GIS支持下滑坡灾害空间预测方法研究

作者：胡德勇; 李京; 陈云浩; 张锦水

来源：遥感学报, 2007, (06): 852-859.

• 金马伦高原
• 滑坡空间预测
• SVM
• Logistic回归 Cameron highland
• landslide spatial prediction
• logistic regression model

滑坡预测在防灾减灾工作中具有重要意义,它包括空间、时间预测两个方面。基于统计模型进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向,但是预测结果往往依赖样本数量和空间分布等。本文以马来西亚金马伦高原为研究区,选择高程、坡度、坡向、地表曲率、构造、土地覆盖、地貌类型、道路和排水系统作为评价因子,探讨运用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)获取与管理滑坡灾害信息,以及热带雨林地区湿热环境下滑坡空间预测的方法。支持向量机(SVM)和逻辑(Logistic)回归模型分别应用于滑坡空间预测,结果显示平均预测精度分别为95.9%和86.2%,SVM法具有较高的描述精度,值得推荐;同时,基于SVM模型的滑坡空间...

• 单位
  地表过程与资源生态国家重点实验室; 北京师范大学; 首都师范大学