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申请/专利权人：长江大学武汉校区;四川沿江攀宁高速公路有限公司;重庆大学

摘要：本发明涉及地质灾害防治技术领域，公开了一种基于负样本优化选取策略的滑坡易发性评价方法，包含以下步骤：S1：获取滑坡多源数据：获取历史滑坡编录资料，获取研究区域的滑坡影响因子多源数据，对滑坡影响因子多源数据的空间分辨率、投影坐标系与地理坐标系统一；S2：评价因子图层信息提取：通过GIS平台从所述多源数据中提取评价因子信息，建立滑坡易发性评价指标体系；S3：三维边坡稳定性分析：利用研究区域的高程信息和基岩厚度信息，采用Scoops3D对整个研究区域进行三维边坡稳定性分析。本发明避免负样本选取过程中人为因素的干扰，提高负样本选取的质量和可解释性，降低负样本选取的不确定性，能客观、高效地实现滑坡易发性评价。

主权项：1.一种基于负样本优化选取策略的滑坡易发性评价方法，其特征在于，包含以下步骤：S1：获取滑坡多源数据：获取历史滑坡编录资料，获取研究区域的滑坡影响因子多源数据，对滑坡影响因子多源数据的空间分辨率、投影坐标系与地理坐标系统一；S2：评价因子图层信息提取：通过GIS平台从所述多源数据中提取评价因子信息，建立滑坡易发性评价指标体系；S3：三维边坡稳定性分析：利用研究区域的高程信息和基岩厚度信息，采用Scoops3D对整个研究区域进行三维边坡稳定性分析，得到研究区域的安全系数值；S4：负样本选取优化：设定安全系数阈值，并根据安全系数阈值确定安全区域，在此安全区域中选取负样本，使得负样本数量和正样本数量相同；S5：构建滑坡易发性分析随机森林模型，并对模型进行训练：构建滑坡易发性分析随机森林模型，将S1中的滑坡样本和S4中选取的负样本打包构建模型样本数据集，并随机分为训练集和测试集，将训练集代入随机森林模型中进行训练，确定模型参数组合，使用测试集测试模型的预测精度；S6：利用构建的模型进行易发性分析，并生成滑坡易发性分析信息：将S2中研究区域的评价因子信息输入到随机森林模型中进行易发性分析，得到整个研究区域的滑坡易发性概率值，根据概率值将研究区域进行等级划分，输出滑坡易发性分析信息。

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