区域滑坡调查通常由几位不同的专家使用各种来源的数据进行编制。这会形成 具有不同意义、不确定性和可靠性等级的多边形和点滑坡数据组合。这种异源数据 导致的不确定性传播是超大规模滑坡易发性统计区划中的一个问题。在鲁文佐里 (Rwenzori)山区有人居住的高地,我们比较了不同的方法和绘图单元,以提供一 种结合滑坡点和多边形数据的可靠的敏感性分区方法。首先,使用不同分辨率的数 字高程模型,对基于斜坡单位和基于像素信息的分析进行比较,评估与滑坡表示点 相关的不确定性的影响。其次,考虑到滑坡的多边形数据,我们将阈值的使用与递 减质心的存在/不存在或滑坡多边形中随机选择的点进行了比较,以识别滑坡的斜坡 单元。在此基础上,采用逻辑回归模型编制了基于区域斜坡单元的易发性地图,使 用滑坡多边形数据对此模型进行了校准,并通过点数据进行了验证。虽然基于像素 信息的地图编制仍然是滑坡易发性统计区划中最常用的方法,但我们的分析显然更 支持使用斜坡单元作为调查区域滑坡易发性地图的有力工具,特别是采取一致的方 式处理异源信息。