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针对黄河上游龙羊峡至积石峡段滑坡灾害分布易发性评价与区划成图问题,该文以ArcGIS为平台,联系评价区的实际特点,选取地貌类型、地层岩性、降雨、断层、坡度为评价因子,运用层次分析法(AHP)确定各评价因子的权重,建立研究区滑坡易发性评价模型,结合GIS的空间分析功能实现研究区内滑坡灾害的易发性区划。结果表明,滑坡灾害主要集中在龙羊峡库区右岸和群科-尖扎盆地。区划结果与野外实际调查基本吻合,为今后GIS应用于地质灾害区划提供了思路,同时可为区内地质单位进行灾害监测提供基础数据和依据。 相似文献
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一种结合SMOTE和卷积神经网络的滑坡易发性评价方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(8)
大规模的人类工程活动诱发和加剧了滑坡灾害的致灾情况,严重威胁工程安全和环境安全。滑坡易发性评价是滑坡监测预警的关键技术。针对传统滑坡监测手段数据源有限、缺乏挖掘滑坡灾害空间分布特征及其诱发因素的有效方法等问题,以位于三峡库区的中国重庆市万州区为研究区,基于地形、地质和遥感影像等多源数据,首先提取了22个滑坡易发性评价因子,并对这些因子进行多重共线性检验;然后采用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)解决滑坡和非滑坡样本比例不平衡问题,建立输入训练集;最后构建卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型,定量预测滑坡易发性,生成滑坡易发性分区图。采用受试者工作特征曲线分析评价结果,测试数据集模型精度达89.50%,说明该模型是一种高性能的滑坡易发性评价方法。 相似文献
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熵指数融入支持向量机的滑坡灾害易发性评价方法——以陕西省为例 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(8)
滑坡灾害易发性评价可为滑坡灾害风险管理、国土空间规划及滑坡监测提供科学依据。针对现有滑坡灾害易发性评价模型无法消除易发性评价指标因子在量纲、性质等方面的差异,尚未考虑易发性评价指标因子与滑坡灾害相关性,以及精度较高的经典机器学习模型训练效率较低、参数选取困难等问题,引入熵指数(index of entropy,IOE)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出IOE融入支持向量机(support vector machine, SVM)的滑坡灾害易发性评价方法。首先,基于滑坡灾害易发性评价指标因子,利用IOE模型计算SVM的调节因子;然后,采用PSO算法迭代求解SVM最优解,根据SVM二分类得到的隶属度来区分滑坡灾害易发性;最后,以陕西省作为实验区,从滑坡灾害易发性分区图、分区统计及评价模型精度3个方面将所提方法与SVM方法进行了对比,实验结果表明所提方法的准确性、可靠性优于SVM方法。 相似文献
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滑坡灾害易发性分析评价对地质灾害的防治与管理具有重要意义。针对滑坡灾害样本选择策略,单核支持向量机多特征映射不合理的问题,本文提出顾及样本优化选择的多核支持向量机(multiple kernel support vector machine,MKSVM)滑坡灾害易发性分析评价方法。为了保证样本平衡性并提高负样本的合理性,采用相对频率比(relative frequency,RF)综合评价各状态对于滑坡灾害易发性影响的重要程度,实现各评价因子状态的合理划分;利用确定性系数法(certainty factor,CF)计算各评价因子各状态分级影响滑坡灾害的敏感性,并在此基础上进行加权求和得到各栅格单元的滑坡灾害易发性指数,在滑坡灾害易发性指数极低和低易发区内随机选择与滑坡灾害点数目一致的非滑坡灾害点作为负样本数据。利用MKSVM对各特征空间最优核函数进行线性组合,解决了单一核函数映射不合理的问题,提高了模型的分类准确率和预测精度。以湖南省湘西土家族苗族自治州为研究区,从滑坡灾害易发性分区图、分区统计及评价模型精度3个方面对CF样本策略的MKSVM模型、CF样本策略的单核SVM模型、随机样本策略的MKSVM模型、随机样本策略的单核SVM模型进行了对比分析。结果表明,4种模型的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下的面积(area under curve,AUC)分别为0.859、0.809、0.798、0.766,验证了CF样本策略的合理性、有效性及MKSVM模型的可靠性。 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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通过卫星遥感影像解译和地面调查,获取了云南省兰坪县崩塌滑坡灾害的空间分布,利用Arc GIS软件空间分析方法对该县崩塌滑坡分布规律进行了统计分析,最后运用多元逻辑回归方法对该县未来崩塌滑坡发生的空间位置进行了易发性评价。分析结果确认了极高易发性区域地理位置,其中,极高易发性区域面积为345.1 km~2,占研究区面积的7.90%;高易发性区域面积为429.3 km~2,占研究区总面积的9.82%。所得到的兰坪县崩塌滑坡易发性分布对进一步的防灾减灾工作具有指示作用。 相似文献
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以三峡库区万州段为研究区,从多源空间数据中提取29个致灾因子作为区域滑坡易发性分析的评价指标,在数字高程模型基础上采用集水区重叠法划分斜坡单元,构建旋转森林集成学习模型,定量预测滑坡空间易发性,并生成滑坡易发性分区图。在易发性分区图中,高易发区占11.6%,主要分布在万州主城区和长江及支流两岸;不易发区占45.6%,主要分布在人类工程活动低、植被覆盖度高的区域。采用受访者工作特征曲线和曲线下面积对旋转森林模型的滑坡易发性进行评价,结果显示该模型的预测精度为90.7%,其预测能力优于C4.5决策树。研究表明,应用旋转森林进行滑坡易发性评价具有预测能力强、精度高等优点。 相似文献
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针对滑坡易发性评价中编录样本受限、特征信息利用不足，导致预测效果不理想的问题，该文提出融合栈式自编码与密集残差网络的滑坡易发性评价方法。将传统自编码网络进行栈化，重构原始数据以强化特征表达；在卷积神经网络中引入跳层连接，通过密集连接的方式构建一种密集残差网络模型提取数据的深层特征。该文以四川省雅安市为研究区开展滑坡易发性评价，将所提模型与逻辑回归模型、CPCNN-RF模型、U-net模型进行了对比分析。实验结果表明：该方法取得最佳精度，受试者工作特征曲线下的面积为0.883,在一定程度上能够较好地适应小样本预测，易发性制图结果更为准确可靠。 相似文献
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GIS支持下应用PSO-SVM模型预测滑坡易发性 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(5)
滑坡灾害易发性预测是滑坡监测、预警与评估的关键技术。如何有效地选取评价因子和构建预测模型是滑坡灾害定量预测研究中的难题。本文以三峡库区长江干流岸坡作为研究区,通过地形、地质和遥感等多源数据融合,提取滑坡孕灾环境和诱发因素的信息作为评价因子。在此基础上,针对滑坡灾害的非线性和不确定性特征,采用粒子群算法对支持向量机模型参数进行全局寻优,构建粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-支持向量机(support vector machine,SVM)模型,定量预测滑坡易发性。最后通过分类精度比较分析基于格网单元和对象单元的滑坡易发性预测精度,结果表明,基于对象单元的PSO-SVM预测精度较高,其曲线下面积为0.841 5,Kappa系数为0.849 0,预测结果与野外实际调查情况较为一致,可为三峡库区滑坡防灾减灾工作提供参考。 相似文献
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Liguo Zhang Haowei Zeng Yulin Ding Han Hu Li Chen Junxiao Zhang Yan Zhou 《Transactions in GIS》2023,27(5):1418-1440
Landslide susceptibility evaluation (LSE) is a critical issue for disaster prevention. Limited by labor cost and observation technology, landslide samples are extremely limited in dense vegetation-covered and remote areas, making the common supervised learning model underfit with limited samples. Therefore, the reliability of analysis results in mountainous areas is low. Transfer learning can achieve reliable assessment without the need for representative samples. However, transfer learning suffers from environmental heterogeneity in regional LSE and may transfer incorrect classification knowledge of landslide features from dissimilar environments. Aiming at these challenges, we proposed a geo-environment-aware LSE method based on unsupervised adversarial transfer learning. The key is to consider the difference in landslide features in different geo-environments. The study areas were first divided into multiple sub-environments, and the similarity between the sub-environments was calculated. Then an environment-aware adversarial transfer model was built for fine-grained aligning of the landslide feature with similar sub-environments and for reducing negative transfer between dissimilar environments. The fitted classification model was employed to predict the target regions and to generate the final LSE. The experimental results indicated that the proposed method achieves reliable LSE for sample-free regions. The accuracy of the proposed method is 7–12% better than commonly used methods such as support vector machines, random forests, and artificial neural networks. The performance of the proposed method is even close to the results of supervised learning with the presence of representative samples, and it also performs more globally and objectively in susceptibility mapping. These results reveal that the proposed method effectively transfers the knowledge of landslide susceptibility from other regions to the sample-free region. 相似文献
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2017年8月8日发生的7.0级九寨沟地震诱发九寨沟熊猫海附近产生大量的滑坡体，造成道路阻塞，严重影响地震应急救援进度。为快速准确地识别滑坡分布范围，本文在深入分析滑坡遥感影像特征的基础上，引入面向对象分析方法，实现了基于无人机影像的震后滑坡体的自动识别。通过多尺度分割算法获取滑坡多层次影像对象，利用SEaTH算法自动构建每一层次特征规则集，实现基于不同层次分析的滑坡体自动识别。分析滑坡体在地形、活动断层等因子中的空间分布特征，为地震滑坡预测与危险性评价奠定基础。与人工目视解译结果相比较，基于面向对象的滑坡自动识别方法提取精度可达94.8%，Kappa系数为0.827，在电脑配置相同的情况下，自动识别方法的效率是人工目视解译效率的一倍。空间分布特征分析表明，地震滑坡的空间分布与斜坡坡度、地形起伏度呈正相关关系，与地表粗糙度存在负相关关系，研究区滑坡体分布存在明显的断层效应。 相似文献
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针对当前滑坡稳定性评价方法难以准确获取评价结果的突出问题,本文提出了一种融合地下水、工程地质钻孔信息及灌溉资料等工程地质资料与GNSS观测的黄土滑坡稳定性评价方法。首先,基于高分辨率影像、高精度DEM、地层地貌等多源异构数据,建立滑坡精细三维地质模型体;然后,将滑坡外部高精度GNSS监测数据作为模型外部约束条件,进一步构建起融合工程地质资料与GNSS观测的黄土滑坡稳定性综合评价模型。本文方法能够将滑坡外部大地测量高精度监测数据与工程地质数值模拟手段有机融合,实现了滑坡外部形变信息与内部变形机制的有效耦合。通过我国典型黄土滑坡域甘肃黑方台党川实际发生的两起滑坡失稳事件验证表明,本文方法可有效地提高滑坡稳定性评价结果的精度及可靠性,获取了与试验区域滑坡实际失稳情况相一致的结果:HF06/07 GNSS监测点首先失稳,其次是HF09监测点失稳,最后是HF05监测点失稳。基于本文方法获取的滑坡失稳顺序与实际滑坡发生顺序高度一致,显著优于现有的滑坡失稳数值模拟法。 相似文献
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重大滑坡隐患分析方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡是发生频繁且破坏力巨大的典型地质灾害类型,高位山体崩滑和冰雪崩滑等重大滑坡隐患已经成为新型城镇化和川藏铁路工程等重大基础设施建设重要的制约因素。本文系统归纳总结了现有滑坡隐患监测技术和分析方法的特点与局限,提出了一种数据驱动与模型驱动协同的滑坡隐患可靠分析方法,构建滑坡隐患分析知识图谱、提取高层语义特征指标、知识引导精准判别滑坡隐患。该方法系统考虑了深部-地表内外动力耦合作用的致灾机制,为小样本、高复杂度的滑坡隐患可靠分析提供了新途径。 相似文献
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无人机低空遥感是近年来新兴的一种快速获取灾情信息的手段,如何利用无人机高分影像构建滑坡灾害解译模型是实现快速自动解译滑坡的关键。针对该问题,对比了多种影像特征提取方法,将迁移学习(TL)特征和支持向量机(SVM)引入到构建滑坡灾害自动解译模型中,提出了一种TL支持下的高分影像滑坡灾害解译模型。选取5·12汶川地震及4·20芦山地震系列无人机影像构建了滑坡灾害样本库并进行了实验,TL特征方法整体分类准确度ACC为95%,ROC达到0.98,识别准确率达到97%。结果表明,所提方法可用于高分影像滑坡自动解译,同时可用于大面积高分影像中快速山地滑坡灾害定位及检测。 相似文献
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为了避免灾情误判和误报,准确探测和剔除滑坡形变监测数据中的粗差已经成为提高监测数据质量亟待解决的问题。已有方法主要针对单一传感器数据独立处理,且过度依赖数据变化本身的突变-平滑关系,难以有效区分粗差和外界因素突变引起的奇异值。介绍了一种知识引导的滑坡监测数据粗差剔除方法,通过粗糙集属性约简筛选具有相关关系的多源滑坡观测数据,并结合多元统计理论挖掘粗差影响因素间的时空约束关系,利用不同类型滑坡监测数据变化间的相关性规律,将多因素影响下的滑坡形变抽象为多模式的组合,根据不同模式自适应选择多因子模型以此引导卡尔曼滤波模型更新,从而实现滑坡形变监测粗差的定位与剔除。实验证明,该方法不仅能够有效甄别因环境变化引起的突变,并且能显著提高滑坡形变监测数据粗差自适应剔除的准确性、可靠性与智能化水平。 相似文献
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我国是一个地质灾害频发的国家,滑坡作为典型地质灾害具有时间分布上的突发性、空间分布的随机性、影响因素的复杂性的特点,受地形、地质、水文和人文因素复杂影响下的滑坡稳定性分析成为科学研究的前沿热点。传统滑坡稳定性分析基于静态的物理模型,其模型通常建立在一定的假设基础上,模型抽象,参数时变、空变,导致对滑坡稳定性分析难以满足防灾减灾的时效性、准确性需求。因此,本文提出了一种基于动态数据驱动的多模型耦合的滑坡稳定性分析方法,利用天空地一体化监测数据,建立了一套依靠动态传感数据实时驱动的地形-水文-滑坡机理耦合的滑坡稳定性分析框架,阐述了基于知识规则的监测数据智能清洗方法,数据驱动的多模态监测数据实时接入与自主加载,多模型耦合机制,监测数据与滑坡机理模型动态同化算法,从而提高了滑坡稳定性分析的时效性和准确性,变被动减灾为主动防灾。 相似文献
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地基InSAR是近年发展起来的基于地基SAR (GB-SAR)获取地表形变的一种新的技术手段,分辨率高、可实时监测,实现毫米级形变监测精度,为近距离滑坡实时监测与预警提供了先进的技术手段。本文首先以澜沧江某滑坡体为研究对象,在滑坡体对岸设立固定站点,按固定频率进行GB-SAR数据采集;然后通过先后两景影像形成干涉对,利用相干阈值方法提取相干点目标;最后利用形变模型提取滑坡体形变结果。研究表明,地基SAR可获得整个滑体形变边界、形变大小空间分布及时间变化历程,对滑坡体灾害实时监测非常有效,可为滑坡灾害监测及预警提供参考。 相似文献
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遥感在地质灾害(滑坡、泥石流)识别方面,较常规方法有明显的优势,并能快速提供大面积地区的位置、分布、范围、规模、类型、发育环境等数据和图件。本文通过多时相、多平台遥感图像解译,了解它们的动态变化及发展趋势,这些信息为工程灾害评价及滑坡、泥石流防治工作提供了全面可靠的依据。 遥感技术在滑坡、泥石流灾害领域中的应用除遥感技术水平外还依赖于滑坡、泥石流信息机制、应用模型的研究及信息系统的支持。 相似文献