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A Comparative Study of Landslide Susceptibility Mapping Using SVM and PSO-SVM Models Based on Grid and Slope UnitsEstudio comparativo de la cartografía de la susceptibilidad a los corrimientos de tierras mediante modelos SVM y PSO-SVM basados en unidades de cuadrícula y de pendiente

Resumen

El objetivo principal de este estudio es aplicar y comparar la racionalidad de los mapas de susceptibilidad a los corrimientos de tierras utilizando modelos de mquina de vectores soporte (SVM) y de optimizacin de enjambre de partculas acoplada a mquina de vectores soporte (PSO-SVM) en el condado de Lueyang (China), mejorar la conexin con el terreno natural y analizar la aplicacin de unidades de cuadrcula y unidades de pendiente. Se identificaron un total de 186 ubicaciones de corrimientos de tierras mediante informes anteriores y estudios de campo. El inventario de desprendimientos se dividi aleatoriamente en dos partes: el 70% para el conjunto de datos de entrenamiento y el 30% para el conjunto de datos de validacin. Basndose en los datos de mltiples fuentes y en el entorno geolgico, se seleccionaron 16 factores condicionantes de los corrimientos de tierras, incluidos los factores de control y los factores desencadenantes (es decir, altitud, ngulo de la pendiente, aspecto de la pendiente, curvatura del plano, curvatura del perfil, SPI, TPI, TRI, litologa, distancia a las fallas, TWI, distancia a los ros, NDVI, distancia a las carreteras, uso del suelo y precipitaciones). La susceptibilidad entre cada factor condicionante y el deslizamiento se dedujo utilizando un modelo de factor de certeza. Posteriormente, combinados con unidades de cuadrcula y unidades de pendiente, los modelos de susceptibilidad a los corrimientos de tierras se llevaron a cabo mediante los mtodos SVM y PSO-SVM. La capacidad de precisin de la cartografa de susceptibilidad a deslizamientos producida por diferentes modelos y unidades se verific mediante una curva receiver operating characteristic (ROC). Los resultados mostraron que el modelo PSO-SVM basado en unidades de pendiente tuvo el mejor rendimiento en la cartografa de susceptibilidad a deslizamientos, y los valores del rea bajo la curva (AUC) de los conjuntos de datos de entrenamiento y validacin son 0,945 y 0,9245, respectivamente. Por lo tanto, el algoritmo de aprendizaje automtico combinado con las unidades de pendiente puede considerarse una tcnica fiable y eficaz para la cartografa de la susceptibilidad a los corrimientos de tierras.

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  • Formato:pdf
  • Idioma:Inglés
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