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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

杨永刚 殷坤龙 赵海燕 黄晨忱 陈丽霞 张 俞

杨永刚, 殷坤龙, 赵海燕, 黄晨忱, 陈丽霞, 张 俞. 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[J]. 地质科技通报, 2019, 38(6): 189-197.
引用本文: 杨永刚, 殷坤龙, 赵海燕, 黄晨忱, 陈丽霞, 张 俞. 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[J]. 地质科技通报, 2019, 38(6): 189-197.
Yang Yonggang, Yin Kunlong, Zhao Haiyan, Huang Chenchen, Chen Lixia, . Landslide Susceptibility Evaluation for Township Units of Bank Section in Wanzhou District Based on C5.0 Decision Tree and K-Means Cluster Model[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2019, 38(6): 189-197.
Citation: Yang Yonggang, Yin Kunlong, Zhao Haiyan, Huang Chenchen, Chen Lixia, . Landslide Susceptibility Evaluation for Township Units of Bank Section in Wanzhou District Based on C5.0 Decision Tree and K-Means Cluster Model[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2019, 38(6): 189-197.

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

Landslide Susceptibility Evaluation for Township Units of Bank Section in Wanzhou District Based on C5.0 Decision Tree and K-Means Cluster Model

  • 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·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.

     

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  • 刊出日期:  2019-11-30

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