[口头报告]基于机器学习的青藏高原沟蚀易发性评价及影响因素研究

基于机器学习的青藏高原沟蚀易发性评价及影响因素研究
编号:667 稿件编号:1697 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-10 22:12:56 浏览:456次 口头报告

报告开始:2024年05月20日 10:00 (Asia/Shanghai)

报告时间:7min

所在会议:[S11] 主题11、地表过程与地貌 » [S11-7] 主题11、地表过程与地貌 专题11.6、专题11.7(20日上午,B2鹭江厅VIP3)

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摘要
青藏高原环境复杂脆弱,土壤侵蚀是青藏高原区域生态安全的主要威胁。切沟侵蚀是一种剧烈的土壤侵蚀过程,在青藏高原分布广泛,但对切沟侵蚀的分布及发育规律尚待进一步明晰。本研究在青藏高原区域随机布设了14187个1km×1km的调查单元,对切沟侵蚀进行遥感目视解译,基于4种机器学习模型对青藏高原沟蚀易发性进行评估,并分析其影响因素。结果表明,共3451个调查单元存在切沟侵蚀,占比24.12%,沟蚀单元的平均沟壑密度为3.94 km/km2。随机森林模型对沟蚀易发性评估结果整体优于其余3个模型,预测结果表明青藏高原约46.7%的区域其沟蚀易发性达到中等及以上级别,主要分布在喜马拉雅山系、昆仑山系等区域,坡度和土壤类型是沟蚀易发性空间分异的主要影响因素。
关键字
切沟侵蚀,机器学习,青藏高原,影响因素
报告人
杨宗达
硕士研究生 云南大学

稿件作者
杨宗达 云南大学
董一帆 云南大学
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