomena in landlocked developing countries by means of satellite remote sensing data: the case of Dilijan (Armenia) area.Geomat., Nat. Hazards Risk 1e17.
16. Bui, D.T., Pradhan, B., Lofman, O., Revhaug, I., Dick, O.B., 2012. Landslide susceptibility assessment in the HoaBinh province of Vietnam: a comparison of the LevenbergeMarquardt and Bayesian regularized neural networks. Geomorphology 171, 12e29.
17. Chen, T., Niu, R., Jia, X., 2016. A comparison of information value and logistic regression models in landslide susceptibility mapping by using GIS. Environ. Earth Sci. 75, 1e16.
18. Chen, Z., Zhang, Y., Ouyang, C., Zhang, F. and Ma, J., 2018. Automated landslides detection for mountain cities using multi-temporal remote sensing imagery. Sensors, 18(3), p.821.
19. 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.
20. Crosta, G.B., Clague, J.J., 2009. Dating, triggering, modelling, and hazard assessment of large landslides.Geomorphology 103, 1e4.http://dx.doi.org/10.1016/ j. geomorph.2008.04.007.
21. Dai, F., Lee, C., Li, J., Xu, Z., 2001. Assessment of landslide susceptibility on the natural terrain of Lantau Island, Hong Kong. Environ. Geol. 40, 381–391.
22. Ercanoglu, M., Gokceoglu, C., Van Asch, T.W., 2004. Landslide susceptibility zoning north of Yenice (NW Turkey) by multivariate statistical techniques. Nat. Hazards 32, 1–23.
23. Erener, A., Sarp, G. and Duzgun, S.H., 2019. Use of GIS and Remote Sensing for Landslide Susceptibility Mapping. In Advanced Methodologies and Technologies in Engineering and Environmental Science (pp. 384-398). IGI Global.
24. Gheshlaghi, H.A. and Feizizadeh, B., 2017. An integrated approach of analytical network process and fuzzy based spatial decision-making systems applied to landslide risk mapping. Journal of African Earth Sciences, 133, pp.15-24.
25.Guzzetti, F., Carrara, A., Cardinali, M., Reichenbach, P., 1999. Landslide hazard evaluation: a review of current techniques and their application in a multi-scale study, Central Italy. Geomorphology 31, 181–216.
26. Jia, N., Mitani, Y., Xie, M., Djamaluddin, I., 2012. Shallow landslide hazard assessment using a three-dimensional deterministic model in a mountainous area.Comput.Geotech. 45, 1–10.
27. Kamp. U. Growley. B. Khattak. G &Owen.L (2008) GIS – based landslid susceptibility mapping for the 2005 Kashmir earthquake region.Journal of Geomorphology 101.(2008).631-642.
28. Kayastha, P., Dhital,M., De Smedt, F., 2013. Application of the analytical hierarchy process (AHP) for landslide susceptibility mapping: a case study from the Tinau watershed, west Nepal. Comput.Geosci. 52, 398–408.
29. LinebackGritzner,M., Marcus,W.A., Aspinall, R., Custer, S.G., 2001. Assessing landslide potential using GIS, soil wetness modeling and topographic attributes, Payette River, Idaho. Geomorphology 37, 149–165.
30. Nefeslioglu, H.A., San, B.T., Gokceoglu, C., Duman, T.Y., 2012. An assessment on the use of Terra ASTER L3A data in landslide susceptibility mapping.Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 14, 40–60.
31. Oh, H.-J., Pradhan, B., 2011. Application of a neuro-fuzzymodel to landslide-susceptibility mapping for shallow landslides in a tropical hilly area.Comput.Geosci. 37, 1264–1276.
32. Ozdemir, A., Altural, T., 2013. A comparative study of frequency ratio, weights of evidence and logistic regression methods for landslide susceptibility mapping: Sultan Mountains, SW Turkey. J.Asian Earth Sci. 64, 180–197.
33. Peng, L., et al., 2014. Landslide susceptibilitymapping based on roughset theory and support vector machines: a case of the Three Gorges area, China. Geomorphology 204, 287–301.
34. Saaty T.L. (2005) The Analytic Hierarchy and Analytic Network Processes for the Measurement of Intangible Criteria and for Decision-Making. In: Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. International Series in Operations Research & Management Science, vol 78. Springer, New York, NY.
35. Saaty T.L. and Luis G. Vargas, (2006), Decision Making with The Analytic Network Process, Springer Science, New York, USA.
36. Schicker, R., Moon, V., 2012. Comparison of bivariate and multivariate statistical approaches in landslide susceptibility mapping at a regional scale. Geomorphology 161, 40–57.
37. Shahabi, H., Khezri, S., Ahmad, B.B., Hashim, M., 2014. Landslide susceptibility mapping at central Zab basin, Iran: a comparison between analytical hierarchy process, frequency ratio and logistic regression models. Catena 115, 55e70.
38. Sidle, R.C., Ochiai, H., 2006. Landslides: processes, prediction, and land use. American Geophysical Union.
39. Van Western. CJ. Castellanos E.Kuriakose. SL (2008).Spatialdata for Landslid susceptibility, hazard, and vulnerability assessment: an overview. Engineering Geology 102: 112–131.
40. Wang, L.-J., Guo, M., Sawada, K., Lin, J., Zhang, J., 2016. A comparative study of landslide susceptibility maps using logistic regression, frequency ratio, decision tree, weights of evidence and artificial neural network. Geosci. J. 20, 117e136.
41. Xu, C., Xu, X., Dai, F., Saraf, A.K., 2012b. Comparison of different models for susceptibility mapping of earthquake triggered landslides related with the 2008 Wenchuan earthquake in China. Comput.Geosci.46, 317–329.1–12.
42. Yalcin, A., Reis, S., Aydinoglu, A., Yomralioglu, T., 2011. A GIS-based comparative study of frequency ratio, analytical hierarchy process, bivariate statistics and logistics regression methods for landslide susceptibility mapping in Trabzon, NE Turkey. Catena 85, 274–287.
43. Yao, X., Tham, L., Dai, F., 2008. Landslide susceptibility mapping based on support vector machine: a case study on natural slopes of Hong Kong, China. Geomorphology 101, 572–582.
44. Yilmaz, I., 2009. A case study from Koyulhisar (Sivas-Turkey) for landslide susceptibility mapping by artificial neural networks. Bull. Eng. Geol. Environ. 68, 297e306.
45. Zhao, C. and Lu, Z., 2018. Remote sensing of landslides—A review.
46. Zare, M., Pourghasemi, H.R., Vafakhah, M., Pradhan, B., 2013. Landslide susceptibility mapping at Vaz Watershed (Iran) using an artificial neural network model: a comparison between multilayer perceptron (MLP) and radial basic function (RBF) algorithms. Arab. J. Geosci. 6, 2873e2888.