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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
ID：667
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-10 22:12:56 Hits：2143
Oral Presentation
Start Time：2024-05-20 10:00（Asia/Shanghai）
Duration：7min
Session：S11 主题11、地表过程与地貌 »
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Abstract
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。
Keywords
切沟侵蚀,机器学习,青藏高原,影响因素
Speaker
杨宗达
硕士研究生 云南大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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