刘 彬

（广东省测绘产品质量监督检验中心，广东 广州 510075）

0.引言

斜坡单元是地震、泥石流等斜坡地质灾害发育过程中最重要的衡量指标，因此可以通过探究斜坡单元的类型，衡量一片区域地质灾害发生的机理、规律，并进行预测分析。在地理信息技术被广泛应用于地质结构、地理观测等学科之后，通过GIS进行地质表面的结构分析已经是一种十分普遍的行为。将斜坡单元类型的划分应用在GIS中，是一个十分复杂的问题，现有的几种划分方法都不是很准确。

文献[1]通过地理信息系统的应用，切割了斜坡单元周边存在的界限，并基于纹理分水岭划分了斜坡单元的分割依据，并经过预处理的DEM图像，以灰度矩阵的方式，对分水岭的坡度进行了标记，使其能够将正负地形中的分水岭被准确划分。这种方法相对于其他方法拥有更好的切割效果，但是在坡度的计算上准确度较差。文献[2]通过敏感性评价获取了地势起伏的最佳提取单元，以均点算法计算了坡度的起伏均值，并获取了平均峰值的分布关系。在不同的网格中计算了坡度提取的最佳面积。这种方法着重分析坡度起伏与峰值的关系，对沟谷斜坡密度的计算帮助不大。文献[3]利用DEM坡度图像计算出来同一单元下的数据精度，并通过Python ArcPy程序获取了最佳统计单元的计算方法。在此过程中需要通过空间计算的方式，因此内存占用较大，运算时间较长，运算结果的准确度也不理想。综合以上文献，本文设计了一种以随机森林算法为核心的GIS斜坡单元类型划分方法，通过实时更新斜坡单元倾角度数，通过GIS划定了斜坡单元分类标准，并通过随机森林优化了斜坡单元划分算法。……