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基于时序InSAR与多时序编录的甘肃黑方台滑坡易发性动态评价
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作者 凌晴 屈杰博 +3 位作者 党星海 郭琪 任峻广 魏玉明 《中国地质灾害与防治学报》 2025年第4期175-188,共14页
我国西部山区滑坡灾害频发,准确划分滑坡灾害风险等级对地质灾害至关重要。数据驱动模型已在滑坡易发性评价中取得显著进展,然而在大比例尺小区域尺度下仍面临缺乏动态特征数据和过度依赖样本纯度的挑战。针对此,文章提出了一种基于融... 我国西部山区滑坡灾害频发,准确划分滑坡灾害风险等级对地质灾害至关重要。数据驱动模型已在滑坡易发性评价中取得显著进展,然而在大比例尺小区域尺度下仍面临缺乏动态特征数据和过度依赖样本纯度的挑战。针对此,文章提出了一种基于融合时序InSAR形变与数据驱动模型的综合评价新方法。该方法首先引入时序InSAR形变监测数据作为动态因子,基于多重共线性分析筛选因子,构建滑坡易发性动态评价体系。随后,利用多种机器学习方法构建滑坡易发性评价模型,获取大比例尺小区域滑坡最优易发性预测模型,并以此为基础进行顾及InSAR地表形变和多时序编录的滑坡易发性评价。文章选取甘肃黑方台为研究对象,结果表明:大比例尺小区域尺度下Maxent模型精度表现最优。此外,相对于未融入时序InSAR形变特征,文章融入时序InSAR形变特征的滑坡动态易发性图有效提高识别效果,模型预测精度提升约0.36%,在极高易发区和高易发区中,滑坡占比提升了4.29%。以8 a时间滑坡编录数据为正样本,模型精度为99.26%,表明基于长时序高质量正样本能够显著提高区域易发性预测的精度和可靠性。研究通过对动态评价体系和不同时间维度滑坡数据对滑坡易发性的探索,有助于提高大比例尺(小区域)滑坡风险评价的精确度。 展开更多
关键词 黑方台 滑坡 易发性 Maxent模型 时序InSAR 多时序滑坡编录
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