确定性系数与随机森林模型在云南芒市滑坡易发性评价中的应用

编制科学的滑坡易发性分区图,可以有效降低灾害带来的损失。以云南省芒市为研究区,利用确定性系数模型（certainty factor,简称CF）方法计算各个因子的敏感值,作为随机森林（random forests,简称RF）的分类数据,选取合适的训练数据和最优化的模型参数进行模型预测,从而对研究区进行滑坡易发性评价分区。采用频率比方法将连续性因子离散化,从而通过确定性系数计算因子不同区间的滑坡易发性,同时利用CF先验模型,对研究区负样本进行选取。通过计算袋外误差得到最优化的RF参数,随后利用RF模型对研究区模型进行训练及预测。绘制ROC曲线和三维遥感影像对预测模型结果分别进行定量和定性评价,结果表明,所得到的模型精度为91%,优于随机抽样得到的结果。最后,采用平均基尼不纯度减少和平均准确度下降两种计算方法计算、评价了研究区各个因子的重要性。基于以上对研究区进行的滑坡易发性评价结果,可以为该区灾害风险评估和管理提供依据。