第４３卷第１期２０２３年２月水土保持通报ＢｕｌｌｅｔｉｎｏｆＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＶｏｌ．４３，Ｎｏ．１Ｆｅｂ．，２０２３收稿日期：２０２２－０４－０９修回日期：２０２２－０６－２７资助项目：安徽省重点研究与开发计划项目“典型地质灾害天地一体化协同监测关键技术研究”（２０２００４０７０２００３０）；中央高校基本科研业务费专（ＪＺ２０２１ＨＧＴＢ０１１１）；安徽省自然科学资助项目（２１０８０８５ＭＦ２３３）第一作者：董张玉（１９８６—），男（汉族），安徽省安庆市人，博士，教授，硕士生导师，主要从事高分遥感空间信息处理及其应用。Ｅｍａｉｌ：ｄｚｙｈｆｕｔ＠ｈｆｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ。基于ＧＢＤＴ－ＬＲ和信息量模型耦合的滑坡易发性评价董张玉１，２，３，张晋１，彭鹏４，王燕４，杨智４，安森１〔１．合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥２３０６０１；２．工业安全与应急技术安徽省重点实验室，安徽合肥２３０６０１；３．智能互联系统安徽省实验室，安徽合肥２３０６０１；４．安徽省地质调查院（安徽省地质科学研究所），安徽合肥２３０００１〕摘要：［目的］探索准确、快速的滑坡易发性区划方法，为区域安全监测提供参考，为政府治理滑坡灾害提供科学依据。［方法］以安徽省池州市贵池区为研究区域，采用梯度提升决策树—逻辑回归（ＧＢＤＴ－ＬＲ）和信息量（Ｉ）模型耦合的方法，实现区域滑坡易发性评价。该方法通过对原样本地学习，组合产生新的模拟样本，从而增强易发性评价模型对滑坡的拟合能力；采用Ｂｏｒｄｅｒｌｉｎｅ－Ｓｍｏｔｅ算法解决样本数据不对称的问题。选用ｒ．ｓｌｏｐｅｕｎｉｔｓ软件划分的斜坡单元作为最小评价单元，选取坡度、坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地形湿度指数（ＴＷＩ）、地形起伏度、归一化植被指数（ＮＤＶＩ）、距断裂距离和距水系距离总计１０个评价因子。分别从频率比、滑坡灾害点及隐患点密度、ＲＯＣ曲线３个方面对构建的滑坡易发性模型进行评价。［结果］试验结果表明：耦合模型Ｉ－ＧＢＤＴ－ＬＲ分别比Ｉ，ＬＲ，Ｉ－ＬＲ模型的高易发区频率比所占比例提升约１０％，１３％，７％，高易发区滑坡灾害点及隐患点密度分别提升约９，１１，７，ＲＯＣ精度提升约１０％，９％，５％。［结论］从检验指标综合来看，耦合模型的精度均高于单一模型，所提出耦合模型精度又高于Ｉ－ＬＲ耦合模型，为滑坡易发性评价提供...
