【摘 要】
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滑坡灾害是我国经常发生的地质灾害之一,滑坡灾害易发性评价可以从空间和概率上将研究区划分成不同的滑坡风险等级.滑坡易发性评价结果可为滑坡治理和防治做出重要的决策支持.本研究以贵州省遵义市作为研究区,选取高程、坡度、NDVI等八个影响因素作为本次滑坡易发性评价的滑坡影响因子,选用决策树、随机森林、GDBT三种机器学习算法作为滑坡易发性评价的训练模型.通过自然间断法将评价结果按照易发性大小分成极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区五类.使用ROC曲线和滑坡点密度对三种模型的效果进行对比分析.
【机 构】
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安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,安徽 淮南 232001
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滑坡灾害是我国经常发生的地质灾害之一,滑坡灾害易发性评价可以从空间和概率上将研究区划分成不同的滑坡风险等级.滑坡易发性评价结果可为滑坡治理和防治做出重要的决策支持.本研究以贵州省遵义市作为研究区,选取高程、坡度、NDVI等八个影响因素作为本次滑坡易发性评价的滑坡影响因子,选用决策树、随机森林、GDBT三种机器学习算法作为滑坡易发性评价的训练模型.通过自然间断法将评价结果按照易发性大小分成极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区五类.使用ROC曲线和滑坡点密度对三种模型的效果进行对比分析.
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