遥感与地理信息系统学报

抽象的

一种减少大空间尺度坡度敏感性高估的多阶段技术

Cullen CA、Kashuk S、Suhili R、Khanbilvardi R 和 Temimi M

降雨引起的滑坡是倾斜地形上最常见的自然灾害之一。它们在世界范围内造成了重大的经济损失和人员伤亡。大多数引起浅层滑坡的因素都是局部的，只能在较大尺度上绘制，而且不确定性很高。本文尝试使用缓冲区和阈值技术缩小大面积区域并尽量减少局部尺度上的坡度不确定性，以确定坡度不稳定性，然后在第二阶段，使用逻辑回归确定大尺度上的敏感性。ASTER GDEM V2 用于坡度和缓冲区分析的地形特征描述。研究了美国大陆综合滑坡清单中列出的 230 起浅层降雨引起的滑坡的四个静态参数（坡度角、土壤类型、土地覆盖和海拔）。在每次滑坡事件周围创建相当于 5、25 或 50 公里的边界缓冲区，以方便对坡度阈值进行统计分析。将像素点 50、75、95、99 和最大百分位数处的坡度角度阈值相互比较，并在逻辑回归环境中测试最佳拟合度。确定低于 75 百分位数阈值的值会错误地表示易受影响的坡度角度，因为不包括高于 35° 的坡度。当使用 99 百分位数坡度角度阈值时，可以实现最佳的坡度角度范围和回归拟合。由此产生的逻辑回归模型以 97.2% 的准确率正确预测了最多的案例。逻辑回归模型被带到 ArcGIS，在那里所有变量都根据其相应的系数进行处理。根据现有的滑坡记录及其空间分布，创建了美国大陆的区域滑坡概率图，并进行了分析。预计未来将降水等动态参数和土壤湿度等其他代理参数纳入模型将进一步提高准确性。关键词：浅层滑坡；边坡不稳定性；阈值分析；逻辑回归；区域分析；GIS；遥感简介降雨诱发的滑坡是倾斜地形上最常见的自然灾害之一。它们通常会在全球范围内造成巨大的经济损失和人员伤亡。2004 年至 2010 年间，全球至少有 32,322 人死亡 [1]；仅在美国，滑坡每年平均造成 10-20 亿美元的损失和 25 人以上死亡 [2]。了解、测绘、建模和预防这些毁灭性事件的善后工作是一项重要的科学和操作工作 [3]。“滑坡”一词描述的是成坡物质（包括岩石、泥土和碎片）向下和向外的运动 [4]。尽管滑坡被认为是多种静态和动态因素复杂相互作用的结果 [5-7]，但坡度对斜坡滑动的敏感性有很大影响。即使斜坡上的物质分布均匀且各向同性，坡度的增加通常也会导致滑坡的可能性增加 [5]。不可否认，许多其他参数对于滑坡风险分析也至关重要。例如，土地利用和土地覆盖的变化，如砍伐森林、伐木、修路、陡坡上的耕作和火灾，都会对滑坡活动产生重大影响 [8]。此外，森林植被