一种利用机器学习模型和SBAS-InSAR形变进行滑坡易发性预测的方法

本发明涉及一种利用机器学习模型和SBAS‑InSAR形变进行滑坡易发性预测的方法，获取样本区域内的环境静态因子以及滑坡编录，并基于SBAS‑InSAR技术获取动态因子，基于随机森林算法建立滑坡预测模型，将静态因子、动态因子以及滑坡编录输入滑坡预测模型进行训练；将待测区域的环境静态因子以及动态因子输入经过训练后的滑坡预测模型，获取滑坡易发性图。该滑坡易发性制图的方法将地表形变速率作为动态因子融入滑坡易发性评价中，为滑坡预防和减灾提供了科学依据，通过获取地表升轨形变速率以及降轨形变速率，并将地表形变速率整合进静态因子数据集中，在完成统一的数据预处理后，静态因子与动态因子数据被输入至滑坡预测模型进行联合训练与评估，具有精度高的优点。