基于C5.0决策树-快速聚类模型的万州区库岸段乡镇滑坡易发性区划

论文摘要

以乡镇为评价单元开展区域滑坡易发性评价对用地规划、防灾减灾等方面具有重要意义。以万州区临江段的23个乡镇单元作为研究对象,首先选取地表高程、坡度、坡向、岩性、构造、土地利用类型、地形湿度指数、水系、道路9个指标因子,通过C5.0决策树算法计算该区域发生滑坡的概率,再利用快速聚类算法进行易发性结果分级;基于ArcGIS平台得到各乡镇单元的滑坡易发性分区,结果表明:C5.0决策树-快速聚类模型的易发性评价精度最高,AUC值达到0.950,优于人工神经网络-快速聚类模型的0.826和贝叶斯-快速聚类模型的0.772。利用C5.0决策树-快速聚类模型的计算结果,综合考虑极高（高）易发区面积大小及其占乡镇面积比大小,完成各乡镇单元的滑坡易发性区划。在所有23个乡镇中,滑坡易发性等级高的包括大周镇、万州城区、溪口乡、新田镇等乡镇。通过对比各乡镇滑坡面积占研究区滑坡总面积的比重,发现两者结论基本一致,预测结果可为全区滑坡防灾减灾提供科学依据。

论文目录

• 1 C5.0决策树-快速聚类模型
•   1.1 C5.0决策树算法
•   1.2 快速聚类模型
• 2 研究区概况
• 3 基于GIS的滑坡易发性评价
•   3.1 因子选取
•   3.2 相关性分析
•   3.3 基于C5.0决策树-快速聚类模型的滑坡易发性分区
• 4 易发性评价结果分析及精度评价
•   4.1 易发性评价结果分析
•   4.2 易发性精度评价
• 5 基于乡镇单元的滑坡易发性区划
• 6 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨永刚,殷坤龙,赵海燕,黄晨忱,陈丽霞,张俞

关键词: 滑坡,易发性评价,乡镇单元,决策树快速聚类模型

来源: 地质科技情报 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 地质学,工业通用技术及设备

单位: 中国地质大学(武汉)工程学院,中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院

基金: 国家重点研发计划(2018YFC0809400),国家自然科学基金项目(41877525)

分类号: P642.22

DOI: 10.19509/j.cnki.dzkq.2019.0622

页码: 189-197

总页数: 9

文件大小: 10746K

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