發(fā)布時(shí)間：2017-12-18 15:20

  本文關(guān)鍵詞：滑坡危險(xiǎn)度制圖中一種新型的負(fù)樣本采樣方法

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【摘要】：滑坡負(fù)樣本在基于統(tǒng)計(jì)模型的滑坡危險(xiǎn)度制圖中具有重要作用,能夠抑制模型的高估,以合理區(qū)劃滑坡危險(xiǎn)區(qū)與非危險(xiǎn)區(qū)。目標(biāo)空間外向化采樣法(Target Space Exteriorization Sampling,TSES)是一種代表性的基于環(huán)境特征空間的負(fù)樣本采樣方法,以往研究表明,TSES在基于廣義加性模型的滑坡危險(xiǎn)度制圖中的應(yīng)用效果較好,但是其采集的負(fù)樣本是"虛擬"的樣本,只存在于環(huán)境特征空間中,無法映射到地理空間,因而無法通過野外檢核驗(yàn)證所采集負(fù)樣本的可靠性。針對(duì)這一問題,該文提出一種改進(jìn)TSES方法,不僅可以在環(huán)境特征空間中進(jìn)行負(fù)樣本采樣,而且使得采集的負(fù)樣本可以映射到地理空間中。以甘肅省油房溝流域?yàn)檠芯繀^(qū),在TSES與改進(jìn)TSES兩種負(fù)樣本采樣方法下分別對(duì)油房溝流域構(gòu)建基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的滑坡危險(xiǎn)度推測(cè)模型,對(duì)比并分析兩種負(fù)樣本采樣方法下的滑坡危險(xiǎn)度制圖精度。結(jié)果發(fā)現(xiàn),改進(jìn)TSES方法采集的負(fù)樣本在基于SVM的滑坡危險(xiǎn)度制圖中應(yīng)用效果比TSES好,表明改進(jìn)的TSES是一種有效的負(fù)樣本采樣方法。
【作者單位】： 虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京師范大學(xué))江蘇省地理環(huán)境演化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育建設(shè)點(diǎn)江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;Department
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41431177、41471178) 江蘇省高校自然科學(xué)研究重大項(xiàng)目(14KJA170001) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃973項(xiàng)目(2015CB954102) 中國(guó)科技部與歐洲空間局對(duì)地觀測(cè)領(lǐng)域重大國(guó)際科技合作項(xiàng)目“龍計(jì)劃”三期項(xiàng)目(10606) 2015江蘇省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(社會(huì)發(fā)展)項(xiàng)目(BE2015704)
【分類號(hào)】：P642.22;P285
【正文快照】： 3.Department of Geography,University of Wisconsin-Madison,Madison,WI 53706,USA)0引言滑坡災(zāi)害的頻繁發(fā)生對(duì)人類的生命財(cái)產(chǎn)與環(huán)境資源等構(gòu)成極大威脅,鑒別未來可能發(fā)生滑坡的區(qū)域,有針對(duì)性地實(shí)施相關(guān)措施,可有效減少滑坡帶來的損失�；挛ｋU(xiǎn)度是指在當(dāng)?shù)氐匦蔚葪l件下區(qū)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王衛(wèi)紅;張文君;;基于遙感與數(shù)量化Ⅱ類的滑坡危險(xiǎn)度劃分[J];水土保持通報(bào);2009年02期

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本文編號(hào)：1304647