中图分类号：P237 文献标识码：A doi：10.12128/j.issn.1672-6979.2025.07.005

0引言

地质灾害的早期识别和易发生区域的监测是防灾减灾的重要工作。山东省的地貌特征呈现为山高谷深、崖陡壁峭，且不同岩性组合和强烈的地质构造运动加剧了该区域地质结构的不稳定性。而季风区域大陆性气候，雨量集中，灾害性天气频发，使鲁中南地区成为地质灾害易发生区域[1-4]。本文选择山东省临沂市平邑县作为研究区域，进行地质灾害易发性区域的识别和提取。

由于遥感技术的快速发展，利用遥感影像对地质灾害早期识别和易发生区域的监测已成为防灾减灾的重要手段。多光谱影像结合了地形数据和气候数据的多源异构数据，包含了更加丰富的特征信息，有助于地质灾害易发性区域的提取。如裘湧泉[5基于高分二号和哨兵2A影像，根据构建的识别规则，利用决策树分类的面向对象方法提取滑坡信息，正确提取率为 82.40% ；白石[等融合高分辨率遥感影像和数字高程模型数据，利用面向对象多特征变化向量分析法，对研究区内的滑坡区域进行识别。多源异构数据丰富的特征信息，也为利用优化的机器学习算法进行地质灾害易发性区域的提取提供了支撑。近年来，通过机器学习算法对遥感影像进行解译，从而进行地质灾害的早期识别和易发性研究取得了众多的研究成果[]。如Stumpf[8]等人提出了一种结合面向对象图像分析技术和随机森林算法的监督分类方法，该分类方法能够减少人工标注工作，并以客观的方式选取重要的对象特征和分类阈值，提高识别过程的客观性和效率；……