考虑InSAR形变速率的区域滑坡易发性评价

P642.22%X43; 以巴东县主城区为研究对象,从地形、地质、人文和人类工程活动四个方面选取了 14 个静态滑坡因子,并采用时序InSAR技术提取了研究区地表形变速率作为动态滑坡因子.为消除不同滑坡因子间的量纲差异,在 ArcGIS平台对滑坡因子进行分级并计算了各等级频率比(frequency ratio,FR),与滑坡点进行空间关联,从而构建了滑坡易发性评价数据集.此外,建立滑坡易发性随机森林评价模型,开展了模型精度分析,并比较了有无形变因子情况下的滑坡易发性评价结果.结果表明,引入地表形变因子时模型的AUC值由 0.86 提高至 0.87,且易发性分区结果更加合理.巴东县城区的滑坡高易...

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Published in自然灾害学报 Vol. 33; no. 3; pp. 178 - 190
Main Authors 孙焱焱, 朱纪朋, 郭国, 王鹏, 潘征
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 栾川龙宇钼业有限公司,河南 洛阳 471500%中南大学 资源与安全工程学院,湖南 长沙 410083 2024
Subjects
ArcGIS
滑坡易发性评价
landslide susceptibility evaluation
InSAR deformation rate
随机森林
urban area of Badong County
random forest
InSAR形变速率
巴东县城区
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ISSN1004-4574
DOI10.13577/j.jnd.2024.0316

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Summary:P642.22%X43; 以巴东县主城区为研究对象,从地形、地质、人文和人类工程活动四个方面选取了 14 个静态滑坡因子,并采用时序InSAR技术提取了研究区地表形变速率作为动态滑坡因子.为消除不同滑坡因子间的量纲差异,在 ArcGIS平台对滑坡因子进行分级并计算了各等级频率比(frequency ratio,FR),与滑坡点进行空间关联,从而构建了滑坡易发性评价数据集.此外,建立滑坡易发性随机森林评价模型,开展了模型精度分析,并比较了有无形变因子情况下的滑坡易发性评价结果.结果表明,引入地表形变因子时模型的AUC值由 0.86 提高至 0.87,且易发性分区结果更加合理.巴东县城区的滑坡高易发区域主要集中于河流沿岸地区,低易发区域主要分布在离河流较远,植被茂密,海拔较高的区域.通过对典型滑坡进行形变速率时序分析,发现其随着时间发生缓慢变形,具有动态变化特征,需要加强监测.文中所提供的滑坡易发性评价方法可为区域发展提供指导,并为相关研究提供新的思路.
ISSN:1004-4574
DOI:10.13577/j.jnd.2024.0316