顾及样本敏感性的滑坡易发性评价

滑坡作为一种危害极大的自然地质现象,严重威胁着人民的生命财产安全。因此,科学、准确地评价滑坡体的易发性至关重要。随着机器学习的发展,基于机器学习的滑坡易发性评价逐渐成为研究热点。而在真实情况中,滑坡区域与非滑坡区域面积占比悬殊,这使得机器学习模型的应用存在较严重的样本不均衡问题。本文采用样本敏感性分析方法,综合多个机器学习模型在不同比例的正负滑坡样本集上的表现,以获取最均衡滑坡样本集;并在此样本集基础上采用深度随机森林模型,在示范研究区开展滑坡易发性评价。最终的评价结果接近真实分布,表明本文方法具有较好的有效性。