基于频率比-随机森林模型的滑坡易发性评价

本文以陕西省洋县为研究区,通过搜集资料、实地调查获得研究区滑坡分布状况。结合研究区地质环境特征与前人研究经验,初步选取海拔、坡度、坡向、地形起伏度、曲率、距水系距离、距道路距离、降雨量及岩土体类型,共九种滑坡影响因子展开滑坡易发性研究。首先,采用皮尔森相关系数法对各因子间的相关性进行分析。其次,按照70/30的比例将滑坡数据随机划分为模型训练集与模型验证集。然后,采用模型训练集对频率比模型(FR)、随机森林模型(RF)及两者的耦合模型(FR-RF)进行训练,利用模型验证集对模型训练结果进行检验,并绘制ROC曲线。最后,利用验证后的模型绘制研究区滑坡易发性分区图。结果表明：(1)所选取的9个滑坡影响因子是相互独立的;(2)本研究所采用的三个模型均表现良好,其中FR-RF模型预测准确度最高(0.901),其次为RF模型(0.863),最后为FR(0.833);(3)本研究所绘制的滑坡易发性分区图可为当地政府制定土地利用规划、预防滑坡等方案提供参考借鉴。     

基于支持向量机模型的滑坡危险性评价

以长安区为研究区,在分析研究区地质环境条件以及滑坡发育特征的基础上,选取12类因子作为评价指标,通过Spearman对各因子之间的相关性进行分析;分别采用线性核函数(LN)、多项式核函数(PL)、径向基核函数(RBF)、Sigmoid核函数下的支持向量机模型对研究区地质灾害危险性进行评价,利用ArcGIS软件生成最终的危险性评价结果图,将评价结果图划分为四个危险等级,分别为极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区;不同核函数下的支持向量机模型经ROC曲线验证得到:RBF-SVM模型的预测精度最高,此核函数下的支持向量机模型更适应于该研究区滑坡灾害危险性评价中。研究结论可以为类似地质环境条件下区域地质灾害危险性评价模型的选取提供参考。