馬俊杰

摘 要：滑坡災(zāi)害是我國(guó)經(jīng)常發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害之一，滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)可以從空間和概率上將研究區(qū)劃分成不同的滑坡風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果可為滑坡治理和防治做出重要的決策支持。本研究以貴州省遵義市作為研究區(qū)，選取高程、坡度、NDVI等八個(gè)影響因素作為本次滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的滑坡影響因子，選用決策樹(shù)、隨機(jī)森林、GDBT三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的訓(xùn)練模型。通過(guò)自然間斷法將評(píng)價(jià)結(jié)果按照易發(fā)性大小分成極高易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)和極低易發(fā)區(qū)五類。使用ROC曲線和滑坡點(diǎn)密度對(duì)三種模型的效果進(jìn)行對(duì)比分析。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí);滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià);遵義市

中圖分類號(hào)：P694 ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? 文章編號(hào)：1003-5168（2022）6-0129-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.06.030

Study on Landslide Susceptibility Assessment Based on Machine Iearning in Zunyi City

MA Junjie

（School of Spatial Information and Surveying engineering， Anhui University of Science and Technology，Huainan 232001，China）

Abstract： Landslide disaster is one of the most common geological disasters in China. The evaluation of landslide disaster susceptibility can be divided into different risk levels from spatial and probability. The evaluation results of landslide susceptibility can provide important decision support for landslide control and prevention. In this paper， Zunyi City of Guizhou Province is taken as the research area， eight influencing factors such as elevation， slope and NDVI are selected as the influencing factors of landslide susceptibility evaluation， and three machine learning algorithms including decision tree， random forest and GDBT are selected as the training models of landslide susceptibility evaluation. Natural discontinuity method was used to classify the evaluation results into five types： extremely high， high， medium， low and extremely low. ROC curve and landslide point density were used to compare and analyze the effects of the three models.

Keywords： machine learning; evaluation of landslide susceptibility;Zunyi City

0 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，需要建造更多的空間來(lái)滿足人們生活和工作的需求，地質(zhì)災(zāi)害是必須要事先考慮的問(wèn)題，建造這些空間要避開(kāi)容易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的地方[1]?；率俏覈?guó)常見(jiàn)的地質(zhì)災(zāi)害之一，對(duì)重要區(qū)域進(jìn)行滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)，從概率的角度將空間劃分出不同滑坡發(fā)生可能性程度的區(qū)域，這將幫助決策者避開(kāi)容易發(fā)生滑坡災(zāi)害的地方，也會(huì)間接地減少由于滑坡造成的損失[2-3]。

滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)的發(fā)展經(jīng)歷了定性到半定量再到定量的發(fā)展趨勢(shì)[4-6]。定性和半定量的方法主要依靠力學(xué)模型和專家知識(shí)，這種方法效率有限，容易受主觀因素影響，而且不適用于大范圍的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[7-8]。隨著計(jì)算機(jī)和人工智能大數(shù)據(jù)的發(fā)展，用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)已經(jīng)逐步流行起來(lái)[9]。徐勝華等用支持向量機(jī)的方法進(jìn)行了陜西地區(qū)的滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)[10];武雪玲等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練[11];Xing等用邏輯回歸完成了滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[12]。以上這些方法都取得了不錯(cuò)的效果。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

遵義市位于貴州省東北部，處于東經(jīng)106°17′—107°26′，北緯27°13′—28°04′，海拔800～1 300 m，大婁山橫穿遵義市全境，遵義市巖溶地貌發(fā)育廣泛，降雨充沛，經(jīng)常發(fā)生各種地質(zhì)災(zāi)害，選取遵義市作為研究區(qū)是非常有意義的。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

遵義市的滑坡災(zāi)害點(diǎn)數(shù)據(jù)、降雨量數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心。災(zāi)害點(diǎn)原始數(shù)據(jù)格式有shape格式和excel格式，包含崩塌、塌陷、泥石流、地面沉降、地裂縫、滑坡、斜坡七大類主要的地質(zhì)災(zāi)害類型。30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)和landsat8衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云。居民點(diǎn)數(shù)據(jù)、河流數(shù)據(jù)和地表覆蓋數(shù)據(jù)是在全國(guó)自然資源服務(wù)部網(wǎng)站申請(qǐng)下載的數(shù)據(jù)。本次遵義市滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)以柵格單元為基本評(píng)價(jià)單元，分辨率為30 m。

2 滑坡影響因子與機(jī)器學(xué)習(xí)模型

2.1 滑坡影響因子

通過(guò)對(duì)滑坡影響因子綜合評(píng)價(jià)能夠反映研究區(qū)發(fā)生滑坡災(zāi)害的容易程度。本研究選取了高程、坡度、坡向、降雨量、距居民點(diǎn)距離、距河流距離、土地利用、NDVI等八種可以反映研究區(qū)地質(zhì)地貌、水文氣候和人類活動(dòng)的因素作為滑坡影響因子。

2.1.1 地質(zhì)地貌。地質(zhì)地貌是誘發(fā)滑坡的重要因子，在不同地質(zhì)條件下滑坡的啟動(dòng)條件不同，例如，松軟巖層、地形起伏度等會(huì)大大增加滑坡發(fā)生的可能性。高程可以反映研究區(qū)的海拔情況，海拔不同對(duì)發(fā)生滑坡的條件也有所不同;坡度和坡向可以反映區(qū)域內(nèi)的地形起伏情況，坡度大小和坡向會(huì)不同程度地誘發(fā)滑坡災(zāi)害;土地利用和NDVI可以反映研究區(qū)地表形態(tài)。

2.1.2 水文氣候。水文氣候情況是影響滑坡災(zāi)害發(fā)生的重要外界誘發(fā)因素，潮濕的地表會(huì)讓巖土更容易移動(dòng)，這種情況下比較容易發(fā)生滑坡地質(zhì)災(zāi)害。降雨量和河流可以補(bǔ)充區(qū)域內(nèi)地表巖層的含水量，所以本研究選取年累計(jì)降雨量和到河流距離作為反映研究區(qū)的水文氣候的影響因子。

2.1.3 人類活動(dòng)?；聻?zāi)害也容易受到人類活動(dòng)的影響，由于人類的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)會(huì)在一定程度上改變地表的覆蓋情況和地表巖層的易滑程度，本研究選取距離居民點(diǎn)的距離和地表覆蓋作為能反映人類活動(dòng)的滑坡影響因子。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型

2.2.1 隨機(jī)森林。隨機(jī)森林是通過(guò)有放回地隨機(jī)抽取樣本，并隨機(jī)選取不同規(guī)模的特征組建訓(xùn)練集，用多棵決策樹(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在隨機(jī)森林模型中，決策樹(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和剪切閾值都是隨機(jī)選取的，大大提高了模型的魯棒性和避免模型過(guò)擬合。目前，隨機(jī)森林被廣泛應(yīng)用在分類預(yù)測(cè)領(lǐng)域。

2.2.2 梯度提升樹(shù)。GBDT算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)很重要的算法，和隨機(jī)森林一樣都是集成學(xué)習(xí)的一種，但是GBDT用的是另外一種組合迭代方式。利用前一輪基學(xué)習(xí)器的誤差更新權(quán)重，這樣一直迭代下去，不斷地迭代更新直到找到合適的權(quán)重。和隨機(jī)森林不同的是GBDT模型每個(gè)基學(xué)習(xí)器之間是相互關(guān)聯(lián)的，是一種串聯(lián)的方式。

2.2.3 決策樹(shù)。決策樹(shù)是一種常用的監(jiān)督分類方法，從根節(jié)點(diǎn)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的某個(gè)特征進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果將該樣本分配到某節(jié)點(diǎn)中，如此重復(fù)對(duì)每個(gè)特征進(jìn)行分配直到到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)，最后將樣本分到葉節(jié)點(diǎn)中。決策樹(shù)的本質(zhì)是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中歸納出分類規(guī)則，得到條件概率模型。

3 結(jié)果與分析

本研究利用三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果，如圖1所示，從模型精度和滑坡點(diǎn)密度兩方面對(duì)三種模型進(jìn)行比較分析。

3.1 模型精度比較

滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)，從問(wèn)題本質(zhì)上來(lái)說(shuō)就是二分類問(wèn)題，只不過(guò)要更偏向二值中某個(gè)值的程度。對(duì)于這種問(wèn)題，受試者工作曲線（Receiver Operating Characteristic，Curve ROC曲線）和線下面積AUC值是常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)。曲線通過(guò)設(shè)定不同的門檻獲得一系列二分類的結(jié)果，然后計(jì)算歷史滑坡點(diǎn)被標(biāo)為滑坡點(diǎn)的比例結(jié)果作為縱坐標(biāo)，將非滑坡點(diǎn)標(biāo)為非滑坡點(diǎn)的比例作為橫坐標(biāo)，這樣標(biāo)繪出來(lái)的曲線就是ROC曲線，ROC曲線和橫坐標(biāo)之間空間的面積即AUC值。曲線越凸線下面積越大，說(shuō)明模型精度越高，曲線越凸AUC值越小，模型精度越差。為了衡量模型的性能，將采用ROC曲線以及AUC值作為指標(biāo)對(duì)比三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。

三種模型得到的ROC曲線和AUC值如圖2所示，根據(jù)對(duì)比可知，隨機(jī)森林模型效果最好，明顯高于其他兩種模型，決策樹(shù)最差，GBDT算法介于兩者之間。

3.2 滑坡點(diǎn)密度比較

對(duì)于歷史滑坡點(diǎn)來(lái)說(shuō)，滑坡點(diǎn)應(yīng)該集中于極高易發(fā)區(qū)，也就是說(shuō)極高易發(fā)區(qū)的滑坡點(diǎn)密度最高，易發(fā)性越低滑坡點(diǎn)密度越低。

將三種模型得到的評(píng)價(jià)結(jié)果與歷史滑坡災(zāi)害點(diǎn)進(jìn)行疊加，得到每個(gè)區(qū)域的滑坡點(diǎn)密度。從表2中可以看出滑坡點(diǎn)密度從極低易發(fā)區(qū)到極高易發(fā)區(qū)逐步上升，主要集中在極高易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)。通過(guò)三種方法的對(duì)比，隨機(jī)森林模型得到的結(jié)果最好，其次是GBDT，最差的是決策樹(shù)。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究將貴州省遵義市作為研究區(qū)，采用高程、坡度、坡向等八種滑坡影響因子利用GBDT、隨機(jī)森林和決策樹(shù)三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行滑坡易發(fā)性模型的訓(xùn)練，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果從ROC曲線和滑坡點(diǎn)密度兩方面進(jìn)行對(duì)比分析，得到的結(jié)果是隨機(jī)森林模型效果最好，其次是GBDT，最差的是決策樹(shù)模型。

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