一种基于坡体单元与机器学习的区域滑坡危险性评价方法

摘要

本发明公开了一种基于坡体单元与机器学习的区域滑坡危险性评价方法，包括如下步骤：首先根据数字高程模型划分出研究区待评价的斜坡单元，并建立了适用于研究区的滑坡危险性评价指标体系；然后对评价指标在已发生滑坡的斜坡单元中的分布规律进行分析，并在此基础上，构建各个指标的滑坡危险性等级划分表；最后建立基于LM‑BP神经网络的滑坡灾害危险性评价模型，计算各评价单元的危险度，并进行危险性等级划分。本发明所提供的方法计算精确，原理可靠，操作过程学简便，能够普遍适用于区域滑坡危险性评价的需要。