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申请/专利权人：兰州交通大学

摘要：本发明公开了一种基于CNN‑DF的滑坡易发性评估方法，包括：对在研究区获取的滑坡影响因子进行多重共线性试验，并基于滑坡编目计算滑坡影响因子的频率比；利用孕灾环境因子的频率比结果归一化构建相似环境，在相似环境的约束下采用均衡采样方法构建滑坡数据集；其中孕灾环境因子为从滑坡影响因子中筛选的作为环境约束的因子；搭建滑坡易发性模型对所述滑坡数据集进行滑坡易发性预测，并生成滑坡易发性图；其中，滑坡易发性模型是基于CNN模块和DF模块搭建的，利用已训练的CNN模块从训练集中提取高级特征，扩展后输入所述DF模块进行训练和测试；基于测试集，通过比较精度指标和滑坡易发性图结果来评价已训练的滑坡易发性模型的性能。

主权项：1.一种基于CNN-DF的滑坡易发性评估方法，其特征在于，包括：对在研究区获取的滑坡影响因子进行多重共线性试验，并基于滑坡编目计算滑坡影响因子的频率比；利用孕灾环境因子的频率比结果归一化构建相似环境，在相似环境的约束下采用均衡采样方法构建滑坡数据集，其中70%为训练集，30%为测试集；所述孕灾环境因子为从所述滑坡影响因子中筛选的作为环境约束的因子；搭建滑坡易发性模型对所述滑坡数据集进行滑坡易发性预测，并生成滑坡易发性图；其中，所述滑坡易发性模型是基于卷积神经网络CNN模块和深度森林DF模块搭建的，利用已训练的CNN模块从所述训练集中提取高级特征，扩展后输入所述DF模块进行训练和测试；基于所述测试集，通过比较精度指标和滑坡易发性图结果来评价已训练的滑坡易发性模型的性能；所述利用孕灾环境因子的频率比结果归一化构建相似环境，在相似环境的约束下采用均衡采样方法构建滑坡数据集，包括：将孕灾环境因子的频率比结果归一化；采用曲率分水岭法将所述研究区划分为多个斜坡单元，每个斜坡单元都生成所有孕灾环境因子的总共29个分级类别的加权独热编码；利用加权独热编码的相似性将所有斜坡单元分为205个相似环境；分别从每一所述相似环境中选择等量的滑坡和非滑坡样本建立所述滑坡数据集；所述DF模块的输入为所述CNN模块提取的长度为256的序列特征，最终输出为输入样本x的分类为1的概率；所述DF模块采用级联结构进行特征学习，级联层数N通过训练过程自动确定，每层包括两个随机森林和两个完全随机森林，每个森林产生的类向量通过K折交叉验证生成；后一级级联层接收由前一级处理的特征信息，随后将处理结果与输入向量拼接输出到下一层；在传递到新的层级时，使用验证集评价模型的结果，如果没有显著的性能增益，终止训练过程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 兰州交通大学 一种基于CNN-DF的滑坡易发性评估方法