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以滑坡蠕变阶段坡体的蠕变会引起环境条件的改变，进而影响植被生长状况的野外考察客观现实为依据，提出一种间接监测滑坡变化的新方法。利用高分辨率光学遥感技术，对滑坡蠕变阶段遥感影像上坡体上覆植被的异常特征进行判识，建立遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的关系，反映滑坡的演化过程，弥补GPS技术、InSAR技术及部分地面监测手段在地势高、地形陡峭、植被茂盛等条件下监测工作的不足，为后续的滑坡预测研究提供帮助。以植被覆盖度较高的新磨村山体高位滑坡为例，首先，对研究区域进行分区；其次，计算各分区的植被覆盖度；最后，利用植被覆盖度分析遥感影像上的植被异常与滑坡蠕变的关系，并根据滑后遥感影像和实地考察情况进行验证。结果显示，2014年—2016年，滑坡的主要物源区、变形体上方细长局部崩滑区和泉眼及冲沟周边的植被覆盖度出现明显的下降，即随着滑坡发生时间的临近，植被受滑坡蠕变的影响变大，植被生长状况变差；而且随着距裸地等滑坡风险较大区域的距离增大，植被受滑坡蠕变的影响变小，植被生长状况变好。这表明，植被异常与滑坡蠕变存在明显的时空相关性，体现了滑坡蠕变阶段遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的内在联系，反映了滑坡逐步失稳的演化过程，为进一步预测滑坡的发生提供依据。 相似文献
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针对目前复杂植被山区滑坡蠕变监测受植被覆盖影响较大、不同植被覆盖度下滑坡蠕变关系研究缺乏等问题,该文联合Sentinel-1和ALOS PALSAR-2数据集,分别利用SBAS-InSAR和D-InSAR两轨差分技术,获取研究区2019年7月—2020年8月的雷达视线向形变时间序列,分析了复杂植被山区滑坡蠕变与植被覆盖度的内在关系。结果表明：(1)不同植被覆盖度等级对平寨水库库岸山区滑坡蠕变的影响具有显著差异,在低、中高和高植被覆盖度等级时诱发坡体沉降,在中植被覆盖度等级时抑制滑坡蠕变;(2)平寨水库库岸山区的滑坡蠕变体主要集中在库区NW-SE方向,分布与三岔河流域的流向相近;(3)联合多源数据对复杂植被山区滑坡蠕变进行组合探测能够有效克服时间、空间去相干影响,使滑坡蠕变体监测结果更为可靠。研究结果揭示了滑坡蠕变与植被覆盖的内在联系,可以为区域尺度防灾减灾事业提供科学支持。 相似文献
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针对美国俄勒冈州西海岸Hooskanaden滑坡发生的大规模失稳以及破坏后坡体的稳定性仍然未知的问题,本文基于升降轨Sentinel-1影像数据,利用SBAS-InSAR技术对Hooskanaden滑坡灾前的变形模式、驱动因素和灾后的稳定状态进行了研究。结果表明,早在2019年滑坡事件发生前,Hooskanaden滑坡就处于持续蠕变状态,其沿LOS向的最大形变速率可达-226 mm/a;该滑坡属于推移式滑坡,以水平自东向西运动为主,二维形变与其倾角的组合有利于推断滑坡的变形模式;滑坡运动存在明显的季节性周期变化,降雨是其加速变形的主要驱动因素;滑坡的中部及其后缘在灾后仍处于活跃状态,沿LOS向的最大形变速率达-65 mm/a,存在再次失稳的可能性。 相似文献
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滑坡的孕育和发生是受不同内外因素的影响而发生的灾害现象。滑坡灾害危险性区划在滑坡编目和灾害敏感性分析结果的基础上,应用定性分析和定量分析、确定性模型和随机性模型相结合对滑坡灾害易发程度进行分区表示。随着地理信息系统在滑坡灾害区划中的广泛应用,灾害危险性的定量研究得到进一步的深化和发展。本文全面介绍了滑坡灾害危险性区划的主要定量模型,分析了未来滑坡灾害区划的发展趋势,并提出了基于空间数据挖掘的滑坡灾害危险性分析框架。 相似文献
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利用国产遥感卫星进行金沙江高位滑坡灾害灾情应急监测 总被引：5，自引：4，他引：1
高位地质灾害具有强隐蔽性、强破坏性、难排查性等特征,近年来在我国西南山区频频发生,给山区居民造成了严重的人员伤亡和财产损失。以国产高分二号与北京二号等国产遥感卫星影像为数据源,对"10·11"金沙江高位滑坡开展灾情应急监测,分析了滑坡致灾情况、致灾演变及灾前蠕变特征,对灾后堰塞湖周边隐患灾后开展二次排查,查明了堰塞湖全域存在疑似裂缝隐患2处、滑坡隐患16处及5淹没区受损情况。结果表明国产遥感卫星对国家重特大地质灾害应急监测发挥了重大作用。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(10)
中国西部山区灾难性滑坡事件频繁发生,滑坡敏感性分析已成为灾前科学预警和主动防范的必要手段。传统滑坡敏感性分析方法中单一知识驱动模型对滑坡灾害环境因子定权主观性强,数据驱动模型过分依赖样本数据的质量及数量。针对上述问题,提出了一种环境因子空间关联特征与启发式模糊逻辑模型耦合的区域滑坡敏感性分析方法,通过灾害环境因子滑坡频率比与信息熵权等空间统计指标,显式描述滑坡灾害环境因子的贡献度与空间分布特征,以此约束多因子耦合的区域滑坡敏感性计算。选择中国重庆市奉节县内的灾害多发地带进行验证评估,实验结果表明,所提方法优于单一的信息量模型、信息量-逻辑回归模型方法。 相似文献
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《测绘科学》2020,(4)
为了综合考虑降雨与岩性地层实际渗水能力的关系及多种滑坡致灾因子,该文基于logistic回归模型构建了兰州市降雨型黄土滑坡预警模型。该模型首先以坡度、坡向、植被指数、不透水层、不同岩性渗水能力和公路数据为滑坡发生的关键影响因子;其次,选取实验区相关数据并通过SPSS计算得到权值函数;最后,通过logistic回归模型计算滑坡发生的概率,获得不同降雨量下的黄土滑坡风险区划图。模型结果显示,研究区内滑坡发生风险较高的区域随着降雨量的增加而增大,在低降雨量下与公路边坡的稳定性的关系十分密切,在高降雨量下与岩性的渗水能力关系较大,且预警降雨量为30 mm,通过历史发生的滑坡数据进行验证,发生在滑坡概率为中以上的滑坡点占比超过87.1%,验证结果显示该模型的预测精度较高,更满足实际滑坡预测的需求。 相似文献
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针对高分遥感影像用于滑坡智能识别缺少高清训练集的问题,在组建高清滑坡训练集过程中,为充分利用低分辨率滑坡影像,本文采用基于增强型生成对抗网络模型(ESRGAN)实现了低分辨率滑坡影像集超分辨率重建。ESRGAN模型在SRGAN模型基础上,通过移除批归一化层、加入多级残差网络与残差缩放系数,提升了生成器的特征提取性能与稳定性,并采用迁移学习方法,基于毕节滑坡影像集与云南南景高速公路滑坡影像集进行试验验证。试验结果表明,基于迁移学习的ESRGAN模型在峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)方面获得更高得分,超分辨率重建取得更优结果。本文研究结果为获取滑坡高分辨率遥感影像集提供了一种新的技术方法。 相似文献
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滑坡位移预测是滑坡灾害实时监测预警的重要组成部分,良好的滑坡位移预测模型有助于预测地质灾害发生。滑坡变形受多种外界因素影响呈现出随机性和非线性的特点,在现有的滑坡位移预测方法中,机器学习方法在滑坡位移预测中得到了广泛的应用。针对滑坡位移预测是趋势项位移和周期项叠加的特点,本文研究采用基于集成经验模态分解(EEMD)的滑坡趋势项和周期项位移提取方法,结合支持向量回归(SVR)模型实现对滑坡的位移预测。首先,详细介绍了该模型的构建过程和预测性能,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R2)作为评估模型的预测性能指标。然后,分别利用EEMD-SVR、SVR、Elman模型对贵州省岩溶山区的一处滑坡进行位移预测,结果表明,EEMD-SVR模型连续1 d预测的RMSE值、MAPE值和R2值分别为0.648 mm、0.518%和0.996 8,可以提供更高可靠的滑坡位移预测精度,对同类滑坡的位移预测具有一定的参考价值。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(3)
针对一般滑坡敏感性评价方法不能有效筛选滑坡条件因子的问题,以中国新疆维吾尔自治区新源县为研究区,基于15个滑坡敏感性条件因子,利用多元自适应回归样条法构建了滑坡敏感性指数预测模型,并自动筛选出研究区滑坡敏感性条件因子,在此基础上,实现了新源滑坡敏感性制图。此外,使用逻辑回归方法与多元自适应回归样条法进行精度对比分析。结果显示,采用多元自适应回归样条法构建的滑坡敏感性模型精度优于逻辑回归,其成功率曲线的精度为0.945 4,预测率曲线的精度为0.923 8。同时,模型还筛选出新源县滑坡重要影响条件因子(高程、坡度、降雨量、距断层距离、归一化差分植被指数、平面曲率、岩组)。研究表明,利用多元自适应回归样条构建的新源县滑坡敏感性模型是滑坡预测的有效方法,可为防灾减灾提供决策支持。 相似文献
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在降雨等外界诱发因素的综合作用下,滑坡位移预测是一个复杂的动力系统问题。利用三峡库区白家包滑坡综合监测数据,分析滑坡演化实时特征,提取影响滑坡变形的最相关因素,研究发现白家包滑坡为降雨主导型堆积层滑坡;采用自回归综合移动模型（ARIMA）模型进行拟合及预测,引入月累积降雨量对模型季节性趋势参数进行评估优化,对白家包滑坡72期月相对位移数据进行拟合及预测研究,最终模型结果和实测值的平均绝对误差和相关系数分别为2.873和0.983。研究结果表明,与传统经验法相比,优化参数模型更符合滑坡变形的一般规律。 相似文献
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针对传统知识驱动型滑坡灾害研究多依赖专业人员经验,具有主观性和不确定性的问题,该文提出了基于数据驱动滑坡致灾因子评价及危险性区划的方法。采用证据权模型,较好地平衡了滑坡危险性区划中准确性与高效性之间的矛盾,实现了较为精确的滑坡易发性及危险性区划;利用感知层、网络层、应用层的物联网技术,实现了高危险区滑坡点在线预警监测。3S技术支持下的滑坡危险性区划及监测实验结果表明:所用模型及监测技术不仅可以准确评价滑坡致灾因子权重及危险性区划,还能够精准、高效实现滑坡点实时监控预警。 相似文献