论文摘要
滑坡是常见的三大地质灾害之一,本文针对滑坡易发性进行评价,以小金县为研究区域,选取水系密度、与公路距离、与居民点距离、公路密度、居民点密度、地形粗糙度、植被指数、坡度及地质硬度等9个影响因子,基于GIS技术,采用SVM(支持向量机)、ANN(人工神经网络)及决策树3种评价模型进行滑坡数据分析。通过各模型ROC曲线结果对比,得到SVM、ANN及决策树模型曲线下AUC值分别为0.987、0.973及0.969,初步得出结论:在滑坡易发性评价方面3个模型均有较好表现,但SVM模型在样本数据分类处理和整体评价效果方面更具优势。最后通过Arc GIS平台对SVM模型的评价结果数据进行可视化,得到小金县的滑坡易发性分级图,表明研究区滑坡由中部线向左右两侧以树枝状分布。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谢明娟,蒲瑞,韩信,林莉,周春香,唐章英
关键词: 决策树,滑坡易发性评价
来源: 测绘与空间地理信息 2019年10期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 地质学,工业通用技术及设备
单位: 西南石油大学地球科学与技术学院
基金: 西南石油大学开放实验基金项目(KSZ17034)资助
分类号: P642.22
页码: 83-85+89
总页数: 4
文件大小: 408K
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