滑坡空间易发性统计模型的构建需要正样本(滑坡点)和负样本(非滑坡点)两类数据,但历史观测数据仅记录了正样本,而负样本的选取容易受到正样本污染,因为没有滑坡记录的地方也可能在过去或未来发生滑坡,从而导致模型的预测精度与稳定性受...滑坡空间易发性统计模型的构建需要正样本(滑坡点)和负样本(非滑坡点)两类数据,但历史观测数据仅记录了正样本,而负样本的选取容易受到正样本污染,因为没有滑坡记录的地方也可能在过去或未来发生滑坡,从而导致模型的预测精度与稳定性受到影响。针对此问题,将前期提出的半监督学习算法PBLC(positive and background learning with constraints)应用于滑坡空间易发性分析,探讨其解决负样本污染问题的有效性。本文以粤东地区为研究区,选择高程、坡度、坡向、剖面曲率、距离道路最短距离、距离断层线最短距离、距水系最短距离、年平均降雨量、归一化植被指数和地理坐标共11个影响因子作为环境变量。结果表明,与传统的人工神经网络模型相比,基于PBLC算法的预测概率取值范围更为合理,预测结果更加稳定,且预测精度随背景样本数量增加而提高;粤东地区的滑坡灾害高易发区集中于北部和西南区域,坡度和高程是影响该地区滑坡易发性的主要因子。结果表明,半监督学习算法PBLC可以有效解决滑坡统计建模过程负样本污染的问题,提高模型预测精度。展开更多
文摘滑坡空间易发性统计模型的构建需要正样本(滑坡点)和负样本(非滑坡点)两类数据,但历史观测数据仅记录了正样本,而负样本的选取容易受到正样本污染,因为没有滑坡记录的地方也可能在过去或未来发生滑坡,从而导致模型的预测精度与稳定性受到影响。针对此问题,将前期提出的半监督学习算法PBLC(positive and background learning with constraints)应用于滑坡空间易发性分析,探讨其解决负样本污染问题的有效性。本文以粤东地区为研究区,选择高程、坡度、坡向、剖面曲率、距离道路最短距离、距离断层线最短距离、距水系最短距离、年平均降雨量、归一化植被指数和地理坐标共11个影响因子作为环境变量。结果表明,与传统的人工神经网络模型相比,基于PBLC算法的预测概率取值范围更为合理,预测结果更加稳定,且预测精度随背景样本数量增加而提高;粤东地区的滑坡灾害高易发区集中于北部和西南区域,坡度和高程是影响该地区滑坡易发性的主要因子。结果表明,半监督学习算法PBLC可以有效解决滑坡统计建模过程负样本污染的问题,提高模型预测精度。
