[en] The Hunza-Nagar districts in northern Pakistan, nestled in the central Karakoram range, are known for their distinct climate and geology. However, the area is geologically unstable due to steep mountains, active faults, seismic zones, and sheared rock masses, leading to frequent landslides. This research aims to assess the comparative efficacy of three cutting-edge deep machine learning techniques (DMLTs), namely, the Universal Network U-Net, InceptionV3+, and DeeplabV3+, alongside three bivariate statistical models: Weight of Evidence (WofE), Intuitionistic Fuzzy Divergence (IF-D), and Frequency Ratio (FR), for Landslide Susceptibility Mapping (LSM) in Hunza-Nagar, North Pakistan. Initially, 148 landslide locations were marked, and 10 conditional factors were chosen to create a Landslide Inventory Map (LIM). The validation of landslide susceptibility models was assessed using several metrics: Area under the Curve (AUC), Density of Landslide Distribution (DLA), and the Seed Cell Area Index (SCAI). The evaluation of landslide susceptibility maps, produced through statistical models and DMLTs, revealed notable Prediction Rate Curves (PRC). Specifically, the WofE model achieved an 85 % PRC, the FR model reached 82 %, and the IF-D model also achieved an 85 % PRC. Furthermore, when estimating the performance of DMLTs using PRC, DeeplabV3+ established an 82 % success rate, InceptionV3+ reached 79 %, and U-Net achieved 80 %. In conclusion, the analysis designates that the WofE model, with an 85 % PRC and a D-value of 3.6, and the IF-D model, boasting an 85 % PRC and a D-value of 2.4, exhibited the highest prediction accuracy and classification ability.

[fr] Les districts de Hunza-Nagar, situés dans le nord du Pakistan, nichés dans la chaîne centrale du Karakoram, sont connus pour leur climat et leur géologie distincts. Cependant, toute la région est géologiquement instable en raison de montagnes abruptes, de failles actives, de zones sismiques et de masses rocheuses cisaillées, ce qui entraîne des glissements de terrain fréquents. Cette recherche vise à évaluer l'efficacité comparative de trois techniques de deep learning de pointe (DMLT) pour la cartographie de la susceptibilité aux glissements de terrain (LSM) à Hunza-Nagar, dans le nord du Pakistan, à savoir : le réseau universel U-Net, InceptionV3+ et DeeplabV3+, ainsi que de trois modèles statistiques bivariés : Weight of Evidence (WofE), Intuitionistic Fuzzy Divergence (IF-D), and Frequency Ratio (FR), for Landslide Susceptibility Mapping (LSM). La validation des modèles de susceptibilité aux glissements de terrain a été évaluée en utilisant plusieurs paramètres : Area under the Curve (AUC), Density of Landslide Distribution (DLA), et le Seed Cell Area Index (SCAI). L'évaluation des cartes de susceptibilité aux glissements de terrain, générées par des modèles statistiques et des DMLT a révélé des Prediction Rate Curves (PRC) notables. En particulier, le modèle WofE a atteint un PRC de 85 %, le modèle FR a atteint 82 % et le modèle IF-D a également atteint 85 % de PRC. De plus, lors de l'évaluation des performances des DMLT à l'aide de la PRC, DeeplabV3+ a démontré un taux de succès de 82 %, InceptionV3+ a atteint 79 % et U-Net a atteint 80 %. En conclusion, l'analyse indique que le modèle WofE, avec un PRC de 85 % et une valeur D de 3,6, et le modèle IF-D, avec un PRC de 85 % et une valeur D de 2,4, ont montré la plus grande précision de prédiction et capacité de classification.