Page 164 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第6期

1186 武 汉 大 学 学 报 （信 息 科 学 版） 2025 年 6 月

但 存 在 极 高 易 发 区 灾 害 点 占 比 最 低 的 情 况 ，这 分低易发区，因此其分区精度相对较低。Multi-
是 因 为 其 他 模 型 划 分 的 极 高 易 发 区 面 积 较 大 ， CNN 方 法 在 极 低 易 发 区 和 低 易 发 区 点 密 度 均
造 成 该 区 域 内 的 灾 害 点 数 量 增 加 ，但 由 于 面 积 低于本文方法，分别低了 0.006 和 0.025，但本文
划 分 过 大 ，导 致 点 密 度 较 低 。 MFL-LN 模 型 在 方 法 在 极 高 易 发 区 和 高 易 发 区 点 密 度 远 高 于
极 低 易 发 区 面 积 占 比 较 大 ，在 极 高 易 发 区 面 积 Multi-CNN 方 法 ，分 别 高 了 0.115 和 0.069，安 康
占比虽然最低，但其包含了更多的灾害点，评价 市 滑 坡 灾 害 易 发 区 主 要 位 于 山 脊 线 、河 流 走 向

结 果 更 准 确 和 可 靠 。 与 其 他 5 种 方 法 相 比 ， 和 河 谷 盆 地 ，而 Multi-CNN 方 法 采 用 2D-CNN
MFL-LN 方 法 在 极 高 易 发 区 灾 害 点 密 度 最 大 、 和 1D-CNN 网 络 结 构 ，未 能 动 态 地 学 习 和 调 整
极 低 易 发 区 灾 害 点 密 度 较 小 ，更 符 合 滑 坡 易 发 不 同 特 征 的 关 注 度 ，因 此 仅 将 安 康 市 少 部 分 区
区 灾 害 点 的 实 际 分 布 情 况 。 MSCNN 方 法 相 比 域 划 分 为 低 易 发 区 和 极 低 易 发 区 ，灾 害 点 在 这
本 文 方 法 ，在 中 、高 易 发 区 点 密 度 分 别 高 0.013 些区域的分布较少，所以点密度较低。SFCNet
和 0.002，但 在 极 高 易 发 区 比 本 文 方 法 低 0.021， 方法在极低易发区点密度比本文方法低 0.001，
低易发区和极低易发区的点密度分别比本文方 SVM 方 法 在 低 易 发 区 点 密 度 比 本 文 方 法 低
法 高 0.026 和 0.004，表 明 MSCNN 方 法 通 过 融 0.004，然 而 ，两 种 方 法 未 能 有 效 融 合 滑 坡 区 域
合多层特征对高易发区具有较好的学习和表征 的全局和局部空间特征，导致特征挖掘不足，造

能力，但未能聚焦于重要特征，导致无法细化部 成在其他等级易发区的精度较低。

图 14 不同模型滑坡易发性分区点密度统计
Fig. 14 Point Density Statistics of Landslide Susceptibility Zones for Different Models

图 15 不同模型滑坡易发性分区占比统计
Fig. 15 Proportion Statistics of Landslide Susceptibility Zones for Different Models