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金沙江流域滑坡易发性空间预报分析
被引量:
3
1
作者
苏美臣
魏晓燕
+1 位作者
周峻松
汪祎勤
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第4期13-16,共4页
灾害易发性预报是提高灾害防控能力的第一步。针对位于云南省内的金沙江流域因地势险峻、生态环境脆弱,加之近年来人为活动增多已成为地质灾害高发区的现状,本文以金沙江德钦至华坪段滑坡灾害为例,运用Maxent和随机森林两种机器学习模...
灾害易发性预报是提高灾害防控能力的第一步。针对位于云南省内的金沙江流域因地势险峻、生态环境脆弱,加之近年来人为活动增多已成为地质灾害高发区的现状,本文以金沙江德钦至华坪段滑坡灾害为例,运用Maxent和随机森林两种机器学习模型对滑坡空间分布作归因与预测,并对两者之间的差异进行对比分析。试验结果表明,随机森林模型的预测精度高于Maxent模型,AUC值为0.72。
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关键词
滑坡预报
随机森林
Maxent模型
金沙江流域
易发性制图
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职称材料
题名
金沙江流域滑坡易发性空间预报分析
被引量:
3
1
作者
苏美臣
魏晓燕
周峻松
汪祎勤
机构
云南师范大学
云南省测绘资料档案馆
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第4期13-16,共4页
基金
国家自然科学基金(42061074
41701470)。
文摘
灾害易发性预报是提高灾害防控能力的第一步。针对位于云南省内的金沙江流域因地势险峻、生态环境脆弱,加之近年来人为活动增多已成为地质灾害高发区的现状,本文以金沙江德钦至华坪段滑坡灾害为例,运用Maxent和随机森林两种机器学习模型对滑坡空间分布作归因与预测,并对两者之间的差异进行对比分析。试验结果表明,随机森林模型的预测精度高于Maxent模型,AUC值为0.72。
关键词
滑坡预报
随机森林
Maxent模型
金沙江流域
易发性制图
Keywords
landslide forecast
random forest
Maxent model
Jinsha River
susceptibility mapping
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金沙江流域滑坡易发性空间预报分析
苏美臣
魏晓燕
周峻松
汪祎勤
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021
3
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