区域滑坡易发性制图对滑坡灾害的防治非常有意义.以江西省上犹县滑坡为例,首先基于遥感(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)平台获取11个滑坡评价因子;进一步利用频率比(frequency ratio,FR)联接方法和支持向量机(support vector machine,SVM)模型耦合出FR-SVM模型进行滑坡易发性预测,并对结果进行易发性分级;同时建立以原始评价因子作为模型输入变量的单独SVM模型,再次对上犹县进行滑坡易发性预测制图;最后通过受试者特征工作曲线下的面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)曲线开展FR-SVM和单独SVM建模工况下的精度验证分析.结果表明:FR-SVM模型对于区域滑坡易发性制图具有比单独SVM模型更好的预测性能.FR-SVM和单独SVM模型的AUC值分别为0.893和0.798,进一步表明FR-SVM模型在描述滑坡易发性指数分布及评价因子对滑坡发育影响特征方面要优于单独SVM模型.
滑坡易发性 频率比 支持向量机 遥感 地理信息系统