-
作者
薛永安王玉洁朱婧聪李昊辰张明媚
-
单位
太原理工大学矿业工程学院山西能源学院地质与测绘工程系中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室
-
摘要
地质灾害点数量是影响敏感性评价结果的重要因素之一，针对某一年份发育灾害点作为样本点时数量较少引起敏感性评价模型适用性不明的问题，以山西省西北部的五寨县为研究区，基于地形地貌、地质因素、人为动力因素和自然因素4个孕灾因素建立评价因子集，选择确定性系数（CF模型）和支持向量机（SVM模型）为单模型构建组合评价模型（CF-SVM模型）,利用五寨县2017年53处斜坡地质灾害点，分别采用上述3种模型进行了敏感性评价，同时采用信息量（I模型）和SVM模型构建的组合模型（I-SVM模型）进行了对比。结果表明：1) CF模型、I模型、SVM模型、CF-SVM模型和I-SVM模型的AUC值分别为0.906、0.855、0.844、0.934和0.891,模型精度均较好。其中，CF-SVM模型分别较CF模型和SVM模型精度增益3.09%和10.66%,较I模型和I-SVM模型精度高9.24%和4.83%,是3种单模型和两种组合模型中评价精度最高和小样本情况下适用性更好的模型；2) CF-SVM模型评价研究区斜坡地质灾害低敏感区（45.09%）、中敏感区（30.98%）、高敏感区（15.43%）和极高敏感区（8.50%）的面积分别为：627.205、430.873、214.652和118.270 km~2,所分布灾害点分别占总灾害点3.77%、13.21%、26.42%和56.60%,频率比分别为0.08、0.43、1.71和6.66;3)研究区斜坡地质灾害极高敏感区主要沿水系走向分布于西部黄土丘陵区和东南部土石山区，而低敏感区由高、中敏感区向外扩展呈全域分布。
-
关键词
斜坡地质灾害空间分布特征确定性系数支持向量机信息量敏感性评价
-
基金项目(Foundation)
山西省高等学校科技创新计划资助项目（2021L596）；山西省高等学校大学生创新创业训练计划资助项目（20211117）；教育部产学合作协同育人资助项目（202102245009）；山西省应用基础研究计划项目面上青年基金资助项目（201901D211451）；
-
文章目录
1 研究区概况及数据源
1.1 研究区概况
1.2 数据源
1.2.1 基础数据
1.2.2 DEM数据
1.2.3 遥感影像数据
2 敏感性评价方法
2.1 CF模型
2.2 SVM模型
2.3 I模型
3 斜坡地质灾害敏感性评价
3.1 评价因子
3.2 评价因子分级CF值
3.3 多模型敏感性评价
3.3.1 CF模型与I模型评价
3.3.2 SVM模型评价
3.3.3 CF-SVM模型评价
3.3.4 I-SVM模型评价
3.4 评价结果
3.5 精度检验
4 结论
-
引用格式
薛永安,王玉洁,朱婧聪,李昊辰,张明媚.基于CF与SVM的小样本斜坡地质灾害敏感性评价研究[J].太原理工大学学报,2022,53(04):672-681.DOI:10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2022.04.011.
-
相关文章
太原理工大学学报 
2022年第04期 
