為了在基于過程的模型中準(zhǔn)確表示邊坡穩(wěn)定性，有必要包含大量涉及滑坡幾何形狀和內(nèi)部結(jié)構(gòu)的局部特征的特征。這包括但不限于斜坡的分層和不連續(xù)性、運動裂縫、裂片、陡坡、地壘/地塹結(jié)構(gòu)、降雨、空氣和土壤溫度、土壤水分含量、許多點的地下水位、地表和深度但是，獲取所有這些必要信息很麻煩，因此，這些模型被稱為特定地點模型，因為它們主要關(guān)注單個滑坡或小區(qū)域。

然而，到目前為止，由于復(fù)雜的自然環(huán)境，使用的滑坡敏感性和劃定方法的預(yù)測準(zhǔn)確性仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)

機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法展示了以高精度解決非線性現(xiàn)實世界問題的有前途和有效的方法

最近，ML 中的集成方法在各個領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，特別是在計算地球科學(xué)中，因為它們可以從一組分類器中構(gòu)建學(xué)習(xí)器，以在許多現(xiàn)實世界的任務(wù)中以顯著的準(zhǔn)確度處理復(fù)雜和高維數(shù)據(jù)（Dietterich?2000?; 周2014）。由于以下原因，構(gòu)建“適當(dāng)”的集成是很有可能的：

（1）集成算法能夠平均投票并減少選擇不正確分類器的風(fēng)險；

（2）通過從許多不同的初始點執(zhí)行局部搜索構(gòu)建的集成可能比任何單個分類器都可以提供對手頭目標(biāo)函數(shù)的改進(jìn)近似；

（3）他們能夠擴(kuò)展目標(biāo)函數(shù)的空間。然而，檢查 LSM 的多集成框架是有限的，并且它們的性能正在評估中

計算步驟和方法的工作流程如圖5所示，主要涉及三個步驟：

（1）使用事后航拍照片和現(xiàn)場再生準(zhǔn)備滑坡清單；

(2) 研究多重共線性分析，估計滑坡誘發(fā)因素的等級，并通過應(yīng)用多個集成機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型（bagging、boosting 和 stacking）生成 LSM 圖；

(3) 比較和驗證每個模型的性能。以下流程圖詳細(xì)描述了整個過程

Flowchart of the methodology followed in this study本研究采用的方法流程圖

迄今為止，對于誘發(fā)因素的選擇尚無正常規(guī)律或普遍共識。坡度、坡向、巖性、平面曲率和排水密度是最廣泛使用的誘發(fā)因素，誘發(fā)因素應(yīng)根據(jù)滑坡的觸發(fā)機(jī)制、滑坡類型、案例研究區(qū)域的特征、可用的數(shù)據(jù)集和使用的模型

。13個誘發(fā)因素，即高程（DEM）、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、總曲率、排水密度、到排水管網(wǎng)的距離、河流功率指數(shù)（SPI）、地形位置指數(shù)（TPI）、土地利用、累積根據(jù)以往的文獻(xiàn)。高程、坡度、坡向、曲率、平面曲率、剖面曲率等形態(tài)參數(shù)是在ArcGIS 10.5軟件中從10 m的數(shù)字高程模型（DEM）中提取的。

?地形位置指數(shù) (TPI) 因子，也稱為相對地形位置，是一種地形崎嶇度測量值和當(dāng)?shù)馗叱讨笖?shù)。。TPI指數(shù)對于識別景觀格局和邊界非常有用，與巖石類型、主導(dǎo)地貌過程、土壤特征、植被等相對應(yīng)。將最終輸出的柵格分類為山脊、上坡、中坡、平坡、下坡, 和使用自然休息的山谷。

為了檢查水文相關(guān)因素的影響，考慮到排水管網(wǎng)的距離和排水密度。到排水管網(wǎng)的距離和排水密度分別通過 ArcGIS 10.5 軟件中的歐幾里得距離和線密度工具計算。

人們普遍認(rèn)為，近坡面的積水會通過改變土壤材料的重量和重力勢能來影響山坡的強(qiáng)度。為了將這種可變性整合到滑坡模型中，提取了復(fù)合地形指數(shù)（CTI）作為潛在土壤濕度的替代物

多重共線性分析

方差膨脹因子 (VIF) 和容差 (TOL) ，如果 VIF 值大于 10 或公差值小于 0.1，則表明誘發(fā)因素存在多重共線性問題

使用集成 ML 方法的模型的整體準(zhǔn)確性可以通過因子選擇來提高，因為數(shù)據(jù)集中的某些因子可能會產(chǎn)生噪聲，從而降低模型的整體預(yù)測能力。因此，有必要檢查和消除具有低或無效預(yù)測能力的誘發(fā)因素。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的在日本山区流域使用支持向量机和 bagging、boosting 和 stacking 集成机器学习框架改进滑坡评估--文献阅读的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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