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研究合适的县域滑坡易发性分区的方法,对于滑坡的防治有着非常重要的现实意义。鉴于此,基于陕西省延安市吴起县的717个滑坡样本,选取坡度、坡向、高程、平面曲率、剖面曲率、年平均降雨量、距道路的距离、距河流的距离、岩土体类型和NDVI作为影响因子,计算对应的熵指数,构建了基于熵指数的建模数据集。随后,基于建模数据集,耦合熵指数(IOE)和逻辑回归树模型(LMT),建立了IOE-LMT混合分类模型,并绘制了吴起县滑坡易发性分区图。利用多种统计学指标、ROC曲线下的面积(AUROC)和平均绝对误差(MAE)评价分区精度和模型的泛化性能。结果表明:IOE-LMT模型的泛化性能较强(AUROC=0.942),且滑坡易发性分区图的精度较高;研究区内滑坡易发于黄土沟道范围内,并且研究区北部的滑坡易发性明显高于南部。评价结果合理可靠,可为当地的滑坡防治和国土空间规划提供参考。 相似文献
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