几种聚类优化的机器学习方法在灵台县滑坡易发性评价中的应用

笔者以甘肃省平凉市灵台县为目标研究区域,基于地理空间和历史滑坡数据,利用混合高斯聚类(GMM)优化的逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BP Neural Network)、随机森林(RF)4种机器学习模型构建滑坡易发性评价分析模型。选取高程、坡度、坡向、曲率、黄土侵蚀强度、归一化植被指数、地质构造7个环境因子作为滑坡易发性影响因子,以30m栅格建立影响因子地理空间数据库,将研究区域划分为180万栅格单元。利用混合高斯聚类模型对整个研究区域的栅格单元进行聚类,得出初步的滑坡易发分区,选择易发程度最低类别中的栅格单元作为非滑坡区域,每次随机选择500个单元作为非滑坡单元,并根据历史滑坡数据将203个已知滑坡栅格单元作为滑坡单元,建立4种机器学习分类模型。利用训练好的模型对整个研究区域进行预测,绘制各算法的受试者工作曲线(ROC曲线),对各个算法的预测结果进行对比。分析结果表明,在本目标研究区域,各模型的滑坡易发区划图与实际的滑坡分布情况总体相吻合。随机森林模型的ROC曲线下面积(AUC)最大为0.96,测试集准确率最高为0.93;BP神经网络模型的ROC曲线下面积和测试集准确率次之,为0.90和0.87;支持向量机模型和逻辑回归模型的ROC曲线下面积和测试集准确率分别为0.86、0.81和0.85、0.80,均低于随机森林和BP神经网络模型。     

基于频率比与集成学习的滑坡易发性评价——以金沙江上游巴塘—德格河段为例

金沙江上游巴塘—德格河段地处青藏高原东部,该区地质、地形、地貌极其复杂,滑坡灾害最为发育,开展区域滑坡易发性评价对防灾减灾工作有着重要的意义。本文以金沙江上游巴塘—德格河段为研究区,在滑坡编录与野外实际调查的基础上,通过对滑坡分布规律和影响因素分析,选取高程、坡度、坡向、曲率、地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、地层岩性、断层、水系和道路等11个影响因子,构建了滑坡易发性评价指标体系。利用皮尔森系数去除高相关性影响因子,运用频率比方法定量分析各个因子与滑坡发育的关系。通过频率比模型选取非滑坡样本,采用集成学习算法模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区及极低易发区5个等级。由滑坡易发性分区图和ROC曲线表明,高和极高易发区主要沿金沙江沿岸和沟谷分布,随机森林模型的成功率曲线下面积AUC=0.84,历史滑坡灾害位于高-极高易发区的灾害数占总滑坡数的84.8%,梯度提升树模型的成功率曲线下面积AUC=0.79,历史滑坡灾害位于高-极高易发区灾害数占总滑坡数的79.3%。由AUC值和历史灾害的分布可知,随机森林模型比梯度提升树模型在本研究区滑坡易发性评价中有着更好的评价精度和更高的预测能力。     

增量学习在滑坡易发性评价中的应用——以甘肃省天水市为例

为了提升机器学习模型在滑坡易发性评价任务中的泛化能力,以甘肃天水市为例,采用基于LightGBM的增量学习模型,并利用Autogluon自动机器学习框架实现模型的超参数优化和堆叠,以及使用SHAP可解释框架进行特征选择和数据异常分析,构建了适用于滑坡易发性评价的增量学习模型。通过在天水市不同区域采集的滑坡灾害数据进行模型验证,结果表明,基于增量学习的滑坡易发性评价模型能够有效地识别和预测滑坡易发区域,根据新数据集自适应调整模型,并且提高模型的性能。     

基于自组织特征映射网络-随机森林模型的滑坡易发性评价

为深入探讨评价单元和非滑坡样本选取对滑坡易发性预测的影响,构建了一种基于自组织特征映射网络-随机森林模型的滑坡易发性评价模型。该模型针对栅格单元和斜坡单元在滑坡易发性评价中的不足,结合栅格单元和斜坡单元的相互关系,提出了滑坡易发性指数的优化计算方法。在此基础上,基于随机森林Tree Bagger分类器构建滑坡易发性评价模型,通过对比分析自组织特征映射网络和随机方法选取非滑坡样本对评价结果的影响,探讨自组织特征映射网络、随机森林和自组织特征映射网络-随机森林三种评价模型的有效性;将评价模型应用于大余县滑坡易发性评价。结果显示,随机森林模型和自组织特征映射网络-随机森林模型的预测精度较高,分别达到91.19%和94.94%,成功率曲线的AUC值分别为0.822和0.849,表明自组织特征映射网络-随机森林模型具有更高的预测率和成功率, 自组织特征映射网络聚类的预测精度虽然有限,但作为非滑坡样本的选择方法,能够有效提高随机森林模型的评价精度。     

基于SOM-I-SVM耦合模型的滑坡易发性评价

在使用机器学习模型对滑坡进行易发性评价时,通常会在滑坡影响范围之外随机选取非滑坡样本点,具有一定的误差。为了提高滑坡易发性评价的精度,将自组织映射（self-organizing map,SOM）神经网络、信息量模型（information,I）以及支持向量机模型（support vector machine,SVM）进行耦合,提出一种基于SOM-I-SVM模型的滑坡易发性评价方法,并将SOM神经网络与K均值聚类算法进行对比,验证模型的可靠性。以十堰市茅箭区为例,首先通过对环境因子的相关性及重要性分析,筛选出距水系距离、坡度、降雨量、距构造距离、相对高差、距道路距离、地层岩性等7个因子,建立滑坡易发性评价指标体系,在此基础上计算出各因子的分级信息量值,并作为模型的输入变量进行滑坡易发性评价。分别采用SOM神经网络和K均值聚类算法选取非滑坡样本,然后将样本数据集代入I-SVM模型预测滑坡易发性。将SVM、I-SVM、KMeans-I-SVM、SOM-I-SVM等4种模型预测精度进行对比,其ROC曲线下面积（AUC）分别为0.82,0.88,0.90,0.91,说明SOM-I-SVM模型能...     

基于3种不同机器学习算法的滑坡易发性评价对比研究

准确的滑坡易发性评价结果是山区滑坡灾害防治的关键,可有效规避潜在滑坡带来的风险。为获得准确、可靠的滑坡预防参考,笔者以云南芒市为研究对象,选取高程、地层岩性、年均降雨量等9项评价因子,通过多重共线性分析,构建研究区滑坡易发性评价指标体系。分别基于支持向量机(SVM)、BP神经网络和随机森林(RF)3种典型机器学习算法进行滑坡易发性评价。利用准确性(ACC)、ROC曲线下面积(AUC)、滑坡比(S_ei)及野外实地考察对模型评价结果精度进行对比验证分析。结果显示RF模型的ACC、AUC和极高易发区的S_eV值最高,分别为0.867、0.94、9.21;BP神经网络模型次之,其S_eV值分别为0.829、0.90、9.14;SVM最低,其S_eV值分别为0.794、0.88、6.85。此外,RF算法所得结果还与实地考察情况保持了较高的一致性。实验结果表明与其他两种算法相比,RF算法在芒市区域具有更高的准确性和可靠性,更适合用于该区域的滑坡易发性建模,且利用该模型获得的评价结果,能够为芒市区域的滑坡防治提供理论依...     

基于随机森林的滑坡空间易发性评价:以三峡库区湖北段为例

滑坡空间易发性分析有助于开展滑坡防灾减灾工作,训练有效的滑坡预测模型在其中扮演重要角色.以三峡库区湖北段为研究区,选取高程、坡度、斜坡结构、土地利用类型、岩土体类型、断裂距离、路网距离、河网距离、以及归一化植被指数这9个影响因子建立滑坡空间数据库,采用集成学习中的随机森林算法进行滑坡易发性评价.结果显示,随机森林抽样训练的方式有利于确定较优的训练参数,保证随机森林在不过拟合的情况下取得满意的拟合能力和泛化能力.随机森林绘制的滑坡易发性分级图显示出合理的空间分布,其中73.35%的滑坡分布在较高和极高级别区域.而巴东县北部、秭归县中部以及夷陵区南部等区域显示出较高的易发性级别.性能评估及易发性统计结果均表明随机森林是一种出色的算法,在滑坡空间预测领域具有较好的适用性.      

基于GIS与MaxEnt模型的滑坡易发性评价——以铜川市中部城区为例

铜川市属于中国资源枯竭型城市，近年来过量的开采资源与频繁的工程活动诱发了大量的滑坡，对人民安全与社会发展造成了严重威胁，如何科学合理地对滑坡易发性进行评价具有重大的研究意义。以铜川市滑坡分布较多的王益区、印台区作为研究区，选取坡度、坡向、高程、曲率、距道路的距离、距水系的距离、地形地貌、岩土体类型等8个因子构建评价指标体系，采用MaxEnt模型与ArcGIS平台相结合的方法构建了研究区滑坡易发性评价模型，并进行了易发性评价。评价结果显示，MaxEnt模型AUC值达到0.905，评价能力优秀；Kappa系数为0.76，评价结果与滑坡现状分布十分吻合；距水系的距离、地形地貌为最重要的环境影响因子。高易发和较高易发主要分布在其中部及东部居民集中居住区，分别占研究区总面积的4.36%、5.77%，与实地调查结果相符，MaxEnt模型可在类似区域滑坡易发性评价中进行推广。     

地质灾害易发性评价因子分级的AIFFC算法优化

针对地质灾害易发性评价因子分级数不确定的问题,引入自适应膨胀因子模糊覆盖分级方法（fuzzy cover approach for clustering based on adaptive inflation factor, AIFFC）对易发性评价因子分级进行优化。以湖南省湘乡市为研究区,提取了坡度、坡向、高程、年平均降雨量、归一化植被指数、道路、断层、岩性和土地利用9类评价因子,运用AIFFC及自然断点法（natural breakpoint classification,NBC）对连续型因子进行分级,并分别代入加权信息量模型和随机森林模型,获取研究区易发性区划图。采用单因子分级结果精度、灾积比分析和易发性分区结果 对AIFFC分级法的优越性进行检验,结果 表明：各因子采用AIFFC算法分级的AUC值均高于自然断点法;基于AIFFC的随机森林模型及加权信息量模型的高易发区灾积比分别提升了56.3%、74.6%,低易发区灾积比分别降低了48%、58.1%,AUC值分别提升了7.6%、2.7%。采用AIFFC分级方法优化了地质灾害易发性评价因子分级,显著提高了地质灾害易发性评价的合理性...     

基于贝叶斯优化机器学习超参数的滑坡易发性评价

利用机器学习模型进行滑坡易发性评价时,不同的超参数设置往往会导致评价结果的不同.采用贝叶斯算法对4种常见机器学习模型(逻辑回归LR、支持向量机SVM、人工神经网络ANN和随机森林RF)的超参数进行了优化,探索了该算法对滑坡易发性机器学习模型的优化效果.以湘中地区4县(安化县、新华县、桃江县和桃源县)滑坡易发性评价为例说...     

基于层数自适应加权卷积神经网络的川藏交通廊道沿线滑坡易发性评价

开展铁路沿线滑坡易发性评价对川藏交通廊道工程建设及运维过程中的风险管理具有重要意义.提出一种层数自适应、通道加权的卷积神经网络(layer adaptive weighted convolutional neural network,LAW-CNN),对川藏交通廊道沿线滑坡易发性进行评价.依据野外调查和影响因素分析筛选出影响滑坡发生的影响因子,绘制滑坡编目,构造用于易发性评价的实验数据集;针对卷积神经网络的权重初值、网络层数等超参数难以优化设置的问题,提出基于影响因子信息熵的通道加权方法和网络层数优选策略,通过多通道加权和层数自适应分类卷积的方式提出滑坡易发性制图的LAW-CNN架构;搜索最优LAW-CNN网络结构并训练网络参数,获取研究区滑坡发生概率并进行易发性分级评价.所提的LAW-CNN模型可以不同权重和不同深度挖掘影响因子的深层特征,实验结果表明,模型曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.852 8,极高易发区滑坡点密度为1.251 9,均优于SVM(support vector machine)和CNN模型;川藏交通廊道沿线滑坡极高和高易发区主要集中在大江大河两侧以及横断山区.LAW-CNN模型可较好评价川藏交通廊道滑坡易发性,能够为川藏交通廊道的建设和灾害防治提供科学的依据.      

不同模型的滑坡易发性评价精度讨论

为探讨不同滑坡易发性评价模型其评价结果的差异和评价精度,本文以贵州省桐梓县为研究区,选取坡度、斜坡结构、地形起伏度、工程地质岩组、距水系距离、距断层距离6个影响因子建立评价指标体系,分别采用信息量模型、确定性系数法、频率比法3种方法开展区域地质灾害易发性评价,并通过ROC曲线对评价结果进行精度验证。评价结果表明:信息量模型(AUC=0800)的评价精度优于确定性系数法(AUC=0784)和频率比法(AUC=0787),因此信息量模型更适合于该区域的滑坡易发性评价。     

基于多模型的滑坡易发性评价以甘肃岷县地震滑坡为例

2013年7月22日,甘肃省岷县漳县交界处发生了MS6.6级地震(岷县地震),本文以这次地震烈度Ⅷ度区为研究区,根据地震前后遥感影像解译出来的2330个地震滑坡数据,以坡度、坡向、水系、岩性和断层为因子图层,分别应用模糊逻辑法,信息量模型及Shannon熵改进的信息量模型,对研究区的地震滑坡易发性进行评价。结果表明: 1滑坡的高易发性地区位于研究区的中间部分,以及水系0～50m这一缓冲区范围内,离水系越近滑坡易发性等级越高; 2应用ROC曲线对3个模型的易发性评价结果进行比较,信息量模型和Shannon熵改进的信息量模型的AUC值分别为0.8488, 0.8502; 模糊逻辑模型的AUC值为0.7640,表明前两个模型的表现较好,而模糊逻辑模型相对来说表现一般; 3通过对比3个模型中各等级易发性所占的面积比例和各等级易发性中滑坡数目占总数比例,表明Shannon熵改进后的模型更适用于灾害风险评价以及应急风险管理等实际应用。     

基于梯度提升的优化集成机器学习算法对滑坡易发性评价：以雅鲁藏布江与尼洋河两岸为例

雅鲁藏布江与尼洋河两岸地质构造活跃,山体滑坡时常发生,滑坡易发性评价能有效的减少因灾害发生所造成的对人类生命和财产的伤害。笔者基于基尼系数的加权随机森林、XGBoost和LightGBM算法在滑坡易发性中的性能。选取188个滑坡样本和7个影响因素,应用五折交叉验证法训练模型,训练过程中同时考虑特征选择算法、运用贝叶斯方法优化超参数后,采用precision、 recall、 F1、 Accuracy指标对各个级别的预测结果进行分析。结果表明：在高程为32～1 544 m与2 722～3 752 m、坡度为30°～40°、距断裂带、河流与道路200 m以内的区域最容易发生滑坡;滑坡极高与高易发性分布为12.14%和12.41%,低和极低易发性占比分别为26.47%与29.55%,区内一半以上的地区不容易发生滑坡灾害;LightGBM模型在所有模型中表现最好,AUC值为0.843 2,准确度为0.853 1,F1分数为0.834 5;墨脱县的达木乡、帮辛乡,林芝县的丹娘、里龙、扎西饶登乡,朗县的陇村,工布江达的江达乡位于极高易发区,发生滑坡概率极大,在这些地区应采取相应的地质灾害防治措施。     

基于C5.0决策树-快速聚类模型的万州区库岸段乡镇滑坡易发性区划

以乡镇为评价单元开展区域滑坡易发性评价对用地规划、防灾减灾等方面具有重要意义。以万州区临江段的23个乡镇单元作为研究对象,首先选取地表高程、坡度、坡向、岩性、构造、土地利用类型、地形湿度指数、水系、道路9个指标因子,通过C5.0决策树算法计算该区域发生滑坡的概率,再利用快速聚类算法进行易发性结果分级;基于ArcGIS平台得到各乡镇单元的滑坡易发性分区,结果表明:C5.0决策树-快速聚类模型的易发性评价精度最高,AUC值达到0.950,优于人工神经网络-快速聚类模型的0.826和贝叶斯-快速聚类模型的0.772。利用C5.0决策树-快速聚类模型的计算结果,综合考虑极高(高)易发区面积大小及其占乡镇面积比大小,完成各乡镇单元的滑坡易发性区划。在所有23个乡镇中,滑坡易发性等级高的包括大周镇、万州城区、溪口乡、新田镇等乡镇。通过对比各乡镇滑坡面积占研究区滑坡总面积的比重,发现两者结论基本一致,预测结果可为全区滑坡防灾减灾提供科学依据。     

基于信息量和卷积神经网络的黄土高原滑坡易发性评价

黄土高原在地质环境与人类活动的复杂互馈作用下易导致黄土崩滑灾害频发,亟需选择适用性的影响因子和训练模型开展滑坡易发性评价研究.本研究以黄土高原为研究区,基于野外滑坡调查和资料收集,构建涵盖地形地貌、基础地质环境、气象水文、人类活动、土壤物理化学性质以及植被覆盖的评价体系,采用信息量模型（ Ⅳ）分别联接到随机森林模型（RF）和卷积神经网络模型（CNN）构建耦合模型 Ⅳ-RF和 Ⅳ-CNN,开展滑坡易发性评价研究.结果表明,耦合模型（ Ⅳ-RF、 Ⅳ-CNN）的精度均高于独立模型（RF、CNN）,4种模型的AUC值分别为0.916、0.938、0.878、0.853, Ⅳ-CNN具有更强的预测能力和精度. Ⅳ-CNN模型的极高、高、中、低、极低易发性区域面积占比分别为8.78%、7.47%、15.34%、19.82%、47.87%,主要分布在黄土高原南部和东部地质环境复杂和人类活动强烈的山地、黄土梁峁地区.坡度、侵蚀类型、地貌类型、粘粒含量、距道路距离在贡献率分析中排在前5位,是影响滑坡发育的主控因子.本研究旨在为黄土高原滑坡灾害的预测和防治工作提供可靠的科学依据,为滑坡易发性评价研究深化...     

基于不同耦合模型的县域滑坡易发性评价对比分析

为有效预测县域滑坡发生的空间概率,探索不同统计学耦合模型滑坡易发性定量评价结果的合理性和精度,以四川省普格县为研究对象。选取坡度、坡向、高程、工程地质岩组、断层和斜坡结构等6项孕灾因子作为评价指标体系,基于信息量模型（I）、确定性系数模型（CF）、证据权模型（WF）、频率比模型（FR）分别与逻辑回归模型（LR）耦合开展滑坡易发性评价。结果表明:各耦合模型评价结果和易发程度区划均是合理的,极高易发区主要分布于则木河、黑水河河谷两侧斜坡带,面积介于129.04～183.43 km2（占比6.77%～9.62%）,各模型评价精度依次为WF-LR模型（AUC=0.869）>I-LR模型（AUC=0.868）>CF-LR模型（AUC=0.866）>NFR-LR模型（AUC=0.858）。研究成果可为川西南山区县域滑坡易发性定量评估提供重要参考。     

基于随机森林的福建省区域滑坡灾害预警模型研究

福建省滑坡灾害群发,点多面广,开展区域滑坡灾害预警业务是有效防灾减灾的重要手段,预警模型的科学性和有效性是预警业务的核心问题。传统区域滑坡灾害预警模型,受到滑坡诱发机理复杂、数据积累有限,以及大数据分析方法不足等限制,存在预警精度有限、精细化不足等问题。本文基于近9年地质与气象大数据,采用随机森林算法,构建了福建省区域滑坡灾害预警模型并开展实例校验。研究得出如下结论:①提出区域滑坡灾害训练样本集构建的优化方法,并构建了福建省区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等26个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了福建省近9年(2010~2018年)全部样本数量达15 589个(其中:正样本3562个,负样本12 027个,正负样本比例约1 : 3.4); ②基于随机森林算法,对福建训练样本集进行学习训练、模型优化和模型存储。模型训练采用5折交叉验证法,采用贝叶斯优化算法进行模型参数优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。优化后的模型准确率和泛化能力均较好(准确率94.3%,AUC为0.954); ③选取2021年6月22日和28日的实际滑坡灾害发生情况,采用本文新提出的预警模型进行实况模拟运行,命中率均为100%。对比原显式统计模型预警结果,新模型命中率是原模型的6倍(6月22日)或相当(6月28日),新模型预警区内滑坡密度是原模型的1.6~1.7倍。初步验证表明基于随机森林的新模型优势明显,命中率更高,预警区面积更小,能够实现更加精准的预警。后续将继续跟踪研究区新发滑坡灾害情况,进行模型校验与修正完善。     

浙西梅雨滑坡易发性评价模型对比

我国目前滑坡易发性评价研究主要集中在西南地区,对东南部降雨引发特别是梅雨引发的滑坡研究较少.选取浙江省西北部梅雨控制区淳安县为研究区,通过遥感解译结合野外详细调查,共确定滑坡596处,并建立滑坡编录数据库.选取高程、坡向、坡度、曲率、工程岩组、断层、道路、建设用地、植被等9个滑坡影响因子,基于GIS栅格分析方法,采用人工神经网络(ANN)、logistic回归和信息量3种评价模型,分别对32种不同影响因子组合进行滑坡易发性对比评价,得到滑坡易发性指数图.应用评价曲线下面积AUC(area under curve)对评价结果进行检验,ANN、logistic回归和信息量3种模型的正确率分别是93.75%、89.76%和90.06%;采用淳安县2014年梅汛期发生的13处滑坡作为预测样本,3种模型预测率分别是94.75%、94.33%和77.21%.上述分析结果表明:ANN模型优于其他两者.以ANN模型评价结果指数图为基础进行易发性分区,采用滑坡强度指标进行分区结果检验,滑坡强度值由易发性低、较低、中和高依次递增,说明分区结果合理.研究成果可以为浙西降雨型滑坡特别是由梅雨引发滑坡的易发性评价提供参考.      

滑坡易发性预测不确定性:环境因子不同属性区间划分和不同数据驱动模型的影响

对于滑坡易发性预测建模,连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量（attribute interval numbers,AIN）和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律,以江西省上犹县为例,考虑5种连续型环境因子AIN划分（4、8、12、16及20）和5种数据驱动模型（层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）、逻辑回归（logistic regression,LR）、BP神经网络（back-propagation neural network,BPNN）、支持向量机（support vector machine,SVM）和随机森林（random forest,RF））,总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性（包括精度评价和统计规律等）分析.结果表明:（1）对于同一模型,随着AIN值从4增加至8再到20时,易发性预测精度先逐渐提升,然后缓慢提升直至稳定;（2）对于同一AIN值,RF模型预测精度最高,其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型;（3）在25种组合工况下,AIN=20和RF模型的预测精度最高,AIN=4和AHP模型精度最低,但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高;（4）更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低,更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型.