[发明专利]基于频率比-随机森林模型的区域崩岗易发性预测方法

权利要求书

1.基于频率比-随机森林模型的区域崩岗易发性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：以栅格单元作为基础评价单元，通过ENVI和ArcGIS平台管理并分析研究区内的崩岗编录及相关影响因子，所述影响因子为地形地貌、基础地质、水文环境、地表覆被四大类；

S2：基于地理探测器计算所述基础评价单元中影响因子对崩岗空间分布的贡献度，选取对崩岗空间分布具有显著贡献度的影响因子作为后续崩岗易发性评价的评价指标；

S3：基于频率比模型，建立初始崩岗易发性级别，并进一步确定非崩岗栅格单元样本；

S4：基于各评价指标的频率比值、崩岗栅格单元、随机选择的非崩岗栅格单元，建立频率比-随机森林模型。

2.根据权利要求1所述的基于频率比-随机森林模型的区域崩岗易发性预测方法，其特征在于，所述步骤S1是根据研究区的基础地质资料，基于ArcGIS、ENVI和奥维地图平台与遥感影像目视解译来获取研究区的地形地貌、水文环境、地层岩性、地表覆被四大类影响因子的。

3.根据权利要求1所述的基于频率比-随机森林模型的区域崩岗易发性预测方法，其特征在于，步骤S2中，对所述基础评价单元的评价指标的属性值按数值大小进行数值范围分区，并计算不同分区内的q值；其中，所述q值的计算公式为：

式中，i为评价指标的分区数量，N为待评估区内基础评价单元的个数，为第i个分区内崩岗率R的方差，σ²为整个区域内崩岗率R的方差，q值用于表征评价指标对于崩岗空间分布的贡献度，且q值越大表示评价指标对崩岗空间分布的贡献度越大。

4.根据权利要求1所述的基于频率比-随机森林模型的区域崩岗易发性预测方法，其特征在于，所述步骤S3采用频率比模型得到各指标的频率比值；在ArcGIS软件中利用栅格计算器将这些频率比值进行叠加得到初始崩岗易发性值，初始崩岗易发性值越大的区域表示发生崩岗的可能性越大；在ArcGIS软件中采用自然间断点法将初始崩岗易发性值分为5类崩岗易发性级别：1-极低易发区、2-低易发区、3-中易发区、4-高易发区、5-极高易发区；在1-极低易发区和2-低易发区中随机选择与崩岗栅格单元相等的非崩岗栅格单元。

5.根据权利要求1所述的基于频率比-随机森林模型的区域崩岗易发性预测方法，其特征在于，所述步骤S3的频率比法具体方法如下：

(1)归一化处理，将连续性属性值的评价指标进行归一化处理，其归一化公式如下：

value_i＝value_i/(value_max-value_min) (2)

(2)设置归一化后的评价指标属性值保留的小数位数，如果精度设置为3，则归一化后value_i精确到小数点后3位；

(3)设置0-1以内的邻域宽度，统计落入归一化后评价指标属性值的邻域区间内的崩岗栅格单元个数及该邻域内分布的栅格单元个数，将“二者的比值”除以“研究区崩岗栅格单元总数与研究区栅格单元总数的比值”即为该属性值邻域的频率比值，频率比值计算公式为：

其中，FR_i代表归一化后评价指标中第i个属性值邻域的频率比值，S_Di代表第i个属性值邻域中崩岗栅格单元的个数，S_i代表第i个属性值邻域的栅格单元个数，S_D代表研究区崩岗栅格单元总数，S代表研究区栅格单元总数。

6.根据权利要求1所述的基于频率比-随机森林模型的区域崩岗易发性预测方法，其特征在于：所述步骤S3中采用的自然间断点法分5个等级并不是等距分类，而是基于数据中固有的自然分类，然后对分类间隔加以识别。