[发明专利]一种基于空间逻辑回归与地理探测器的滑坡易发性评价方法

说明书

本发明公开了一种基于空间逻辑回归与地理探测器的滑坡易发性评价方法，该方法主要包括：基础评价单元的提取；评价因子的筛选；建立空间逻辑回归模型；评估空间逻辑回归模型；而且，通过地理探测器计算坡面单元中的影响因子对滑坡空间分布的贡献度，并选取对滑坡空间分布具有显著贡献度的影响因子作为空间逻辑回归模型的自变量，再利用测试数据集，求解空间逻辑回归模型的回归系数。由于本发明在建立空间逻辑回归模型时，选取滑坡空间分布具有显著贡献度的影响因子作为自变量，同时利用了空间数据的属性信息和空间结构信息，将空间自相关效应作为一种潜在信息来源对模型进行改进，使得模型的拟合度、预测精度得到了显著提升。

技术领域

本发明涉及自然灾害的风险管理领域，具体而言涉及一种基于空间逻辑回归与地理探测器的滑坡易发性评价方法。

背景技术

滑坡因其巨大的致灾力可对人民的生命财产造成严重的损失，滑坡易发性评价是防灾减灾工作的重要基础及核心内容。尽管大量的方法已被应用于先前的滑坡易发性评价，但是这些方法仅仅利用了地理数据的属性信息，而没有考虑地理数据的空间结构特征，这使得滑坡易发性评价结果的偏误。此外，滑坡易发性评价指标的选取受主观性影响，这在一定程度上限制评价结果的可靠性。另一方面，相邻格网间往往存在空间相关性，这是表征研究对象空间分布的重要信息，然而，许多研究忽略空间自相关效应这一空间结构信息，使得易发性评价结果偏误。此外，由于评价因子的选取并没有严格的标准，因子选取受评价者的专业知识以及数据信息利用率影响较大，使得易发性地图结果存在一定的主观性。

滑坡易发性评价的基础评价单元主要有两种形式：滑坡面和规则格网。在当前滑坡易发性评价中，主流的方法是将研究区被划分为规则格网，再应用以统计理论为基础的数据驱动方法推断每个格网发生滑坡的可能性，但在进行滑坡易发性评价中存在空间自效应，不能使易发性结果达到最优；滑坡面更加接近滑坡体的实际边界，但滑坡面的提取方法比较复杂，因此其应用受到一定程度限制。

发明内容

本发明提出一种基于空间逻辑回归与地理探测器的滑坡易发性评价方法，以解决现有技术中因未考虑地理数据的空间结构特征，使得滑坡易发性结果偏误的问题，此外还解决了因忽略自身的空间结构信息而只考虑空间属性信息，使得易发性地图的可靠性降低的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种滑坡易发性评价方法，包括以下步骤：

S1：对已知滑坡发生次数的待评估区域的坡面进行基于数字高程模型的地表水文分析，得到坡面单元，将所述坡面单元作为基础评价单元；

S2：通过地理探测器计算所述基础评价单元中的影响因子对滑坡空间分布的贡献度，选取对滑坡空间分布具有显著贡献度的影响因子作为评价因子；

S3：建立空间逻辑回归模型，将步骤S2中筛选出的评价因子作为所述空间逻辑回归模型的自变量，并利用测试数据集，求解所述空间逻辑回归模型的回归系数；

S4：利用所述步骤S3确定的空间逻辑回归模型对所述待评估区域的滑坡易发性进行预测。

示例性地，所述步骤S1中的坡面单元是崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害发育的基本单元。在各类控制因子中坡面单元比网格单元更加适合地理要素的划分。因此采用基于高程划分的坡面单元作为基础评价单元，可以与地质环境条件紧密联系。坡面单元划分的实质是基于DEM的地表水文分析，地表水文分析包括以下步骤：

S101：建立待评估区域的数字高程模型和反转数字高程模型；

S102：分别对所述数字高程模型和所述反转数字高程模型进行洼地填充，通过分别分析经洼地填充后的所述数字高程模型和所述反转数字高程模型的水流方向和河网图确定所述数字高程模型和所述反转数字高程模型的出水点，进而确定所述数字高程模型集水流域和所述反转数字高程模型的反向集水流域；

S103：将所述集水流域和所述反向集水流域进行栅格矢量数据转换，得到一个立体图形；