【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地质灾害领域，涉及一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法。
技术介绍
1、顺层滑坡的危害是多方面的，不仅影响道路交通、河道航运和水利设施，还破坏农田、威胁居民区安全，并对地质环境和生态环境造成长期影响。因此，必须加强对顺层滑坡的风险性评价。
2、传统的顺层滑坡风险评价方法通常依赖于土壤物理性质的变化。传统方法往往受限于数据收集的复杂性和成本，以及对于多因素影响的处理能力有限。随着社会的发展，地质灾害风险评价理论目前已趋于成熟，从学术研究领域逐渐应用到具体的地质灾害防治工作中。基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法可以处理大量的复杂数据，提高预测准确性并且可以考虑多种因素对滑坡灾害的影响，还能提高风险评估的精度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法，用于解决现有评估方法受限于数据收集的复杂性和成本，以及对于多因素影响的处理能力有限，导致风险评估的精度不高的问题。
2、为了解决上述问题，本专利技术的技术方案为：
3、一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法，包括如下步骤：
4、步骤一、获取某区域的地形地貌影像数据，根据顺层滑坡的发育特征、地形地貌特征识别不同类型的顺层滑坡隐患点，并构建顺层滑坡特征样本库；
5、步骤二、在已经构建顺层滑坡特征样本库的情况下，利用机器学习开展对未知区域顺层滑坡隐患识别，进而获得该区域顺层滑坡地质灾害数据；
6、步骤三
7、步骤四、根据获得的评价因子特征，建立评价指标体系，利用随机森林算法对顺层滑坡危险性进行评价，得到危险性评价分区图；
8、步骤五、选取人口密度、道路密度、房屋分布密度作为评价因子，利用模糊综合评价算法，构建易损性评价计算公式，进行对区域易损性评价，得到易损性评价分区图；
9、步骤六、计算得出风险性分区图，对区域顺层滑坡进行风险评价。
10、本专利技术的有益效果为：基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法可以处理大量的复杂数据，提高预测准确性并且可以考虑多种因素对滑坡灾害的影响，还能提高风险评估的精度。根据典型的地形地貌，此方法更容易识别出顺层滑坡，还能提高滑坡风险性的评估精度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法，其特征在于：在步骤三中，随机森林算法模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法，其特征在于：通过计算评价因子k在节点分割时基尼指数的减少量DGK占所有因子平均基尼减少量总和的比重，来衡定评价因子的重要程度，计算公式为；
4.根据权利要求1到3任一项所述的一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法，其特征在于：步骤五中模糊综合评价算法包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法，其特征在于：在步骤三中，随机森林算法模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的顺层滑坡灾害风险评价方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈小婷，徐大发，张鹏，秦臻，黄波林，李鹏程，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。