基于信息熵与KPSO聚类法滑坡敏感性分析

• 作者: 余文平 刘小芳 孙树林 王天宇 魏永耀
• 来源期刊: 环境保护科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡敏感性 信息熵 聚类分析 粒子群优化 GIS
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 环境管理
• 页码范围: 88-96
• 页数: 9页
• 分类号: P66
• 字数: 6426字
• 语种: 中文

摘要

选取南京地区滑坡为研究对象。基于DEM及遥感影像数据，选取样本，提取滑坡影响因素，计算影响因素熵值。利用K折粒子群优化（KPSO）方法，在GIS环境下针对地质资料缺乏情况，生成一个可靠的南京地区滑坡敏感图。自组织特征映射网络（SOM）法用作一个并行研究，结果作为KPSO法结果对比。结果表明，KPSO法聚类准确率为85%，自组织映射（SOM）法聚类结果准确率为80%，由此说明KPSO聚类法在地质资料不足前提下形成滑坡敏感区是一种行之有效的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙树林	河海大学地球科学与工程学院	76	763	15.0	25.0
3	魏永耀		9	60	5.0	7.0
6	余文平	河海大学地球科学与工程学院	4	16	3.0	4.0
7	刘小芳	河海大学地球科学与工程学院	4	16	3.0	4.0
8	王天宇	河海大学地球科学与工程学院	5	22	4.0	4.0