GIS-Based Landslide Susceptibility Mapping Using the Analytic Hierarchy Process (AHP) in Batang Kali, Selangor, Malaysia

方法

AHP加权叠加、16个因子、46处滑坡编录、ROC-AUC验证。

发现

高与极高易发区占39.3%，模型AUC为0.722，性能可接受。

机会点

可将AHP与机器学习耦合，并引入实时降雨与遥感动态因子提升滑坡预警精度。

滑坡是马来西亚常见的环境风险，主要发生在丘陵和热带地区，且往往出现在强降雨的最佳时段。本研究旨在利用基于地理信息系统（GIS）的层次分析法（AHP）评估马来西亚雪兰莪州巴当加里的滑坡敏感性。基于历史记录、航空影像解译和遥感数据，并结合实地验证，建立了包含46个已识别滑坡位置的滑坡数据库。选取了16个影响因素用于滑坡敏感性建模，包括各种地形、水文、环境和人为因素。采用加权叠加分析生成滑坡敏感性图，并将其划分为极低至极高五个敏感性等级。所得敏感性图显示，研究区14.68%的面积属于极低敏感性等级，而低、中、高和极高敏感性等级分别占25.84%、20.20%、24.90%和14.38%。本研究获得的敏感性图可作为降低滑坡风险、设计基础设施以及促进敏感山区可持续土地管理的现实决策支持工具。采用受试者工作特征（ROC）曲线分析衡量模型的预测性能，并以曲线下面积（AUC）作为模型区分能力的总体指标。ROC–AUC分析显示AUC值为0.722（72.2%），表明模型性能可接受。