【摘 要】
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已有的滑坡易发性评估方法所采用的滑坡因子多为静态数据（如地形，地质），缺乏动态数据（如地表形变），无法充分挖掘正在变形的滑坡特征，导致滑坡易发性评估可靠性较差。合成孔径雷达干涉测量（Synthetic Aperture Radar Interferometry,In SAR）二维In SAR数据可反映滑坡在垂直和水平方向的形变特征。本文引入二维In SAR形变数据作为动态因子，结合地形、地质、水文
【基金项目】
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自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题； 甘肃省自然科学基金项目（2019M660092XB）； 兰州交通大学“天佑青年托举人才计划”基金项目（221296）；
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已有的滑坡易发性评估方法所采用的滑坡因子多为静态数据（如地形，地质），缺乏动态数据（如地表形变），无法充分挖掘正在变形的滑坡特征，导致滑坡易发性评估可靠性较差。合成孔径雷达干涉测量（Synthetic Aperture Radar Interferometry,In SAR）二维In SAR数据可反映滑坡在垂直和水平方向的形变特征。本文引入二维In SAR形变数据作为动态因子，结合地形、地质、水文以及人文共计16种滑坡影响因子，构建卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network,CNN）进行滑坡易发性动态评估；采用采用曲线下面积（Area under the curve,AUC）、Recall、Precision和（F-score,F1）多种评价指标来衡量模型精度，同时对比有无顾及二维In SAR因子的滑坡易发性评估结果，并与支持向量机（support vector machines,SVM）方法进行对比，此外，在不同场景进行应用。实验结果表明，顾及InSAR形变动态因子的多种评价指标整体精度有所提高，模型对正处于缓慢变形的滑坡易发性区域的识别具有良好的效果，在训练数据中，识别率由0.78提高至0.93；在验证数据中，识别率提升0.21，揭示出顾及二维In SAR形变因子可以提升滑坡易发性动态评估准确度。本文构建的CNN模型相比SVM方法评估结果更加可靠，在不同场景下更具有普适性和泛化能力。刘家峡水库区域高易发性主要分布于杨塔乡东北部山区、红泉镇以及三塬镇等区域，应加强实时监测。本文提出的顾及二维InSAR形变因子CNN滑坡易发性动态评估模型可为滑坡灾害预防提供新思路。
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