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XGBoost机器学习模型与GIS技术结合的公路崩塌灾害易发性研究
| 题名： | XGBoost机器学习模型与GIS技术结合的公路崩塌灾害易发性研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 林报嘉;刘晓东;杨川;尹航 |
| 作者单位： | 中咨数据有限公司;中国地质大学(武汉); |
| 关键词： | 地质灾害易发性评估;崩塌;GIS;XGBoost;SVM;机器学习 |
| 摘要： | 地质灾害预测预警在自然灾害防治中的地位日益凸显,而地质灾害易发性评估是地质灾害预测预警的基础。文章以北京西南地区的公路崩塌灾害为研究对象,利用GIS技术从多来源、多时相的数据源中提取了包括高程、地层岩性和降水在内的多种崩塌致灾因素;尝试将新型的XGBoost机器学习模型应用于地质灾害易发性研究,将452个公路崩塌灾害样本分为70%的训练集与30%的验证集进行训练,利用召回率、ROC曲线以及模型的不确定性等指标对模型结果进行评价,并与常用的SVM模型进行对比。结果表明,XGBoost模型的训练集和验证集的召回率分别为1.00和0.87,ROC曲线下面积分别为1.00和0.91,均优于SVM模型,并且其预测价值大的样本(崩塌发生概率为0.75～1和0～0.25)占比达到93%,远高于SVM模型。将训练得到的评估模型应用于北京西南地区,叠加区域路网数据,绘制北京西南地区的公路崩塌易发性图。用"8·11"房山崩塌灾害样本验证了易发性图的可靠性,并通过易发性图识别出需要重点防范的崩塌高易发性公路路段。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 07 |
| 页码： | 20-26 |
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