地球科学|邬礼扬,殷坤龙等:基于集成学习建模的滑坡易发性评价

学术   科学   2025-01-02 16:00   湖北  

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单一的机器学习模型往往难以满足滑坡易发性制图的需要,为提升滑坡易发性评价精度.提出了一种基于集成策略的机器学习模型组合优化的方法,以重庆市云阳县西部的12个乡镇为例进行滑坡易发性评价.首先,基于366处滑坡数据以及高程、坡度等9个指标因子构建易发性评价指标体系.然后以决策树模型(decision tree mode,DT)、逻辑回归模型(logistic regression,LR)和贝叶斯网络模型(bayesian network,BN)为基础模型,利用集成学习的三大类型,袋装法(bagging)、提升法(boosting)以及堆叠法(stacking)进行模型组合.并对各组合模型分别用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),贝叶斯算法(bayesian optimization,BO)进行超参数优化以及K最邻近算法(K-nearest neighbor,KNN)进行模型链接.最后采用ROC曲线与统计分析的方式来评估各集成学习模型精度.研究结果表明:与基础模型相比,三类集成学习模型精度均有提升,DT-LR-BN模型提升了3.5%~12.8%,RF模型提升了8%;BO-XGBoost模型提升了13.1%;KNN-stacking模型提升了7.4%~17%,BO-XGBoost模型的AUC值最高为0.811.集成学习能有效提升机器学习模型性能,提高滑坡易发性制图的精度,研究为机器学习模型之间的组合优化提供了新的思路与方法.本文得出以下结论:
(1)集成学习模型在滑坡易发性评价中具有较好的应用效果,模型精度比基础模型高.基础模型经过集成后,DT-LR-BN模型精度为0.742,提升了3.5%~12.8%,RF模型精度为0.775,提升了8.0%;BO-XGBoost模型精度为0.811,提升了13.1%;KNN-stacking模型精度为0.77,提升了7.4%~17.0%.并且集成学习模型易发性制图效果也优于基础模型.
(2)不同的集成学习模型在滑坡易发性评价中具有不同的特点,RF模型精度在极高易发区比DT-LR-BN模型高,极低易发区则相反.KNN-Stacking模型性能比基础模型更好,但是模型存在一定不确定性.而基于Boosting方法集成BO-XGBoost模型性能最好,具有最强的预测能力,在研究区应用效果最好. 
(3)由集成学习模型所得滑坡易发性区划图可知,云阳县西部地区滑坡高易发区域主要集中在长江及其支流沿岸以及人类工程活动密集的集镇区域.库水位升降和人类工程活动是诱发滑坡的主要因素. 
图1 研究区地理位置(a), 滑坡灾害分布(b), 蔡家坝滑坡范围(c)
图2 集成学习建模技术路线图
图3 滑坡易发性区划



文章刊登在《地球科学》第49卷第10期

邬礼扬, 曾韬睿, 刘谢攀, 郭子正, 刘真意, 殷坤龙, 2024. 基于集成学习建模的滑坡易发性评价. 地球科学, 49(10): 3841-3854. doi: 10.3799/dqkx.2022.451

Wu Liyang, Zeng Taorui, Liu Xiepan, Guo Zizheng, Liu Zhenyi, Yin Kunlong, 2024. Landslide Susceptibility Assessment Based on Ensemble Learning Modeling. Earth Science, 49(10): 3841-3854. doi: 10.3799/dqkx.2022.451

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