混合分类模型在滑坡易发性分区中的适用性研究——以延安市宝塔区为例

作者：张庭瑜; 韩玲^*; 张恒; 赵咏华; 宋飞; 马超群

来源：干旱区资源与环境, 2020, 34(01): 192-201.

DOI：10.13448/j.cnki.jalre.2020.026

• 黄土高原
• 滑坡
• 易发性分区
• 数据挖掘

为研究混合分类模型在滑坡易发性分区中的应用,文中以延安市宝塔区为研究区,将316个滑坡点按7/3的比例分成训练样本和测试样本。选取了共11种外因和内因作为滑坡易发性影响因子。首先利用影响因子的属性值作为输入数据建立核逻辑回归模型(KLR),在此基础上以信息量(SI)作为KLR模型的输入数据构建SI-KLR模型,利用这两种分类模型对研究区进行滑坡易发性分区。随后基于统计学指标和ROC曲线对分区结果进行评价。结果表明,基于SI-KLR和KLR模型所得到的分区结果都有较高的可信度。且在训练样本和测试样本中,SI-KLR模型的AUC值均大于KLR模型,说明混合分类模型更适合在研究区开展滑坡易发性分区研究,同时也为该地区的滑坡防治研究提供了参考。

• 单位
  国土资源部; 长安大学