地质学论文_基于CF与SVM的小样本斜坡地质灾害

文章摘要:地质灾害敏感性分析对灾害评价和预测具有重要作用，针对灾害点数量较少可能导致区域地质灾害敏感性评价模型不同而结果相差较大的问题，本文以山西省五寨县为研究区，选择高程、坡度、坡向、地势起伏度、地质构造、地层岩组、道路工程扰动、河流水系和NDVI为评价因子，以确定性系数（CF）和支持向量机（SVM）为单模型构建组合评价模型（CF-SVM），利用五寨县2017年53处斜坡地质灾害点，分别采用三种模型进行了敏感性评价，并对评价结果、模型精度、模型适用性进行对比分析。结果表明：（1）CF模型、SVM模型和CF-SVM模型的AUC值分别为0.906、0.844和0.934，CF-SVM模型融合了统计与深度学习的优点，分别较CF模型和SVM模型精度增益3.09%和10.66%，是三种模型中评价精度最高和小样本情况下适用性更好的模型；（2）CF-SVM模型评价研究区斜坡地质灾害低敏感区（45.09%）、中敏感区（30.98%）、高敏感区（15.43%）和极高敏感区（8.50%）的面积分别为：627.205km²、430.873 km²、214.652km²和118.270km²，所分布灾害点分别占总灾害点3.77%、13.21%、26.42%和56.60%，频率比分别为0.08、0.43、1.71和6.66；（3）研究区斜坡地质灾害极高敏感区主要沿水系走向分布于西部黄土丘陵区和东南部土石山区，而低敏感区由高、中敏感区向外扩展呈全域分布。

文章关键词:

项目基金:山西省应用基础研究计划项目面上青年基金（201901D211451）,山西省软科学研究计划项目（2019041037-2）,《地质灾害与环境保护》 网址: http://www.dzzhyhjbhzzs.cn/qikandaodu/2021/1028/486.html