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...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。展开更多
文摘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。
