| 光学遥感与InSAR结合的金沙江白格滑坡上下游滑坡隐患早期识别 |
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| 引用本文： | 陈涛, 钟子颖, 牛瑞卿, 刘桐, 陈胜云. 利用深度信念网络进行滑坡易发性评价[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(11): 1809-1817. DOI: 10.13203/j.whugis20190144 |
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| 作者姓名： | 陈涛 钟子颖 牛瑞卿 刘桐 陈胜云 |
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| 作者单位： | 1.中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院,湖北 武汉,430074;2.湖北省环境科学研究院,湖北 武汉,430072;3.军事科学院国防工程研究院,北京,100850 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61601418,62071439);祁连山国家公园青海研究中心开放课题(GKQ2019-01);湖南省自然资源调查与监测工程技术研究中心开放课题(2020-5);青海省地理空间信息技术与应用重点实验室开放课题(QHDX-2019-01) |
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| 摘 要： | 
以三峡库区秭归县郭家坝镇为研究区,从多源数据中提取12类滑坡评价因子,在采用网格单元作为评价单元的基础上,利用深度信念网络(deep belief network,DBN)对该区域的滑坡易发性进行评价,生成了该区域的滑坡易发性分区图,并与浅层神经网络和传统的逻辑回归方法进行比较, 采用受试者工作特征曲线、总体精度和Kappa系数3种精度评价方法对结果进行评价。
结果表明,基于深度信念网络的滑坡易发性评价模型具有较好的稳定性,其预测结果的曲线下面积、总体精度、Kappa系数在3个模型中最优,分别为0.95、90%和0.81,表明DBN在滑坡易发性评价中具有较好的预测能力。
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| 关 键 词： | 滑坡 深度信念网 易发性评价 三峡库区 |
| 收稿时间： | 2019-03-27 |
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