10.3969/j.issn.1672-5867.2019.10.024
基于多模型的滑坡易发性评价
滑坡是常见的三大地质灾害之一,本文针对滑坡易发性进行评价,以小金县为研究区域,选取水系密度、与公路距离、与居民点距离、公路密度、居民点密度、地形粗糙度、植被指数、坡度及地质硬度等9个影响因子,基于GIS技术,采用SVM(支持向量机)、ANN(人工神经网络)及决策树3种评价模型进行滑坡数据分析.通过各模型ROC曲线结果对比,得到SVM、ANN及决策树模型曲线下AUC值分别为0.987、0.973及0.969,初步得出结论:在滑坡易发性评价方面3个模型均有较好表现,但SVM模型在样本数据分类处理和整体评价效果方面更具优势.最后通过ArcGIS平台对SVM模型的评价结果数据进行可视化,得到小金县的滑坡易发性分级图,表明研究区滑坡由中部线向左右两侧以树枝状分布.
ANN、SVM、决策树、GIS、滑坡易发性评价
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P208(一般性问题)
西南石油大学开放实验基金项目KSZ17034
2019-11-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
83-85,89