【目的】基于滑坡点属性与研究区全域点属性作为分类基础数据,对位于三峡库区的万州区滑坡易发性区划对比研究。【方法】选取高程、多年平均降雨量、地表切割深度、坡向、距道路距离、坡度、POI核密度、倾坡类型、岩性、归一化植被指数...【目的】基于滑坡点属性与研究区全域点属性作为分类基础数据,对位于三峡库区的万州区滑坡易发性区划对比研究。【方法】选取高程、多年平均降雨量、地表切割深度、坡向、距道路距离、坡度、POI核密度、倾坡类型、岩性、归一化植被指数、曲率、地形起伏度、地形湿度指数等13个因子作为影响因子,分别对滑坡点属性与研究区全域点属性使用自然断点法进行因子分类,并通过两种分类结果构建模型预测研究区内滑坡易发程度的空间分布情况。【结果】以研究区全域点属性作为分类数据对应的曲线下面积(Area under curve,AUC)值为0.79,对应的模型测试集最高精度为0.755;以滑坡点属性作为分类数据对应的AUC值为0.85,对应的模型测试集最高精度为0.779;高程、地表切割深度和多年平均降雨量的重要性位于前3位,对滑坡的发生有较大影响。【结论】采用滑坡点属性确定因子分类标准建立的随机森林模型精确性和预测能力更优,可对万州区的滑坡灾害危险管理和影响因子分级研究提供参考。展开更多
文摘【目的】基于滑坡点属性与研究区全域点属性作为分类基础数据,对位于三峡库区的万州区滑坡易发性区划对比研究。【方法】选取高程、多年平均降雨量、地表切割深度、坡向、距道路距离、坡度、POI核密度、倾坡类型、岩性、归一化植被指数、曲率、地形起伏度、地形湿度指数等13个因子作为影响因子,分别对滑坡点属性与研究区全域点属性使用自然断点法进行因子分类,并通过两种分类结果构建模型预测研究区内滑坡易发程度的空间分布情况。【结果】以研究区全域点属性作为分类数据对应的曲线下面积(Area under curve,AUC)值为0.79,对应的模型测试集最高精度为0.755;以滑坡点属性作为分类数据对应的AUC值为0.85,对应的模型测试集最高精度为0.779;高程、地表切割深度和多年平均降雨量的重要性位于前3位,对滑坡的发生有较大影响。【结论】采用滑坡点属性确定因子分类标准建立的随机森林模型精确性和预测能力更优,可对万州区的滑坡灾害危险管理和影响因子分级研究提供参考。
