基于CF融入SSA优化SVM和RF模型的滑坡易发性评价

针对传统的区域滑坡易发性评价建模过程可能存在的样本数据量纲不统一以及模型参数选取误差等问题,本文以陕西省留坝县为研究区,选取高程、坡度、水系、降雨量、地层岩性等10个评价因子,采用确定性系数模型(CF)计算各评价因子的敏感值作为支持向量机模型(SVM)和随机森林模型(RF)的输入样本属性值,引入麻雀搜索算法(SSA)分别对SVM模型和RF模型的参数进行优化,获取最优参数对两种模型进行训练,最终构建了CF-SSA-SVM和CF-SSA-RF模型,从而对整个研究区进行预测,完成滑坡易发性评价,并通过受试者工作特征曲线(ROC)对两种模型进行精度验证。结果表明,两种模型的评价结果均有较多滑坡点落在极高易发区,无滑坡点落在极低易发区,评价结果均有较高的准确率。其中,CF-SSA-RF模型的成功率和预测率曲线AUC值分别为0.994和0.940,高于CF-SSA-SVM模型;并以三处典型滑坡为例进行验证,结果显示易发性分区与历史滑坡点分布较为吻合。进一步表明CF-SSA-RF模型更适用于留坝县的滑坡易发性评价,为当地滑坡灾害风险评估提供了指导依据。     

基于确定性系数与支持向量机的滑坡易发性评价

准确的滑坡易发性评价对防灾减灾具有重大意义。以略阳县为研究区,在确定性系数模型(certainty factor, CF)易发性分区的基础上,剔除极高和高易发区后选取非滑坡点,提取CF值为支持向量机模型(support vector machine, SVM)的输入值,采取灰狼优化算法得到最优参数建立CF-SVM模型对研究区进行预测,同时与随机选取的非滑坡点SVM模型进行对比。结果表明：CF-SVM模型在极高和高易发区涵盖了74.2%的历史滑坡点,且受试者特征工作曲线下的面积(area under receiver operating characteristic curve, AUC)达到0.95,均高于SVM模型,由此说明CF-SVM模型具有更高的准确率,并且证明了在CF模型基础上选取非滑坡点的可行性,可为该区域的风险管理提供科学依据。     

基于SVM-LR模型的滑坡易发性评价——以临潼区为例

以临潼区作为研究区,在收集资料的基础上,选取12类影响因素作为评价因子,采用滑坡相对点密度分析滑坡点与评价因子的空间分布关系,通过Spearman对因子相关性进行分析,剔除地形起伏度因子;分别采用支持向量机模型(support vector machine,SVM)与逻辑回归模型(logistic regression,LR)对区内滑坡易发性进行评价,评价结果表明:SVM、LR模型的预测准确率分别为81. 8%、86. 4%。在此基础上,通过建立max{LSI(SVM)、LSI(LR)}函数,提出SVM-LR模型并用于研究区滑坡灾害易发性评价中。最后采用受试者特性曲线(receiver operate curve,ROC)对3种模型的预测精度进行检验与对比,检验结果表明:SVM-LR模型的成功率与预测率均高于SVM、LR模型,在极高易发区—高易发区内,滑坡灾害点所占百分率提高了2. 8%。研究结果可以为滑坡易发性评价提供一种新的思路。     

基于证据权和支持向量机模型的威信县滑坡易发性评价

滑坡易发性评价研究对滑坡灾害防治具有重要意义。多模型耦合在滑坡易发性评价中运用广泛,但将(Weight of evidence,WOE)和支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)模型耦合进行滑坡易发性评价研究较少。以滇东北山区威信县为研究区,选取坡度等12个滑坡评价因子建立滑坡易发性评价指标体系,根据证据权计算得到证据权对比度、滑坡栅格占比和分级栅格占比,对指标因子进行分级,构建WOE-SVM模型计算得到滑坡易发性指数(Landslide susceptibility index,LSI),利用GIS平台得到研究区易发性分级图。结果表明：滑坡极高和高易发区主要分布河流流域和人类工程活动频繁区域,SVM和WOE-SVM模型评价结果与滑坡空间位置分布基本一致,但耦合模型精度高于单一SVM模型,其评价结果也更加合理有效,可为当地滑坡灾害的治理与预防提供一定参考价值。     

基于熵指数与逻辑回归耦合模型的滑坡灾害易发性评价—以蓝田县为例

以蓝田县作为研究区,选取高程、坡度、坡向、曲率、降雨量、距水系距离、地层岩性、距断层距离、距道路距离、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)共10类评价因子,分别采用皮尔森相关系数、方差膨胀因子、容忍度3种指标对评价因子之间的多重共线性问题进行分析。结果表明,各选取因子之间多重共线性较低,可以认为各因子相对独立。随后,采用频率比法分析各评价因子与滑坡灾害点之间的空间分布关系。分别利用熵指数(index of entropy,IOE)模型、逻辑回归(logistic regression, LR)模型以及两种模型耦合作用下的逻辑回归与熵指数耦合(integration of logistic regression and index of entropy,IOE-LR)模型对研究区滑坡易发性进行评价,得到各模型下的研究区滑坡灾害易发性区划图。最终采用接受者操作特性(receiver operating characterstic, ROC)曲线验证并比较了3种模型的性能。成功率曲线表明,IOE模型、LR模型、IOE-LR模型的ROC曲线下的面积(area under curve, AUC)分别为0.735、0.742和0.805;预测率曲线表明,IOE模型、LR模型、IOE-LR模型的ROC曲线下的面积AUC分别为0.732、0.785和0.830,其中IOE-LR模型均具有最高的准确率。生成的滑坡易发性区划图可以为蓝田县政府合理解决土地利用规划问题以及减轻滑坡风险提供有效参考。     

考虑最优影响因素组合的滑坡易发性评价——以水城区为例

当前滑坡易发性研究较少考虑不同影响因素组合对模型预测精度的影响。为此,提出了一种考虑最优影响因素组合的滑坡易发性评价模型。以贵州省六盘水市水城区为研究区域,基于该区域滑坡发育的工程地质条件和外界诱发因素,筛选坡度、坡向、曲率、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、地层岩性、距断层距离、距水系距离、年平均降雨量、距道路距离和土地利用共10个环境因子作为该区域的滑坡影响因素,然后结合交叉验证和随机森林算法建立考虑最优因素组合的滑坡易发性评价模型;最后,将所提模型的预测准确率与传统诱发因素组合的模型进行对比分析。结果表明：考虑影响因素组合的模型曲线下面积(area under curve, AUC)为0.780,具有较好的预测能力;所提模型预测精度优于传统诱发因素组合模型。     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

基于信息量-随机森林模型的地震带地质灾害易发性评价：以松潘-较场地震带为例

地震会引起地表振动及破坏,同时加大滑坡、崩塌、泥石流等次生灾害的发生概率,对位于地震带区域城市进行地质灾害易发性预测,是地质灾害防治的有效措施。为了探究地震带区域地质发育程度对地质灾害的影响,以松潘-较场典型地震带的平武县为例,从地形地貌特征、地层地质条件、气象水文、地震带发育特征、土壤植被、人类工程活动影响六个方面选取地质灾害的诱发因子,采用信息量模型、信息量-AHP和信息量-随机森林(RF)三种评价模型对平武县地质灾害进行易发性评价,结果表明信息量-RF模型的对比分析结果优于其他两种模型,ROC曲线精度评估信息量-RF模型的AUC值(0.991)高于信息量模型(0.931)和信息量-AHP模型(0.920),说明基于信息量耦合随机森林的综合易发性评价模型更适用于地震带地区的地质灾害易发性评价,具有良好的预测精度。     

基于GIS和信息量-快速聚类模型的滑坡易发性研究——以云南省福贡县为例

云南省福贡县地质环境脆弱,滑坡灾害频发,对其开展滑坡灾害易发性研究具有重大意义.首先,在研究了福贡县地质地理环境特征和滑坡现状发育特征的基础上,从地理环境因素、地质环境因素、人类活动因素3个维度选取9个指标因子建立滑坡灾害易发性评价指标体系,并利用滑坡频率比法充分考虑各因子不同状态下对滑坡灾害的不同影响情况进行各指标因子状态分级;其次,引入信息量模型并基于GIS平台对福贡县滑坡灾害进行易发性评价;再则,通过快速聚类算法对滑坡易发性进行分级,提高滑坡易发性评价的准确性;最后,利用成功率曲线对评价精度进行验证.结果表明:采用GIS和信息量-快速聚类模型进行滑坡易发性评价能较好地反映出福贡县的滑坡灾害易发性状况,改善了由于人为因素对区域划分的主观影响,与福贡县的实际滑坡灾害分布情况相吻合,可应用于福贡县的防灾减灾工作.     

江西省龙南县滑坡易发性评价

区域滑坡易发性评价是国内外地质灾害研究的重点和热点。目前,国内外学者已提出了支持向量机(support vector machine,SVM)、BP神经网络和随机森林等多种模型并成功用于滑坡易发性评价。但在利用这些机器学习模型评价滑坡易发性时,存在着参数选取困难、建模效率低、模型训练时间长和对评价指标解释能力弱等问题。为简化建模过程、提高预测精度及增强模型的可解释性,提出了基于频率比分析和偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)的滑坡易发性评价模型。PLSR模型很好地发挥了主成分分析和回归分析的优势,考虑了评价指标间的内在联系,具有建模过程简洁、可解释性强的优点。将结合频率比法的PLSR模型应用于江西省龙南县滑坡易发性评价,并与BP神经网络、SVM模型的易发性评价结果进行对比。研究表明:PLSR模型的预测精度优于BP神经网络,且与SVM模型预测精度接近;另外,在综合考虑建模效率、预测精度和模型解释能力的情况下,PLSR模型具有更高的实用性。     

基于机器学习混合模型的滑坡易发性评价

安康市汉滨区地质环境脆弱,滑坡频发对当地居民生命财产安全造成严重威胁,针对该区域进行滑坡易发性评价是滑坡防治的有效措施。自适应提升模型和随机森林模型作为新颖的集成学习方法被应用至国内外滑坡易发性评价研究中,但基于两者的混合模型在滑坡易发性中的应用研究尚未开展。为对比混合模型与单一模型的滑坡易发性评价精度,本文根据地质灾害详查资料圈定509处滑坡,结合研究区地质环境背景,选取高程、坡度、坡向、年均降雨量、地层岩性等13类因子进行评价。受试者工作特性曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）结果表明,同单一模型相比,混合模型的训练集正确率和验证集预测率均为最高;混合模型的高易发区滑坡密度达到1.94,高于随机森林（1.86）和自适应提升模型（1.68）;通过区内三处历史滑坡进行验证,结果显示区划结果与滑坡分布相吻合,说明自适应提升-随机森林混合模型可作为滑坡易发性评价的新方法,其区划结果可为滑坡防治与土地利用规划提供借鉴。     

基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价

目前,滑坡易发性评价大多只采用单一模型进行研究,而单一模型存在缺陷,如只采用信息量模型则不能反映各因子对滑坡发生的权重。通过将两个模型进行耦合分析可以很好地发挥各模型的优点和弥补各模型的不足,从而达到模型优化的目的。针对滑坡易发性常用的信息量模型和逻辑回归模型,提出信息量-逻辑回归耦合模型。以江西省宁都地区为例,获取研究区共297个滑坡,提取高程、坡向、坡度、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、植被覆盖率、地表建筑物指数共10个因子建立评价指标体系,再分别采用上述3个模型开展易发性评价,最后采用预测率曲线(the prediction rate curve, ROC)评价各模型精度。结果表明:信息量模型、逻辑回归模型和信息量-逻辑回归耦合模型预测率曲线与坐标轴围成的面积(area under ROC, AUC)值分别为0.838、0.864和0.876,可见信息量-逻辑回归耦合模型的评价精度更高,建模更为合理。研究区内滑坡主要沿水系两侧分布,高程和岩性对滑坡的发生起主要作用。     

基于逻辑回归树和旋转森林模型的滑坡易发性评价

为进一步探索集成模型在滑坡易发性评价中的适用性,以陕西省汉中市汉台区为例,结合相关资料与野外调查圈定40处滑坡,通过地质类、水文类、人类工程活动类中选取12个影响因子构建逻辑回归树(logistic model tree, LMT)和旋转森林(rotation forest, ROF)模型,分别生成滑坡易发性分区图,采用ROC(receiver operating characteristic)曲线进行模型精度验证与比较。结果表明,研究区滑坡受地形地貌、平面曲率与岩土体类型影响最大;两种模型预测率均较高,易发性等级分区结果与历史滑坡位置分布趋势基本一致;ROF模型的训练集正确率和验证集预测率分别为77.4%和93.1%,高于LMT模型的75.5%和84.0%;ROF模型滑坡极高易发区频率比为6.52,多于LMT模型(2.07),可见ROF模型对研究区滑坡易发性更加敏感,预测结果可靠度高;本文ROF模型滑坡易发性分区结果可为后期研究区防灾减灾与土地规划提供依据。     

基于极端梯度提升算法的滑坡易发性评价模型

机器学习用于地质灾害的易发性评价分析是当前研究的热点之一,不同的学习模型其效果不尽相同。为合理有效地评价滑坡地质灾害的易发性,依托浙江省温州市飞云江流域地质灾害的调查数据,应用地理信息系统（Geographic Information System,GIS）技术提取坡度、坡向、坡形、地表覆盖、地形湿度指数（Topographic Wetness Index,TWI）、极端小时降雨量、内摩擦角、黏聚力、容重与风化层厚度10个滑坡致灾因子,基于极端梯度提升算法（eXtreme Gradient Boosting,XGBoost）构建模型用于滑坡地质灾害的易发性多分类评价。模型结果通过多分类混淆矩阵进行评价,并与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）模型进行精度比对分析。研究结果显示,训练后的XGBoost 算法模型对测试集中极高易发区识别的召回率和精确率分别达到了97.92%和98.06%,F1值达到97.99%,均优于SVM,可为研究地区的滑塌地质灾害易发性评价提供模型支持。     

评价单元对地质灾害易发性评价的影响

为了探究不同评价单元对地质灾害易发性评价结果准确性的影响,以宁夏西吉县地质灾害为研究对象,分别以网格单元和斜坡单元作为评价单元,选取灾害点密度、坡度、坡高、坡型、降雨、岩土体类型、人类工程活动和地震等8个评价指标,基于ArcGIS软件,运用综合评判模型对各分级量化的评价指标进行叠加计算,其中采用层次分析法确定各指标的权重值,并应用突变点法将研究区划分为非易发区、低易发区、中易发区和高易发区四个等级,最后通过Sridevi Jadi经验概率法和相对滑坡密度指数法对易发性评价结果进行精度检验。结果表明：基于斜坡单元的高、中易发区灾害点占比比基于网格单元的高5.2%,采用Sridevi Jadi经验概率法得到的基于斜坡单元和网格单元的地质灾害易发性预测结果精度分别为94.74%和90.08%,基于斜坡单元和网格单元的高、中易发区滑坡密度指数值分别为99.30%和98.79%。斜坡单元的预测精度更高,表明采用斜坡单元划分的地质灾害易发性评价结果更为合理准确。     

Susceptibility Assessment of Landslides in Alpine-Canyon Region Using Multiple GIS-Based Models

This study explores a comparative study of three susceptibility assessment models based on remote sensing(RS) and geographic information system(GIS). The Lenggu region(China) was selected as a case study. At first, a landslide inventory map was compiled using data from existing geology reports, satellite imagery, and coupling with field observations. Subsequently, three models were built to map the landslide susceptibility using analytical hierarchy process(AHP), fuzzy logic(FL) and certainty factors(CF). The resulting models were validated and compared using areas under the curve(AUC). The AUC plot estimation results indicated that the three models are promising methods for landslide susceptibility mapping. Among the three methods, CF model has highest prediction accuracy than the other two models. Similarly, the outcome of this study reveals that streams, faults, slope and elevation are the main conditioning factors of landslides. Especially, the erosion of streams plays a key role of the landslide occurrence. These landslide susceptibility maps, to some extent, reflect spatial distribution characteristics of landslides in alpine-canyon region of southwest China, and can be used for land planning and hazard risk assessment.     

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。