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申请/专利权人：成都大学

摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的跨区域滑坡易发性评价方法和装置，属于地质灾害预测技术领域。所述方法包括：建立典型区域滑坡易发性评价的样本数据库；选取目标研究区域滑坡易发性的第一评价因子，对第一评价因子进行量化，得到量化结果；从量化结果中提取检验得到典型区域的第二评价因子；构建典型区域的滑坡易发性评价模型，并进行精度验证，滑坡易发性评价模型包括逻辑回归模型、支持向量机模型、深度神经网络模型、循环神经网络模型和Transformer模型；基于迁移学习方法进行目标研究区域的滑坡易发性评价，得到易发性分区结果；对易发性分区结果进行验证及分析，从而能够提高对目标研究区域的滑坡易发性评价的效率和准确性。

主权项：1.一种基于迁移学习的跨区域滑坡易发性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：建立典型区域滑坡易发性评价的样本数据库，所述样本数据库包括训练集和测试集；S200：选取目标研究区域滑坡易发性的第一评价因子，对所述第一评价因子进行量化，得到量化结果；其中，所述第一评价因子包括地形地貌、气象水文、地质构造和人类活动维度，所述地形地貌包括高程、坡度、坡向、曲率和地形起伏度，所述气象水文包括多年平均降雨量、地形湿度指标和距水系距离，所述地质构造包括工程岩组、斜坡结构和距断层距离，所述人类活动包括距道路距离和土地利用类型；S300：从所述量化结果中提取检验得到所述典型区域的第二评价因子，所述第二评价因子与所述第一评价因子的相关系数绝对值小于一预设阈值，并具体包括：依次对所述第一评价因子进行提取，利用因子独立性检验工具，计算所述第一评价因子之间的相关系数；将所述相关系数的绝对值不小于所述预设阈值的第一评价因子剔除后作为第二评价因子；其中，第二评价因子是从第一评价因子中剔除工程岩组、斜坡结构和土地利用类型后的评价因子；以及，按照典型区域的第二评价因子的矢量边界，从目标研究区域的第一评价因子中的各因子指标中依次裁剪，对选取的典型区域的第二评价因子进行归一化量化，得到系列图层；S400：构建所述典型区域的滑坡易发性评价模型，并进行精度验证，其中，所述滑坡易发性评价模型是Transformer模型，并具体包括：基于Transformer模型构建滑坡易发性评价模型，以混淆矩阵、ROC曲线和易发性分区检验精度；S500：基于迁移学习方法进行所述目标研究区域的滑坡易发性评价，得到易发性分区结果，并具体包括：采用直推式迁移学习方法，将所述第二评价因子依次输入所述典型区域的滑坡易发性评价模型，进行逐像元的滑坡易发性评估；S600：对所述易发性分区结果进行验证及分析。

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