【摘 要】
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滑坡易发性评价是区域滑坡预警和评估工作的前期准备。滑坡致灾因子的有效选取以及评价模型的构建成为当前滑坡预测研究中的难点问题。以府谷县作为研究区,借助多种技术手段
【机 构】
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西安科技大学地质与环境学院,西安科技大学陕西省煤炭绿色开发地质保障重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41572287),陕西省科技统筹创新工程计划项目(2016KTCL03-19)
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滑坡易发性评价是区域滑坡预警和评估工作的前期准备。滑坡致灾因子的有效选取以及评价模型的构建成为当前滑坡预测研究中的难点问题。以府谷县作为研究区,借助多种技术手段将数字高程模型(DEM)、地质图、路网图、遥感影像图等多源数据进行融合,提取了地形地貌、地层岩性以及地表覆盖等滑坡孕灾环境因子和降雨量、人类工程活动等诱发因素的特征属性作为评价指标。在此基础上,对提取的各因子的相关性进行分析,剔除了地形起伏度因子。采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机(SVM)模型的参数进行优化,得到最佳参数组合为惩罚因子c=1
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