針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行滑坡易發(fā)性評價時,傳統(tǒng)的隨機選取非滑坡單元存在準(zhǔn)確性不高的缺點,提出信息量與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的易發(fā)性評價模型。以江西省上猶縣為研究區(qū),首先,基于上猶縣滑坡編錄與實際調(diào)查,選取坡度、高程、坡向、平面曲率、剖面曲率,植被指數(shù)(NDVI)、濕度指數(shù)(TWI)、距水系距離、距道路距離、土地利用等10個環(huán)境因子,其次利用信息量模型對上猶縣進行易發(fā)性分區(qū),得到上猶縣易發(fā)性分區(qū)圖。然后,從信息量模型得出的易發(fā)性分區(qū)中的低易發(fā)區(qū)選取非滑坡單元,與滑坡編錄中的歷史滑坡點組成測試集與訓(xùn)練集,輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練模型,再將上猶縣所有柵格輸入,預(yù)測上猶縣柵格的滑坡概率。最后利用自然斷點法在上猶縣柵格滑坡概率進行分類,得到基于信息量與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的上猶縣易發(fā)性分區(qū)圖。由易發(fā)性結(jié)果表明:單獨的信息量模型的成功率曲線下面積AUC=0.7364,歷史災(zāi)害點位于高易發(fā)區(qū)與較高易發(fā)區(qū)的災(zāi)害數(shù)占總災(zāi)害數(shù)的55.6%;基于信息量與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的AUC=0.7874;歷史災(zāi)害點位于高易發(fā)區(qū)與較高易發(fā)區(qū)的災(zāi)害數(shù)占總災(zāi)害數(shù)的85.8%。信息量–神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價模型比單獨的信息量模型的評價精度提高了5.1%;高易發(fā)區(qū)...

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