多源遥感数据融合调查的复杂山区滑坡易发性评价方法研究

摘要：

我国山区地质灾害频发,其中滑坡占比超过1/3,但传统的、单一的技术手段对于高山地、高植被覆盖的复杂山区滑坡调查来说显得力不从心,这极大影响了滑坡易发性结果的可靠性.本文选取九寨沟部分区域作为研究区,将光学遥感、合成孔径雷达(InSAR)、机载LiDAR等技术融合应用于滑坡的调查,对研究区典型滑坡进行分类,编录了滑坡样本库,筛选了地形地貌、地质条件、水文条件、人类工程活动4类等作为易发性因子,并引入Maxent模型进行滑坡易发性评价研究,它结合了机器学习和统计模型被认为是一种强大的建模方法.应用受试者工作特征曲线下面积(ROC-AUC)对模拟结果进行检验,结果显示平均ROC-AUC值达到0.855,预测效果优秀,Maxent模型适用于滑坡易发性评价.该研究对山区防灾减灾具有支持意义.

关键词：多源遥感数据、机载LiDAR、滑坡易发性评价、Maxent模型

所属期刊栏目：34

分类号：P642.22;X87;X141(水文地质学与工程地质学)

资助基金：国家自然科学基金41941019

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-7