基于InSAR技术与随机森林算法的清江流域长阳西段滑坡危险性评价
孟小军1
邢昭2
1.中国地质大学(武汉)环境学院,湖北武汉 4300742.长江大学资源与环境学院,湖北武汉 430100
摘要：以清江流域长阳西段滑坡为研究对象,采用SBAS-InSAR技术与随机森林算法相结合的评价方法,以斜坡单元为评价单元,对研究区滑坡危险性进行科学评价.选取地形类、地质类、水文类、人类工程活动等四大类共计12个评价因子指标作为研究区滑坡危险性评价指标,采用随机森林模型评价滑坡危险性,考虑评价模型中滑坡数据时效性差、不准确等特点,利用最新Sentinel-1A雷达数据,采用SBAS-InSAR方法获取最新的地面变形数据替代传统评价模型中的滑坡数据,结果表明,基于InSAR技术与随机森林算法的滑坡危险性评估AUC值为0.90,精确度较高.该方法有效地提高了地质灾害危险性评估的准确度,可以为政府部门的防灾减灾工作提供更加高效的决策支撑.
关键词：滑坡SBAS-InSAR随机森林算法危险性评估清江
分类号：P642.2(水文地质学与工程地质学)P237(摄影测量学与测绘遥感)
资助基金：鄂西山区典型顺层岩质边坡开挖条件下稳定性分析及影响范围预测研究(DQKJ2023-4)
论文发表日期：2025-06-30
在线出版日期：2025-09-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 609-620 )
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