黄土丘陵区是地质灾害高发频发的地区之一,亟需采用合适的评价因子和训练模型开展地质灾害易发性评价研究。以郑州“7·20”特大暴雨期间受灾最严重的乡镇巩义市康店镇为研究区,基于卫星遥感解译、实地调查、无人机航拍及相关资料收...黄土丘陵区是地质灾害高发频发的地区之一,亟需采用合适的评价因子和训练模型开展地质灾害易发性评价研究。以郑州“7·20”特大暴雨期间受灾最严重的乡镇巩义市康店镇为研究区,基于卫星遥感解译、实地调查、无人机航拍及相关资料收集,构建覆盖黄土界面、人类工程活动、水动力作用3个主控因素13个影响因子的评价体系,采用CatBoost模型、XGBoost模型和LightGBM模型共3种机器学习算法,开展地质灾害易发性评价研究,基于性能最优的机器学习模型,运用SHAP(shapley additive explanations)算法完成特征全局解释与依赖性分析。结果表明:CatBoost模型的精度高于其他模型(XGBoost和LightGBM),在AUC(area under curve)值、SHAP准确度、精确率、召回率、F_(1)分数和野外验证中均表现最优,其极高、高、中、低、极低易发区域面积占比分别为3.19%、1.40%、2.04%、5.93%、87.44%,极高、高易发区域主要分布在人类活动强烈的冲沟两侧,切坡建房是地质灾害发生的重要诱因。本次研究旨在优化建模思路,对建模过程的不确定性和可解释性进行研究,对机器学习的易发性决策机理进行解释分析,为豫西黄土丘陵区地质灾害防治提供科学依据。展开更多
斜坡单元依据山脊线和山谷线划分的单元,能够体现研究区的真实地质环境条件,作为评价单元在地质灾害易发性评价中具有重要意义。采用地理信息系统(geographic information system,GIS),运用水文分析工具提取峨边县斜坡单元,选取归一化...斜坡单元依据山脊线和山谷线划分的单元,能够体现研究区的真实地质环境条件,作为评价单元在地质灾害易发性评价中具有重要意义。采用地理信息系统(geographic information system,GIS),运用水文分析工具提取峨边县斜坡单元,选取归一化植被指数、坡度、高程、地形起伏度、地层岩性、距水系的距离、距断层距离、距道路的距离8个因子,使用逻辑回归模型(logistic regression,LR),制得地质灾害易发性概率图,将其划分为非易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。结果表明:ROC(receiver operating characteristic curve)曲线的线下面积(area under curve,AUC)精度检验值为0.917,极高易发区和高易发区内地质灾害点数占总灾害点数的81.3%,说明对峨边县进行基于斜坡单元使用逻辑回归进行地质灾害的易发性评价具有可行性和较高精度。展开更多
文摘黄土丘陵区是地质灾害高发频发的地区之一,亟需采用合适的评价因子和训练模型开展地质灾害易发性评价研究。以郑州“7·20”特大暴雨期间受灾最严重的乡镇巩义市康店镇为研究区,基于卫星遥感解译、实地调查、无人机航拍及相关资料收集,构建覆盖黄土界面、人类工程活动、水动力作用3个主控因素13个影响因子的评价体系,采用CatBoost模型、XGBoost模型和LightGBM模型共3种机器学习算法,开展地质灾害易发性评价研究,基于性能最优的机器学习模型,运用SHAP(shapley additive explanations)算法完成特征全局解释与依赖性分析。结果表明:CatBoost模型的精度高于其他模型(XGBoost和LightGBM),在AUC(area under curve)值、SHAP准确度、精确率、召回率、F_(1)分数和野外验证中均表现最优,其极高、高、中、低、极低易发区域面积占比分别为3.19%、1.40%、2.04%、5.93%、87.44%,极高、高易发区域主要分布在人类活动强烈的冲沟两侧,切坡建房是地质灾害发生的重要诱因。本次研究旨在优化建模思路,对建模过程的不确定性和可解释性进行研究,对机器学习的易发性决策机理进行解释分析,为豫西黄土丘陵区地质灾害防治提供科学依据。
文摘斜坡单元依据山脊线和山谷线划分的单元,能够体现研究区的真实地质环境条件,作为评价单元在地质灾害易发性评价中具有重要意义。采用地理信息系统(geographic information system,GIS),运用水文分析工具提取峨边县斜坡单元,选取归一化植被指数、坡度、高程、地形起伏度、地层岩性、距水系的距离、距断层距离、距道路的距离8个因子,使用逻辑回归模型(logistic regression,LR),制得地质灾害易发性概率图,将其划分为非易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。结果表明:ROC(receiver operating characteristic curve)曲线的线下面积(area under curve,AUC)精度检验值为0.917,极高易发区和高易发区内地质灾害点数占总灾害点数的81.3%,说明对峨边县进行基于斜坡单元使用逻辑回归进行地质灾害的易发性评价具有可行性和较高精度。
