一种基于类别型特征提升的滑坡易发性评价方法

本发明提供了一种基于类别型特征提升的滑坡易发性评价方法，属于滑坡预测领域，该方法包括：预处理获取到的滑坡灾害研究区域的多类数据，导出滑坡点对应的评价因子原始数值，得到原始数据集，对类别型特征提升算法进行训练，并进行网格搜索，得到具有最优参数的类别型特征提升算法，并利用自适应增强模型作为元学习器，将具有最优参数的类别型特征提升算法作为基学习器进行自适应增强集成，得到集成模型；将训练集代入集成模型进行训练模拟，并将栅格点导入已训练的集成模型进行滑坡灾害易发性评价，输出滑坡灾害易发性预测图；本发明解决了现有不同的机器学习模型对复杂数据的适应能力低以及易发性评价的准确性低的问题。