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基于优化MaxEnt模型的怒江州滑坡易发性评价
1
作者
李益敏
向倩英
+1 位作者
邓选伦
冯显杰
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2025年第1期57-67,共11页
目的 怒江州是典型的高山峡谷地区,地质灾害(滑坡)频发,严重制约着当地的发展。为解决这一问题,方法 综合考虑怒江州实际情况,从气象水文、地形地貌、地层岩性、植被生态和人类活动5个方面选取坡向,高程等14个影响因子,判断滑坡与各影...
目的 怒江州是典型的高山峡谷地区,地质灾害(滑坡)频发,严重制约着当地的发展。为解决这一问题,方法 综合考虑怒江州实际情况,从气象水文、地形地貌、地层岩性、植被生态和人类活动5个方面选取坡向,高程等14个影响因子,判断滑坡与各影响因子间相关性,构建评价指标体系,对最大熵(maximum entropy, MaxEnt)模型的特征类(feature combination,FC)和正则化乘数(regularization multiplier, RM)参数进行优化,对比优化前后小样本赤池信息量准则(akaikeinformationcriterion,AIC)、遗漏率(omissionrate,OR)和AUC(areaunder curve),并基于优化的MaxEnt模型预测滑坡灾害的发生,实现怒江州滑坡易发性评价。结果结果表明:优化后的MaxEnt模型在研究区滑坡易发性预测中适用性优秀(AUC=0.913);运用刀切法(Jackknife)计算各影响因子对易发性的影响程度,高程(S3, 23.2%)、坡度(S9, 22.4%)、居民点密度(S5, 14.2%)、距河流距离(S13, 13.7%)、距道路距离(S4, 9.6%)和岩性(S7, 8.7%)是前六位影响因子,累计贡献度达91.8%;极高、高、中、低滑坡易发性等级的空间占比分别为4.88%,8.96%,18.40%,67.76%,县域中极高和高易发区占比最大的是泸水市,整体上看,极高、高易发区主要沿河流和道路分布于峡谷中,低易发区主要分布于人类活动少、河谷不发育的区域。结论 优化后的MaxEnt模型更适合怒江州滑坡易发性预测,研究结果可为怒江州防灾减灾与土地利用规划提供参考。
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关键词
怒江州
最大熵模型
滑坡
易发性
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职称材料
基于InSAR的玉溪市红塔区地面沉降时空分布特征
2
作者
马恩华
李益敏
+1 位作者
俞文轩
吕圣彬
《人民长江》
北大核心
2024年第S2期113-120,共8页
为了准确获取云南省玉溪市红塔区地表形变时空分布情况,研究采用InSAR技术获取了红塔区2021年1月至2023年4月地表形变时空分布特征,并验证了InSAR技术的可靠性。结果表明:(1)PS-InSAR和SBAS-InSAR两种技术获得的地表形变结果具有较为一...
为了准确获取云南省玉溪市红塔区地表形变时空分布情况,研究采用InSAR技术获取了红塔区2021年1月至2023年4月地表形变时空分布特征,并验证了InSAR技术的可靠性。结果表明:(1)PS-InSAR和SBAS-InSAR两种技术获得的地表形变结果具有较为一致的空间分布与形变趋势,相比于PS-InSAR技术,SBAS-InSAR能够获得更多的地面沉降信息。(2)红塔区主城区地表形变以沉降为主,北部较为稳定,中部和南部存在较为严重的沉降;(3)研究区地表形变存在季节性变化的特征;(4)红塔区地面沉降重心主要由东北向西南方向迁移,且在短轴方向上(西北-东南)具有明显的发展趋势。
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关键词
地面沉降
时序InSAR
标准差椭圆
时空分布特征
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职称材料
题名
基于优化MaxEnt模型的怒江州滑坡易发性评价
1
作者
李益敏
向倩英
邓选伦
冯显杰
机构
云南大学
地球科学学院
云南大学云南省高校国产高分卫星遥感地质工程研究中心
云南大学
国际河流与生态安全
研究
院
出处
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2025年第1期57-67,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(41161070)
云南省科技厅-云南大学联合基金重点资助项目(2019FY003017)
+1 种基金
云南大学大湄公河次区域气候变化研究省创新团队项目(2019HC027)
中国地质调查局项目(DD20221824)。
文摘
目的 怒江州是典型的高山峡谷地区,地质灾害(滑坡)频发,严重制约着当地的发展。为解决这一问题,方法 综合考虑怒江州实际情况,从气象水文、地形地貌、地层岩性、植被生态和人类活动5个方面选取坡向,高程等14个影响因子,判断滑坡与各影响因子间相关性,构建评价指标体系,对最大熵(maximum entropy, MaxEnt)模型的特征类(feature combination,FC)和正则化乘数(regularization multiplier, RM)参数进行优化,对比优化前后小样本赤池信息量准则(akaikeinformationcriterion,AIC)、遗漏率(omissionrate,OR)和AUC(areaunder curve),并基于优化的MaxEnt模型预测滑坡灾害的发生,实现怒江州滑坡易发性评价。结果结果表明:优化后的MaxEnt模型在研究区滑坡易发性预测中适用性优秀(AUC=0.913);运用刀切法(Jackknife)计算各影响因子对易发性的影响程度,高程(S3, 23.2%)、坡度(S9, 22.4%)、居民点密度(S5, 14.2%)、距河流距离(S13, 13.7%)、距道路距离(S4, 9.6%)和岩性(S7, 8.7%)是前六位影响因子,累计贡献度达91.8%;极高、高、中、低滑坡易发性等级的空间占比分别为4.88%,8.96%,18.40%,67.76%,县域中极高和高易发区占比最大的是泸水市,整体上看,极高、高易发区主要沿河流和道路分布于峡谷中,低易发区主要分布于人类活动少、河谷不发育的区域。结论 优化后的MaxEnt模型更适合怒江州滑坡易发性预测,研究结果可为怒江州防灾减灾与土地利用规划提供参考。
关键词
怒江州
最大熵模型
滑坡
易发性
Keywords
Nujiang Prefecture
maximum entropy model
landslide
susceptibility
分类号
P694 [天文地球—地质学]
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职称材料
题名
基于InSAR的玉溪市红塔区地面沉降时空分布特征
2
作者
马恩华
李益敏
俞文轩
吕圣彬
机构
云南大学
地球科学学院
云南大学云南省高校国产高分卫星遥感地质工程研究中心
云南大学
国际河流与生态安全
研究
院
出处
《人民长江》
北大核心
2024年第S2期113-120,共8页
基金
云南省科技厅-云南大学联合基金重点项目(2019FY003017)
云南省中老孟缅自然资源遥感监测国际联合实验室项目(202303AP140015)
+1 种基金
遥感技术服务“一带一路”战略融入研究生教育教学研究项目(JG-Y202425)
云南大学教改重点项目(2022Z15)。
文摘
为了准确获取云南省玉溪市红塔区地表形变时空分布情况,研究采用InSAR技术获取了红塔区2021年1月至2023年4月地表形变时空分布特征,并验证了InSAR技术的可靠性。结果表明:(1)PS-InSAR和SBAS-InSAR两种技术获得的地表形变结果具有较为一致的空间分布与形变趋势,相比于PS-InSAR技术,SBAS-InSAR能够获得更多的地面沉降信息。(2)红塔区主城区地表形变以沉降为主,北部较为稳定,中部和南部存在较为严重的沉降;(3)研究区地表形变存在季节性变化的特征;(4)红塔区地面沉降重心主要由东北向西南方向迁移,且在短轴方向上(西北-东南)具有明显的发展趋势。
关键词
地面沉降
时序InSAR
标准差椭圆
时空分布特征
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化MaxEnt模型的怒江州滑坡易发性评价
李益敏
向倩英
邓选伦
冯显杰
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于InSAR的玉溪市红塔区地面沉降时空分布特征
马恩华
李益敏
俞文轩
吕圣彬
《人民长江》
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
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