基于RBF神经网络?信息量耦合模型的滑坡易发性评价

滑坡易发性评价是滑坡灾害管理的基础工作,也是制定各项防灾减灾措施的重要依据。针对传统的信息量模型在评价过程中确定权重值存在准确性不高的缺点,文章提出RBF神经网络和信息量耦合模型。以甘肃省岷县为研究区,筛选坡度等9个指标因子构建了滑坡灾害易发性评价指标体系,应用RBF神经网络-信息量耦合模型（RBFNN-I）进行滑坡灾害易发性评价,利用合理性检验和ROC曲线对模型的评价结果进行精度检验。结果表明:（1）RBFNN-I模型的AUC值为0.853,相比单一的RBFNN和I模型分别提高了6.3%和9.7%,说明RBFNN-I模型具有更好的评价精度;（2）岷县滑坡灾害的极高易发区和高易发区主要分布在临潭—宕昌断裂带、洮河及其支流、闾井河和蒲麻河两侧河谷地带,距断层距离、降雨量、距道路距离和NDVI是影响岷县滑坡灾害分布的主控因子。     

贵州省都匀市滑坡易发性评价研究

都匀市是贵州省城镇滑坡地质灾害多发频发区。文章以都匀市沙包堡镇为研究区,采用栅格单元提取高程、坡度、岩性、水系等9项致灾因子,分别使用都基于数学统计模型的定量分析方法（二元逻辑回归模型、信息量模型）和定性分析方法（层次分析模型）对都匀市研究区滑坡地质灾害易发性进行评价。结果表明:二元逻辑回归模型预测精度与预测效果均为最优,其ROC曲线下面积AUC值为0.873,易发性分区中高易发区和中易发区内预测发生滑坡面积比占95.41%,且最符合野外实地调查验证情况。评价方法与结果可为贵州城镇地区滑坡地质灾害评价和防治提供借鉴。     

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。     

逻辑回归和信息量模型在山区滑坡易发性评价中适宜性的分析

以万山区为例,在区域滑坡孕灾条件的基础上,筛选工程地质岩组、斜坡结构、平均坡度、地貌、距构造距离及距河流距离共6个易发条件因子,选取逻辑回归模型和信息量模型对山区滑坡进行易发性评价。结果显示逻辑回归模型中中高易发区面积占比分别为1578%和1970%,82%的地质灾害点落在该区域内;信息量模型中中高易发区面积占比为1241%、2519%,包含了区域88%的滑坡灾害点。最后通过实际发生的灾害点在各易发区的分布情况进行检验,逻辑回归模型中灾害点落在高易发区的比例远小于信息量模型,且高易发等级中灾害点实际发生的比值较小,说明针对山区区域滑坡地质灾害易发性评价结果预测上,信息量模型的评价结果更为客观准确。     

不同组合模型区域滑坡易发性及精度分析

为探索区域滑坡易发性评价模型的适用性和评价结果的合理性,以滑坡灾害高发的白龙江流域为研究区,首先选取坡度、地形起伏度、距断层距离、地层岩性、流域沟壑密度、植被指数等6项影响滑坡发生的孕灾因子作为易发性的评价指标,以研究区2 093处滑坡灾害点为样本数据,依据各指标条件下的信息量值、确定性系数值和证据权重值曲线突变规律,并结合滑坡面积及分级面积频率比曲线作为等级划分的临界值来确定因子分级状态;其次,基于指标因子状态分级和相关性分析结果,采用信息量法、确定性系数法、证据权法分别与逻辑回归组合的3种模型开展区域滑坡灾害易发性评价,并从模型结果、适用性和精度等方面采用多手段对3种组合模型进行比较和讨论。研究结果表明:在区域滑坡易发性评价方面,3组模型均表现较为理想,信息量和逻辑回归组合模型的预测精度为94.6%,其预测精度和准确性优于其他2种组合模型。笔者以白龙江流域中游及其岷江支流段为例,开展滑坡灾害易发性评价模型适用性、评价结果分析以及预测精度评价对比和研究等,成果可为该区地质灾害防灾减灾和国土空间用途管制规划决策提供参考。     

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。     

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。     

基于信息量、逻辑回归及其耦合模型的滑坡易发性评估研究:以青海沙塘川流域为例

滑坡易发性定量评估是预测滑坡发生空间概率的重要手段,基于统计分析原理的评估方法目前在国内外应用最为广泛,且不同评估方法的对比研究逐渐成为热点。以青海沙塘川流域黄土梁峁区为例,剖析了信息量模型和逻辑回归模型在滑坡易发性评估中的优越性和局限性,并探索提出基于二者的耦合模型。考虑坡度、坡向、起伏度、岩性、与干流距离、与支流距离和植被指数等7个影响因素,对比分析了基于信息量、逻辑回归及二者耦合模型的滑坡易发性评估的技术流程及结果。3种模型的成功率分别为:耦合模型成功率(78. 9%)>信息量模型成功率(71. 8%)>逻辑回归模型成功率(70. 8%)。在沙塘川流域黄土滑坡的易发性评估中,信息量和逻辑回归模型的表现基本相当,但信息量-逻辑回归耦合模型的成功率明显提升。该研究结果可为黄土高原区滑坡易发性定量评估提供借鉴。     

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。     

基于快速聚类-信息量模型的汶川及周边两县滑坡易发性评价

滑坡灾害易发性评价研究对规划灾害区域、制定防灾策略等方面具有十分重要的意义。以滑坡灾害频发的汶川及周边两县（理县和茂县）为例,提出滑坡灾害易发性评价的快速聚类-信息量模型。选取坡度、高程、坡向、距构造的距离、距水系的距离、地层岩性和土地利用情况为对滑坡有重要影响的7个影响因子,并在二级因子的分类上,对上述前5个影响因子依据159处滑坡样本分别开展快速聚类分析,同时也给出了传统的等距分类法,以便与快速聚类方法形成对比,对后2个影响因子则以定性方法分类。根据上述二级分类方法的不同,以及滑坡样本是否考虑面积因素,将信息量模型细分为四类（模型a:快速聚类-数量模型、模型b:等距分类-数量模型、模型c:快速聚类-面积模型、模型d:等距分类-面积模型）,分别计算各二级指标信息量,并通过ArcGIS空间叠加分析得到研究区域信息量分布,然后通过自然断点法将研究区滑坡易发性划分为五个等级。以易发性递增原则和线下面积（Area Under Curve,AUC）作为精度评价指标,结果表明:①快速聚类模型（模型a和模型c）整体效果优于等距分类模型（模型b和模型d）;②相同分类方法下,面积模型（模型c与模型d）整体优于数量模型（模型a和模型b）;③在上述两项优势的加持下,模型c相较于模型b,评价精度明显提升,其AUC值从80.46%提高到87.25%。     

基于SVM-ANN模型的滑坡易发性评价——以三峡库区巫山县为例

本文以三峡库区巫山县为研究区,利用收集的资料,提取出9类指标因子(高程、坡度、坡向、地形湿度指数TWI、地表粗糙度指数TRI、地层岩性、水系距离、构造距离、植被覆盖指数NDVI),利用相关性分析剔除高程因子。将灾害点和指标因子数据带入支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)模型,得到研究区滑坡易发性区划图。根据ROC曲线对模型的精确度进行评价,得到SVM模型的成功率和预测率曲线的AUC值分别为0.919和0.862,ANN模型分别为0.86和0.837,表明两个模型均适用于研究区滑坡易发性评价。根据以上工作,本文提出了基于Max{LSI(SVM);LSI(ANN)}函数的SVM-ANN模型,并将其应用到该区的滑坡易发性评价中。SVM、ANN和SVM-ANN模型中,历史滑坡灾害点分布在高-极高易发区的比例分别为90.06%、83.18%和94.01%,表明SVM-ANN模型更适用于滑坡灾害风险分析的实际应用。     

基于斜坡单元与信息量法结合的宝塔区黄土滑坡易发性评价

滑坡易发性评价对滑坡灾害的防治与管理具有重要意义。为了评价延安宝塔区黄土滑坡易发性,以斜坡为基本评价单元,选取斜坡坡度、坡高、坡向、坡形、斜坡结构类型、植被和人类工程活动7个指标作为评价因子,在Arc GIS平台下,利用信息量模型对研究区的黄土滑坡进行易发性分区评价。评价结果表明,宝塔区滑坡高易发区面积1092.39km~2,占全区面积的30.81%,主要分布于宝塔区的中部及北部地区,低易发区集中于宝塔区南部汾川河流域。以斜坡作为评价单元提高了与实际地形地貌的吻合度。应用信息量模型进行滑坡易发性评价具有较高的预测精度,已有滑坡点落在很高易发区和高易发区中的比例为95.7%,较真实地反映了客观实际。     

基于深度神经网络模型的雅安市滑坡易发性评价CSCD

准确的滑坡易发性评价结果是滑坡风险评估的基础,对防灾减灾工作有着重要的意义。文章以雅安市为研究区,在野外地质调查的基础上,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、泥沙输运指数、径流强度指数、归一化植被指数、年均降雨量、地震动峰值加速度、地形起伏度、距断层距离、地层岩性、距河流距离、距道路距离等16个因子,构建研究区滑坡易发性评价指标体系,采用度神经网深络(DNN)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(12.2%)、高易发区(7.0%)、中易发区(9.8%)、低易发区(17.0%)、极低易发区(54.1%)五个等级,并与人工神经网络(ANN)模型进行对比,用ROC曲线的AUC值进行精度检验。结果表明,DNN模型的评价精度AUC(0.99)大于ANN(0.96)模型。因此,相比ANN模型,DNN模型在该研究区有着更好的拟合能力和预测能力,滑坡极高和高易发区主要分布于雅安市人类工程活动强烈的低海拔地区,沿着道路和水系分布,距道路距离、高程、年均降雨量是影响雅安滑坡发育的主要影响因子。     

基于信息量法的湖北省秭归县滑坡易发性评价

本文以湖北省秭归县为研究区,选取高程、水系距离、道路距离、岩土体类型、坡向、坡度、土地覆盖类型、年降雨量等8个评价因子开展滑坡易发性评价工作,依据ArcGIS软件数据分析工具完成各评价因子相关性分析。对评价因子相关性值|r|>0.1的高程、坡向因子剔除,计算各因子信息量值。利用信息量模型进行滑坡易发性评价,将研究区划分为四个区域：(1)极高易发区,面积140.0864 km²,占研究区总面积6.18%,主要分布在长江及支流沿岸;(2)高易发区,面积1002.445 km²,占研究区总面积44.23%,主要呈带状分布在极高易发区两侧,部分位于两河口镇、磨坪乡周边区域;(3)中易发区,面积833.8711 km²,占研究区总面积36.79%,呈带状分布在极高易发区两侧,零散分布;(4)低易发区,面积290.2564 km²,占研究区总面积12.80%,多分布在高山人稀区域。本文研究结果能够较好地反映研究区滑坡灾害分布规律,可为秭归县防灾减灾工作提供依据。     

基于逻辑回归模型和3S技术的思南县滑坡易发性评价

区域滑坡易发性评价对滑坡灾害防治具有重要意义,贵州省思南县由于其特殊的自然地理和地质条件,受滑坡地质灾害的影响非常严重,因此,非常有必要对思南县的滑坡易发性进行评价。在滑坡编录的基础上,采用由RS、GIS和GPS组成的3S技术,获取了思南县的数字高程模型、坡度、坡向、剖面曲率、坡长、岩土类型、地表湿度指数、距离水系的距离、植被覆盖度和地表建筑物指数10个滑坡影响因子;再在频率比和相关性分析的基础上,利用逻辑回归模型对思南县的滑坡易发性进行了评价并绘制了易发性分布图。结果表明:利用逻辑回归模型预测思南县滑坡易发性的准确率(AUC值)达到0.797,较为准确地预测出了思南县滑坡分布规律;极高和高滑坡易发区主要分布在高程低于600 m、地表坡度较大且以软质岩类为主的区域;而极低和低滑坡易发区主要分布在高程较高、地表坡度较小且以硬质岩类为主的区域。     

基于GIS与ANN模型的地震滑坡易发性区划

基于遥感数据、地理信息系统(GIS)技术和人工神经网络(ANN)模型,开展地震滑坡易发性区划研究.2010年4月14日玉树地震后,基于航片与卫星影像目视解译,并辅以野外调查的方法,在地震区圈定了2036处地震诱发滑坡.选择高程、坡度、坡向、斜坡曲率、坡位、与水系距离、地层岩性、与断裂距离、与公路距离、归一化植被指数(NDVI)、与同震地表破裂距离、地震动峰值加速度(PGA)共12个因子作为地震滑坡易发性评价因子.这些因子均是应用GIS技术与遥感影像处理技术,基于地形数据、地质数据、遥感数据得到.训练样本中的滑动样本有两组,一组是滑坡区整个单滑坡体的质心位置,另一组是滑坡滑源区滑前的坡体高程最高的位置.应用这12个影响因子,分别采用这两组评价样本,基于ANN模型建立地震滑坡易发性索引图,基于GIS工具建立地震滑坡易发性分级图.分别应用训练样本中滑坡分布的点数据去检验各自的结果正确率,正确率分别为81.53％与81.29％,表明ANN模型是一种高效科学的地震滑坡易发性区划模型.     

基于GIS和信息量模型的陇川县滑坡易发性评价

云南省陇川县地质环境脆弱,易发生滑坡灾害,对其开展滑坡易发性评价对指导陇川县的滑坡地质灾害防治具有重大意义。根据陇川县地理环境、地质环境、人类活动等条件,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、归一化植被指数、水系距离、断层距离、地层岩性和道路距离等10个评价因子,利用信息量模型和ArcGIS软件进行滑坡易发性评价。结果表明,滑坡高易发区主要位于研究区北部、东南部和西南部;中易发区主要位于中部、东部和西部部分地区;低易发区主要位于陇把镇、城子镇大部分地区和户撒阿昌族乡的西北部;不易发区主要位于清平乡中部、城子镇中部部分地区、以及章凤镇大部分地区。在中易发区和高易发区包含83.56%的滑坡灾害点,且滑坡面积随着易发性等级的增加也随之增大。滑坡中、高易发区内发生的滑坡面积分别占研究区滑坡面积的22.79%和58.13%,分析结果与实际灾害分布特征相吻合,可为研究区及类似区域的滑坡地质灾害防灾减灾工作提供参考意见。     

基于随机森林-特征递归消除模型的可解释性缓丘岭谷地貌滑坡易发性评价

研究旨在基于随机森林-特征递归消除模型，通过SHAP算法(SHapley Additive exPlanation, SHAP)与部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)对缓丘岭谷地貌区域进行滑坡易发性评价与内部机制解释，以期为地质灾害防治研究提供参考。利用优化随机森林算法对典型缓丘岭谷地区滑坡易发性进行研究，建立缓丘岭谷滑坡易发性评价模型；利用特征递归消除算法剔除噪声因子，选取地形地貌、地质构造、环境条件、人类活动5个类型16个因子构建重庆合川区滑坡致灾因子数据库；结合合川区754个历史滑坡点，利用随机森林算法对因子重要性进行排序，并根据专家经验法对研究区的滑坡易发性进行划分，将研究区的滑坡易发性分为极低、低、中、高、极高5个等级；应用部分依赖图对合川区滑坡发生影响大的因子进行解释和SHAP算法对个体滑坡进行局部解释。结果表明：与原模型相比，随机森林-特征递归消除模型测试集AUC值提高了0.019,证明了特征递归消除算法的有效性；训练集以及测试集的AUC值分别为0.769、0.755,具有较高的预测精度；缓丘缓坡地区在起伏较大地区滑坡密度较大，历史滑坡多...     

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。