信息量支持下SVM模型滑坡灾害易发性评价

作     者：安凯强 牛瑞卿 AN Kai-qiang;NIU Rui-qing

作者机构：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院武汉430074 

出 版 物：《长江科学院院报》 (Journal of Changjiang River Scientific Research Institute)

年 卷 期：2016年第33卷第8期

页      面：47-51,58页

学科分类：081803[工学-地质工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：国家高技术研究发展计划(863)项目(2012AA121303) 

主　　题：滑坡灾害 信息量 支持向量机 易发性评价 三峡库区 

摘      要：三峡库区是我国滑坡灾害广泛发育的地区之一,滑坡灾害易发性评价对库区的防灾减灾有重要意义。在滑坡灾害易发性指标信息量的基础上,构建了信息量支持下的SVM模型,并对滑坡灾害易发性进行了评价。该模型根据地层岩性、地质构造、坡度、坡向、坡型结构、土地利用类型、水、归一化植被指数,以及上述指标的总信息量,共9类指标组成的数据集进行SVM训练,得到评价模型;运用该评价模型对研究区全区滑坡灾害易发性进行评价,并以模型决策值的零点和突变点确定易发性等级划分标准。并以三峡库区万州主城区为研究区验证模型,研究表明:信息量支持下SVM模型的训练样本精度为81.41%,验证样本精度为91.11%,优于常用的信息量模型,滑坡的高易发区和较高易发区占研究区总面积的47.05%,主要集中在人类工程活动强烈的长江干支流两侧,结果与已知滑坡分布基本一致,表明该模型在研究区具备较好的适用性。