地质灾害易发性评价因子分级的AIFFC算法优化

• Published in: 中国地质灾害与防治学报 Vol. 35; no. 1; pp. 72 - 81
• Main Authors: 陈宾, 李颖懿, 张联志, 屈添强, 魏娜, 刘宁, 黄春林
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 湘潭大学土木工程学院,湖南湘潭 411105 2024; 湘潭大学岩土力学与工程安全湖南省重点实验室,湖南湘潭 411105%湘潭大学土木工程学院,湖南湘潭 411105%湖南省国土空间调查监测所,湖南长沙 421002
• Subjects: 加权信息量; 易发性评价; geo-hazard; fuzzy covering; 随机森林; 膨胀因子; weighted information entropy; 模糊覆盖; random forest; 地质灾害; susceptibility assessment; expansion factor
• ISSN: 1003-8035
• DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202210048

P694; 针对地质灾害易发性评价因子分级数不确定的问题,引入自适应膨胀因子模糊覆盖分级方法(fuzzy cover approach for clustering based on adaptive inflation factor,AIFFC)对易发性评价因子分级进行优化.以湖南省湘乡市为研究区,提取了坡度、坡向、高程、年平均降雨量、归一化植被指数、道路、断层、岩性和土地利用9类评价因子,运用AIFFC及自然断点法(natural breakpoint classification,NBC)对连续型因子进行分级,并分别代入加权信息量模型和随机森林模型,获取研究区易发性区划图.采用单因子分级结果精度、灾积比分析和易发性分区结果对AIFFC分级法的优越性进行检验,结果表明:各因子采用AIFFC算法分级的AUC值均高于自然断点法;基于AIFFC的随机森林模型及加权信息量模型的高易发区灾积比分别提升了 56.3％、74.6％,低易发区灾积比分别降低了 48％、58.1％,AUC值分别提升了 7.6％、2.7％.采用AIFFC分级方法优化了地质灾害易发性评价因子分级,显著提高了地质灾害易发性评价的合理性.