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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

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

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

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)
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-10-26
  • 修回日期:  2013-12-05
  • 刊出日期:  2013-12-05

斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型

    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)
    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

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

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.

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