基于机器学习的区域滑坡危险性评价方法综述.pdf
2021-09-25 17:02:11 999KB 机器学习 参考文献 专业指导
滑坡敏感性评估工具(LSAT) 已经准备了LSAT脚本来评估滑坡敏感性。 LSAT包含十个python脚本。 这些都是: 还为ArcGIS软件创建了一个工具文件(Landslide_Susceptibility_Assesment_Tool.tbx)。 Preparing_Data.py用于准备要建模为.csv格式的数据。 Create_LSM&Calculate_ROC.py用于创建滑坡敏感性地图,并使用包括XY坐标和概率字段的数据来计算曲线下面积(AUC)值。 使用此脚本准备的数据可以在外部软件中进行分析。 然后,可以在GIS中使用“创建LSM”和“计算ROC”脚本来处理分类结果,并可以使用AUC值创建磁化率图。 其他脚本用于通过频率比(FR),信息值(IV),逻辑回归(LR),随机森林(RF)和多层感知器(MLP)的方法创建LSM。 此外,此工具还包括针对LR,RF和MLP方
2021-09-24 10:55:29 4.97MB Python
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