李文娟，邵 海

（中国地质环境监测院，北京 100081）

0 引言

在国内外地质灾害野外调查研究领域中，滑坡灾害这种地质现象十分常见，它表示斜坡产生的沿剪切面或整体向下滑移的过程与结果[1]。若仅依靠群测群防等人工措施对区域滑坡群逐一治理，时间效率将非常低下[2]。为了有效获取滑坡灾害发生的位置，对重点研究区域滑坡灾情的孕灾环境准确评估将十分关键，由此引发的区域滑坡易发性问题在全球范围内也一直受到广泛关注[3-4]。

在滑坡空间预测领域，许多国内外学者利用较为成熟的计算机算法和滑坡野外调查经验进行了相应的融合研究[5-6]。GUZZETTI 等[7]从意大利某典型滑坡区域空间预测方法探究的目的出发，利用多模型融合的方法，对相关算法的精确度指标进行了横向研究；EECKHAUT等[8]则以法国香槟亚丁省滑坡群为研究对象，针对线性模型和非确定性模型的各自特点，搭建了基于数理统计算法的稳定性分区流程，完成了对区域滑坡易发性的空间类别划分；NICHOL 等[9]则应用高分辨率遥感影像的纹理特征，对滑坡空间稳定或非稳定区域进行了详细的分区描述。时至今日，3S 技术的不断发展为区域滑坡易发性评价提供了更为多维与细致的技术方向，使得后来的学者可从多方位及定量的角度实现滑坡灾情的信息处理，同时也融合了计算机智能化运算属性，通过引入数据挖掘的概念，赋予滑坡空间数据分析的能力[10-12]。本文以前人的研究作为基础，构建了融合遥感图像处理技术和多维数据挖掘方法的稳定性智能空间划分过程，最后建模分析并完成了秭归——巴东区内滑坡易发性评估单元的分类预测。……