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摘要:机器学习广泛应用于区域滑坡易发性评价中。传统研究通常采用GIS随机生成的方法来获取安全点,但此类方法具有较大的随意性,使机器学习预测的结果精度不高,拟合性较差。此外之前的研究中区域面积选取得过小,致使降雨量在区域内差异不明显,导致训练对其不敏感,隐形地忽视了降雨量致灾因子。鉴于此,通过选取3.4万km2的渝东北区域为研究区,引入熵指数(IOE)-随机森林(RF)耦合的评价模型。(剩余14762字)
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基于熵指数与随机森林模型的滑坡易发性评价
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