第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
1.2.2 易發(fā)性評(píng)價(jià)因子
1.2.3 因子數(shù)據(jù)挖掘
1.2.4 制圖方法
1.3 存在的問題與不足
1.4 研究?jī)?nèi)容
第2章 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)研究進(jìn)展分析
2.1 文獻(xiàn)計(jì)量分析原理
2.1.1 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)
2.1.2 LDA方法
2.2 文獻(xiàn)分析結(jié)果
2.2.1 科研產(chǎn)出變化
2.2.2 作者及地域分布
2.2.3 期刊／會(huì)議期刊
2.2.4 基金／資助機(jī)構(gòu)
2.2.5 關(guān)鍵詞分析
2.2.6 LDA文獻(xiàn)分類及分析
2.3 討論
2.3.1 滑坡編錄方法
2.3.2 易發(fā)性評(píng)價(jià)因子
2.3.3 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
2.3.4 滑坡類別和研究區(qū)域
2.3.5 滑坡易發(fā)性相關(guān)的其他研究
2.4 小結(jié)
第3章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)原理
3.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)流程
3.3 樣本數(shù)據(jù)
3.3.1 滑坡樣本
3.3.2 非滑坡樣本
3.3.3 訓(xùn)練集與測(cè)試集
3.4 評(píng)價(jià)單元
3.4.1 斜坡單元
3.4.2 柵格單元
3.5 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
3.5.1 邏輯回歸模型
3.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.5.3 支持向量機(jī)模型
3.5.4 隨機(jī)森林模型
3.6 超參數(shù)優(yōu)化
3.6.1 超參數(shù)簡(jiǎn)介
3.6.2 網(wǎng)格搜索
3.6.3 隨機(jī)搜索
3.7 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
3.7.1 混淆矩陣
3.7.2 Kappa系數(shù)
3.7.3 ROC曲線與AUC值
3.8 滑坡易發(fā)性區(qū)劃圖制作與評(píng)價(jià)
3.8.1 自然斷點(diǎn)法
3.8.2 等間距法
3.8.3 分位數(shù)法
3.8.4 頻率比法
3.9 小結(jié)
第4章 基于ArcGIS的易發(fā)性評(píng)價(jià)因子圖層制作——以安化縣為例
4.1 ArcGIS簡(jiǎn)介
4.2 安化縣概況
4.2.1 地理位置
4.2.2 氣象與水文
4.2.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展概況
4.2.4 地質(zhì)環(huán)境概況
4.2.5 人類工程活動(dòng)
4.2.6 滑坡災(zāi)害概況
4.3 數(shù)據(jù)來源與處理
4.4 評(píng)價(jià)因子的選取原則
4.5 常見因子圖層制作
4.5.1 基礎(chǔ)地質(zhì)
4.5.2 地形地貌
4.5.3 水文環(huán)境
4.5.4 人類工程活動(dòng)
4.6 小結(jié)
第5章 因子選擇對(duì)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的影響
5.1 因子選擇的目的與策略
5.1.1 因子選擇的目的
5.1.2 因子選擇策略
5.2 因子選擇方法
5.2.1 皮爾遜相關(guān)系數(shù)
5.2.2 多重共線性分析
5.2.3 最大互信息系數(shù)
5.2.4 基于隨機(jī)森林的平均不純度
5.2.5 遞歸特征消除
5.3 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
5.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型
5.3.2 模型超參數(shù)
5.4 因子選擇結(jié)果
5.5 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果
5.5.1 建模精度比較
5.5.2 區(qū)劃結(jié)果比較
5.6 小結(jié)
第6章 考慮因子組合特征的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
6.1 AFM模型
6.2 基于AFM的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
6.2.1 基準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型
6.2.2 模型超參數(shù)
6.3 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果
6.3.1 AFM模型的因子分析
6.3.2 建模精度比較
6.3.3 區(qū)劃結(jié)果的比較
6.3.4 結(jié)果討論
6.4 小結(jié)
第7章 基于頻率比采樣策略的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)
7.1 基于頻率比的采樣策略
7.1.1 基于頻率比的采樣原理
7.1.2 采用的模型和超參數(shù)
7.2 樣本選擇結(jié)果
7.2.1 因子頻率比分析結(jié)果
7.2.2 因子相關(guān)性分析結(jié)果
7.2.3 補(bǔ)充樣本的有效性
7.3 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果
7.3.1 建模精度
7.3.2 區(qū)劃結(jié)果
7.4 討論
7.4.1 評(píng)價(jià)因子的不同數(shù)據(jù)來源
7.4.2 不同歷史滑坡點(diǎn)與補(bǔ)充正樣本數(shù)量比例的影響
7.4.3 滑坡評(píng)價(jià)因子相關(guān)系數(shù)閑值對(duì)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的影響
7.4.4 基于頻率比采樣方法的特點(diǎn)
7.5 小結(jié)
第8章 基于易發(fā)性指數(shù)采樣策略的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)
8.1 基于滑坡易發(fā)性指數(shù)的采樣策略
8.1.1 基本采樣原理
8.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型和超參數(shù)
8.2 樣本選擇結(jié)果
8.2.1 貝葉斯優(yōu)化算法確定補(bǔ)充樣本的最佳數(shù)量
8.2.2 樣本的精度檢驗(yàn)
8.3 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果
8.3.1 建模精度的比較
8.3.2 ROC曲線
8.3.3 區(qū)劃結(jié)果的比較
8.3.4 滑坡易發(fā)性指數(shù)分布規(guī)律
8.4 討論
8.4.1 不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型的最佳樣本比例
8.4.2 隨機(jī)森林模型和支持向量機(jī)模型原理
8.5 小結(jié)
第9章 樣本比例對(duì)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的影響與優(yōu)化
9.1 易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
9.1.1 梯度提升樹模型
9.1.2 模型超參數(shù)
9.2 貝葉斯優(yōu)化樣本比例的原理及參數(shù)
9.2.1 貝葉斯優(yōu)化算法原理
9.2.2 貝葉斯優(yōu)化算法參數(shù)
9.3 優(yōu)化樣本比例
9.4 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果
9.4.1 建模精度比較
9.4.2 滑坡易發(fā)性區(qū)劃結(jié)果的比較
9.5 機(jī)器學(xué)習(xí)模型計(jì)算效率
9.6 小結(jié)
第10章 單次采樣易發(fā)性制圖的不確定性分析
10.1 易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
10.1.1 極端