排序方式: 共有86条查询结果,搜索用时 93 毫秒
1.
2.
Landslide susceptibility zonation method based on C5.0 decision tree and K-means cluster algorithms to improve the efficiency of risk management 总被引:1,自引:0,他引:1
Machine learning algorithms are an important measure with which to perform landslide susceptibility assessments,but most studies use GIS-based classification methods to conduct susceptibility zonation.This study presents a machine learning approach based on the C5.0 decision tree(DT)model and the K-means cluster algorithm to produce a regional landslide susceptibility map.Yanchang County,a typical landslide-prone area located in northwestern China,was taken as the area of interest to introduce the proposed application procedure.A landslide inventory containing 82 landslides was prepared and subse-quently randomly partitioned into two subsets:training data(70%landslide pixels)and validation data(30%landslide pixels).Fourteen landslide influencing factors were considered in the input dataset and were used to calculate the landslide occurrence probability based on the C5.0 decision tree model.Susceptibility zonation was implemented according to the cut-off values calculated by the K-means clus-ter algorithm.The validation results of the model performance analysis showed that the AUC(area under the receiver operating characteristic(ROC)curve)of the proposed model was the highest,reaching 0.88,compared with traditional models(support vector machine(SVM)=0.85,Bayesian network(BN)=0.81,frequency ratio(FR)=0.75,weight of evidence(WOE)=0.76).The landslide frequency ratio and fre-quency density of the high susceptibility zones were 6.76/km2 and 0.88/km2,respectively,which were much higher than those of the low susceptibility zones.The top 20%interval of landslide occurrence probability contained 89%of the historical landslides but only accounted for 10.3%of the total area.Our results indicate that the distribution of high susceptibility zones was more focused without contain-ing more"stable"pixels.Therefore,the obtained susceptibility map is suitable for application to landslide risk management practices. 相似文献
3.
4.
采用微生物宏基因组学微阵列GeoChip 5.0技术,选择腾格里沙漠东南缘沙坡头地区不同年代人工固沙植被区的生物土壤结皮(BSC)为对象,分析BSC演替过程中参与铁代谢的功能微生物组成及其功能基因变化特征,研究微生物铁代谢对BSC演替的响应及调控。结果表明:真菌参与铁吸收和转运过程,古菌参与铁转运和贮存过程,细菌则在铁代谢吸收、转运和贮存过程中均起主要调控作用。门水平上,BSC铁代谢功能微生物组成变化对演替的响应不敏感,BSC铁代谢微生物主要为变形菌门(Proteobacteria)。BSC铁代谢功能基因多样性的显著提高和三类铁代谢过程基因信号强度达到最高水平需要经过61 a的演替。调控BSC铁吸收过程的主要功能基因为亚铁氧化酶编码基因iro;调控原核生物铁转运过程的主要功能基因,为羟基苯甲酰丝氨酸铁外膜转运体编码基因cirA和Fe(Ⅱ)转运蛋白编码基因feoB,真菌铁转运过程主要依靠含铁细胞转运体和铁氧化酶高亲和力的作用;调控铁贮存过程的主要功能基因为固定相类核蛋白编码基因dps。在BSC演替阶段末期,上述铁代谢功能基因强度的显著增加促进了微生物的铁代谢潜能。干旱、半干旱荒漠生态系统植被恢复过程中微生物铁代谢潜能的恢复需要较长时间。 相似文献
5.
城镇-农业-生态空间划定(简称"三区"划定)是国土空间规划的核心内容,对于科学合理地规划、利用有限的国土资源具有重要的意义。已有研究主要根据区域内土地利用与社会经济发展现状构建指标体系进行"三区"划定,较少将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中,使得划定结果在指导实践过程中缺乏前瞻性。针对这一问题,本文提出一种基于土地利用情景模拟,结合指标体系评价与决策树特征挖掘的"三区"划定方法,并以武汉市2015年土地利用现状为基础,在土地利用变化情景模拟的基础上进行"三区"划定。通过对比,验证了本文提出方法的合理性。研究发现:①不同情景下的"三区"空间在规模、空间分布上具有明显差异,将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中确有必要;②不同土地利用情景下"三区"空间的差异主要出现在三类空间的交界区域,这些区域是国土空间规划应该关注的重点区域。 相似文献
6.
7.
基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究 总被引:4,自引:0,他引:4
以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究.分类结果表明,加入温度一植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度. 相似文献
8.
9.
10.
我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42%,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明:C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法;胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用,对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值,可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考. 相似文献