冰川泥石流作为高原高寒山区的典型地质灾害，具有突发性和破坏性特征。本研究旨在探索基于机器学习算法构建高精度冰川泥石流的早期识别模型。以帕隆藏布流域为研究区，综合遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术，提取多维特征指标数据集，通过对比分析基于四种机器学习算法的精确性和泛化性来优选模型。研究结果表明基于随机森林（RF）算法的层级模型在冰川泥石流的大类和子类早期识别中具有较高的精确性（>95%）和泛化性（>87%），基于该模型在研究区内识别出降雨型泥石流46处，冰川型泥石流93处。其中冰（雪）崩型、冰川降雨融合型和冰湖（堰塞湖）溃决型冰川泥石流分别占比34.4%、32.3%和33.3%。基于早期识别结果探究不同类型泥石流的分区规律并针对性提出相应防灾减灾建议。研究成果为高寒山区冰川泥石流的后续研究和防灾减灾提供了科学依据和基础支撑。

冰川泥石流作为高原高寒山区的典型地质灾害，具有突发性和破坏性特征。本研究旨在探索基于机器学习算法构建高精度冰川泥石流的早期识别模型。以帕隆藏布流域为研究区，综合遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术，提取多维特征指标数据集，通过对比分析基于四种机器学习算法的精确性和泛化性来优选模型。研究结果表明基于随机森林（RF）算法的层级模型在冰川泥石流的大类和子类早期识别中具有较高的精确性（>95%）和泛化性（>87%），基于该模型在研究区内识别出降雨型泥石流46处，冰川型泥石流93处。其中冰（雪）崩型、冰川降雨融合型和冰湖（堰塞湖）溃决型冰川泥石流分别占比34.4%、32.3%和33.3%。基于早期识别结果探究不同类型泥石流的分区规律并针对性提出相应防灾减灾建议。研究成果为高寒山区冰川泥石流的后续研究和防灾减灾提供了科学依据和基础支撑。

冰川泥石流作为高原高寒山区的典型地质灾害，具有突发性和破坏性特征。本研究旨在探索基于机器学习算法构建高精度冰川泥石流的早期识别模型。以帕隆藏布流域为研究区，综合遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术，提取多维特征指标数据集，通过对比分析基于四种机器学习算法的精确性和泛化性来优选模型。研究结果表明基于随机森林（RF）算法的层级模型在冰川泥石流的大类和子类早期识别中具有较高的精确性（>95%）和泛化性（>87%），基于该模型在研究区内识别出降雨型泥石流46处，冰川型泥石流93处。其中冰（雪）崩型、冰川降雨融合型和冰湖（堰塞湖）溃决型冰川泥石流分别占比34.4%、32.3%和33.3%。基于早期识别结果探究不同类型泥石流的分区规律并针对性提出相应防灾减灾建议。研究成果为高寒山区冰川泥石流的后续研究和防灾减灾提供了科学依据和基础支撑。

随着全球气候变化、矿产资源开采和大型人类工程活动的不断加剧，冰崩、塌陷、滑坡、地面沉降和地裂缝等多类型地质灾害呈现高频性和链生性的趋势，灾害后果更加严重。大范围高效率地质灾害的早期识别是防灾减灾的重要前提，也是工程安全的技术保障。本文首先介绍了多类型地质灾害的特点和常规识别方法；然后，重点介绍了光学遥感、微波遥感、机载LiDAR及多源遥感数据融合技术在不同类型地质灾害识别中的技术特点和典型应用，并对当前地质灾害早期识别存在问题和下一步发展趋势进行了总结与展望。

随着全球气候变化、矿产资源开采和大型人类工程活动的不断加剧，冰崩、塌陷、滑坡、地面沉降和地裂缝等多类型地质灾害呈现高频性和链生性的趋势，灾害后果更加严重。大范围高效率地质灾害的早期识别是防灾减灾的重要前提，也是工程安全的技术保障。本文首先介绍了多类型地质灾害的特点和常规识别方法；然后，重点介绍了光学遥感、微波遥感、机载LiDAR及多源遥感数据融合技术在不同类型地质灾害识别中的技术特点和典型应用，并对当前地质灾害早期识别存在问题和下一步发展趋势进行了总结与展望。