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GIS支持下滑坡灾害空间预测方法研究

         

摘要

滑坡预测在防灾减灾工作中具有重要意义,它包括空间、时间预测两个方面.基于统计模型进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向,但是预测结果往往依赖样本数量和空间分布等.本文以马来西亚金马伦高原为研究区,选择高程、坡度、坡向、地表曲率、构造、土地覆盖、地貌类型、道路和排水系统作为评价因子,探讨运用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)获取与管理滑坡灾害信息,以及热带雨林地区湿热环境下滑坡空间预测的方法.支持向量机(SVM)和逻辑(Logistic)回归模型分别应用于滑坡空间预测,结果显示平均预测精度分别为95.9%和86.2%,SVM法具有较高的描述精度,值得推荐;同时,基于SVM模型的滑坡空间预测受样本影响较小,预测结果相对比较稳定,这对于滑坡灾害区域评价与预测的快速实现具有实际意义.

著录项

  • 来源
    《遥感学报》 |2007年第6期|852-859|共8页
  • 作者单位

    地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学,资源学院,北京,100875;

    三维信息获取与应用教育部重点实验室,首都师范大学,资源环境与旅游学院,北京,100037;

    地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学,资源学院,北京,100875;

    地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学,资源学院,北京,100875;

    地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学,资源学院,北京,100875;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 测绘数据库与信息系统;
  • 关键词

    金马伦高原; 滑坡空间预测; SVM; Logistic回归;

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