斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型

武雪玲; 任福; 牛瑞卿; 彭令

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斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型

武雪玲, 任福, 牛瑞卿, 彭令

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武雪玲, 任福, 牛瑞卿, 彭令. 斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1499-1503.

引用本文:

武雪玲, 任福, 牛瑞卿, 彭令. 斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1499-1503.

WU Xueling, REN Fu, NIU Ruiqing, PENG Ling. Landslide Spatial Prediction Based on SlopeUnits and Support Vector Machines[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(12): 1499-1503.

Citation:

WU Xueling, REN Fu, NIU Ruiqing, PENG Ling. Landslide Spatial Prediction Based on SlopeUnits and Support Vector Machines[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(12): 1499-1503.

斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型

¹ 中国地质大学(武汉;地球物理与空间信息学院,武汉市鲁磨路388号,430074;² 武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41271455/D0108)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUGL120207)；中国博士后科学基金资助项目(2011M501261)；民政部减灾和应急工程重点实验室开放基金资助项目(LDRERE20120207)

详细信息

作者简介:
武雪玲,博士,副教授,现主要从事滑坡灾害预测预报方面的研究。

中图分类号: P208

Landslide Spatial Prediction Based on SlopeUnits and Support Vector Machines

¹Institute of Geophysics and Geomatics,China University of Geosciences,388Lumo Road,Wuhan 430074,China;²School of Resources and Environmental Science,Wuhan University,129Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(41271455/D0108)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUGL120207)；中国博士后科学基金资助项目(2011M501261)；民政部减灾和应急工程重点实验室开放基金资助项目(LDRERE20120207)

摘要: 针对传统滑坡预测手段数据源有限、数据更新周期长、难以发现隐藏在复杂滑坡系统中的规律等问题,本文以三峡库区为研究对象,从多源空间数据中提取滑坡孕灾环境和影响因素等信息,采用数字地形水文分析方法划分斜坡单元,对评价因子进行重采样,进而构建两类支持向量机模型。分析了多源影响因素与滑坡易发性的定量关系,并生成滑坡易发性分区图。采用成功率曲线和误差率评价预测结果,模型预测精度达到98.21%,与野外调查实际情况吻合较好。
- 滑坡易发性 /
- 斜坡单元 /
- 支持向量机 /
- 三峡库区
Abstract: Landslides are major natural geological disasters in China,and large-scale engi-neering activities induce and aggravate the occurrence of catastrophic landslides.Traditionalspatial analytical techniques cannot easily discover patterns,trends,and relationships thatcan be hidden deep within complicated landslide hazard systems due to limited data sourceand long update cycle.Focusing on the Three Gorges,a variety of environment and trigge-ring factors for landslide occurrence were calculated or extracted from the multi-source spa-tial data.Secondly,the study area was partitioned into slope units derived semi-automatical-ly from a digital elevation model to resample the conditioning factors.Finally,a two-classSVM was trained and then used to map landslide susceptibility with the best accuracy of 98.21%.To evaluate the models,the susceptibility maps were validated by comparing themwith the existing landslide locations according to success rate curve and error rates.
- landslides susceptibility /
- slope unit /
- support vector machine /
- Three Gorges

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斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型

¹ 中国地质大学(武汉;地球物理与空间信息学院,武汉市鲁磨路388号,430074;² 武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079

作者简介:
武雪玲,博士,副教授,现主要从事滑坡灾害预测预报方面的研究。

收稿日期: 2013-10-26
修回日期: 2013-12-05
刊出日期: 2013-12-05

中图分类号: P208

关键词:

摘要: 针对传统滑坡预测手段数据源有限、数据更新周期长、难以发现隐藏在复杂滑坡系统中的规律等问题,本文以三峡库区为研究对象,从多源空间数据中提取滑坡孕灾环境和影响因素等信息,采用数字地形水文分析方法划分斜坡单元,对评价因子进行重采样,进而构建两类支持向量机模型。分析了多源影响因素与滑坡易发性的定量关系,并生成滑坡易发性分区图。采用成功率曲线和误差率评价预测结果,模型预测精度达到98.21%,与野外调查实际情况吻合较好。

English Abstract

Landslide Spatial Prediction Based on SlopeUnits and Support Vector Machines

¹Institute of Geophysics and Geomatics,China University of Geosciences,388Lumo Road,Wuhan 430074,China;²School of Resources and Environmental Science,Wuhan University,129Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Received Date: 2013-10-26
Rev Recd Date: 2013-12-05
Publish Date: 2013-12-05

Keywords:

Abstract: Landslides are major natural geological disasters in China,and large-scale engi-neering activities induce and aggravate the occurrence of catastrophic landslides.Traditionalspatial analytical techniques cannot easily discover patterns,trends,and relationships thatcan be hidden deep within complicated landslide hazard systems due to limited data sourceand long update cycle.Focusing on the Three Gorges,a variety of environment and trigge-ring factors for landslide occurrence were calculated or extracted from the multi-source spa-tial data.Secondly,the study area was partitioned into slope units derived semi-automatical-ly from a digital elevation model to resample the conditioning factors.Finally,a two-classSVM was trained and then used to map landslide susceptibility with the best accuracy of 98.21%.To evaluate the models,the susceptibility maps were validated by comparing themwith the existing landslide locations according to success rate curve and error rates.

武雪玲, 任福, 牛瑞卿, 彭令. 斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1499-1503.

引用本文:

武雪玲, 任福, 牛瑞卿, 彭令. 斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1499-1503.

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