【摘 要】
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针对基于泥石流因子评价方法中选取因子不一及训练样本少的问题，提出了一种基于原型网络的沟谷泥石流灾害易发性评价方法。首先，通过元学习方式组织训练数据，计算每一类沟谷的原型中心。其次，计算未知样本与每一类原型中心的距离，得到其从属类别的概率。最后，根据类别概率计算沟谷的泥石流易发性指数，得到泥石流易发性评价等级。运用模型对怒江州的沟谷进行评价，并与历史灾害数据进行比对，分类正确率达到67.39%，历史
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61966040）；
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针对基于泥石流因子评价方法中选取因子不一及训练样本少的问题，提出了一种基于原型网络的沟谷泥石流灾害易发性评价方法。首先，通过元学习方式组织训练数据，计算每一类沟谷的原型中心。其次，计算未知样本与每一类原型中心的距离，得到其从属类别的概率。最后，根据类别概率计算沟谷的泥石流易发性指数，得到泥石流易发性评价等级。运用模型对怒江州的沟谷进行评价，并与历史灾害数据进行比对，分类正确率达到67.39%，历史事件中泥石流灾害严重程度与模型的评价等级吻合度较好。相比传统实地勘测和因子评价等方法，文章方法能够通过遥感影像进行泥石流灾害区域的快速识别与评价，为泥石流灾害的预警预测研究带来新的思路。
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