共查询到20条相似文献，搜索用时 406 毫秒
1.
《地理空间信息》2017,(11)
利用2015年Google Earth遥感数据,提取并分析了黄河上游干流地区的滑坡灾害分布情况;采用Ward系统聚类分析法,对坡顶、坡脚、岩性、长度、宽度、厚度、面积、方量、坡度、坡向、年均降雨量、日最大降雨量、原始斜坡坡高和原始斜坡坡度展开研究,并通过数据挖掘,得到了隐含的、潜在的滑坡特征信息;以定性与定量相结合的方法,系统地分析了黄河上游地区滑坡灾害的特征和规律。研究结果表明,(1)研究区的空间展布形态主要包括半圆状、舌状、长弧状、矩形状、三角状、葫芦状和梯形状7种;(2)从空间分布特征上共发现各类滑坡162处,主要集中分布在群科—尖扎盆地;(3)研究区滑坡外在特征和隐含的内在特征十分丰富,经过分析和定义得出偏重环境特征、角度特征、方向特征、单一形状特征和综合形状特征5类特征。 相似文献
2.
地理因子支持下的滑坡隐患点空间分布特征及识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(8)
利用中国湖南省湘西自治州407个滑坡灾害隐患点数据以及地质构造、地形地貌、人类活动等地理因子数据,分析研究区滑坡灾害点的空间分布特征、成因机理及发育环境。研究发现,湘西自治州滑坡多发生在海拔高程400～600 m、坡度3°～30°、坡向为西北方向、剖面曲率为-0.6～1.4的地方。从滑坡所在的岩性及地质构造看,湘西自治州滑坡多以土质滑坡为主,规模主要以小中型为主;在地质类型上,滑坡多分布在白垩纪和第三系红层,以及三叠纪巴东组红层和奥陶纪泥质灰岩及泥灰岩层等。极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法识别滑坡点的准确率为91.27%,样本精确率为89.75%,召回率为88.21%,均高于随机森林算法,这表明XGBoost算法在滑坡检测中可以达到较高的精度。特征重要性分析结果表明,坡度、植被覆盖率大小是影响滑坡发生的重要因子。 相似文献
3.
汶川地震山地灾害遥感快速提取及其分布特点分析 总被引：12，自引：0，他引：12
针对泥石流滑坡灾害体特有的物质组成与活动特点,通过比较分析其在不同遥感影像的光谱特征差异,选择ETM+影像作为主要数据源,提取湿度指数与绿度指数,利用ETM+的穗帽变换、影像差值增强、密度分割和掩膜技术建立了泥石流滑坡山地灾害快速提取模型,并用于汶川地震.通过灾害体的提取,分析了本次地震山地次生灾害的分布规律,利用空间叠加进行了成因的分析.本次地震山地灾害具有如下特点:(1)沿主要地表破裂带分布;(2)山地灾害主要出现在8度-9度地震烈度区,随着烈度的降低,山地灾害的总面积也相应的减少;(3)山地灾害主要发生在海拔高度1000-2500m的地带;(4)主要发生在坡度20°-50°之间的边坡上;(5)地震及余震期间以崩塌滑坡滚石为主,后期以泥石流滑坡为主;(6)具有河流左右两岸呈不对称分布等特点.结果表明,利用ETM+影像建立基于湿度指数与绿度指数的快速提取模型,对于大规模泥石流滑坡提取效果较好,进行大区域山地灾害的遥感快速提取是可行的. 相似文献
4.
2008年汶川大地震引发了岷江流域映秀—茂县段极为严重的地震次生地质灾害。利用震后多期高分辨率航空遥感数据并结合解译标志,快速、准确地分析研究区灾害的分布规律及发展趋势,对科学指导灾后重建具有重要意义。次生地质灾害分布规律主要表现为:1滑坡、崩塌及其过渡类型——崩滑为主要的次生地质灾害类型(占90%以上);2次生地质灾害广泛分布在岷江两岸山坡,但在映秀—汶川段的发育程度和规模比汶川—茂县段大得多。研究区次生地质灾害发展趋势分析结果表明:1地震形成的滑坡体趋于稳定,但解译的21个潜在滑坡体中部分已出现活动迹象,其中斗簇和沏底关2个潜在滑坡群更为明显,应对其进行遥感连续动态监测;2泥石流为研究区今后最主要的灾害类型,其中映秀—汶川段为最主要的发生地段。 相似文献
5.
短基线InSAR探测龙门山主断裂带两侧震后雨期的滑坡空间分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
为探测汶川震后龙门山主断裂带两侧滑坡灾害的空间分布特征,使用雨期前后的两幅超短基线PALSAR影像开展雷达干涉测量,提出三维空间因子SAR大气长波相位建模方法,利用雷达视线方向形变阈值扣除大气短波相位,联合地形坡度因子综合提取主断裂带两侧强降雨期的滑坡空间分布。计算结果表明,震后滑坡灾害基本沿映秀-北川主断裂带两侧呈条带状密集分布,其中90%滑坡分布于高程为（1000~3000）m区间,地形坡度因子则集中于(15~35)°范围,多数滑坡距离发震断层约为（3~15）km,70%滑坡分布于断层上盘区,上下盘滑坡数量和面积存在明显差异,表明震后滑坡受发震断层上盘逆冲运动特性的滞后效应较为显著。 相似文献
6.
GIS支持下滑坡灾害空间预测方法研究 总被引：11，自引：0，他引：11
滑坡预测在防灾减灾工作中具有重要意义,它包括空间、时间预测两个方面。基于统计模型进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向,但是预测结果往往依赖样本数量和空间分布等。本文以马来西亚金马伦高原为研究区,选择高程、坡度、坡向、地表曲率、构造、土地覆盖、地貌类型、道路和排水系统作为评价因子,探讨运用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)获取与管理滑坡灾害信息,以及热带雨林地区湿热环境下滑坡空间预测的方法。支持向量机(SVM)和逻辑(Logistic)回归模型分别应用于滑坡空间预测,结果显示平均预测精度分别为95.9%和86.2%,SVM法具有较高的描述精度,值得推荐;同时,基于SVM模型的滑坡空间预测受样本影响较小,预测结果相对比较稳定,这对于滑坡灾害区域评价与预测的快速实现具有实际意义。 相似文献
7.
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
8.
白龙江流域地处甘肃省东南部,位于青藏高原、黄土高原和四川盆地的交汇处。区内断裂构造发育、新构造运动活跃、地震频繁,加之多见的暴雨和持续降雨天气,使得流域内地质灾害频发,且分布范围广泛,其中以滑坡、泥石流灾害较为显著。本研究基于合成孔径雷达干涉测量技术,对白龙江流域进行区域尺度上的时序地表变形监测,得出2018年—2019年雷达视线方向的形变速率范围为-158—110 mm/a,并在人口分布集中的河谷区圈定出潜在滑坡点共计114处,并进行野外验证。统计发现研究区潜在滑坡多集中分布于两岸坡度20°—40°、坡向135°—270°、高差小于150 m、面积小于5×104m2的千枚岩等软弱岩层中。牙豁口滑坡发生破坏前,滑坡中上部变形剧烈,变形速率达38 mm/a,于07-19在该区域剪出并不断向下推移,最终进入岷江。结合滑前的变形特征和滑坡地貌,将牙豁口滑坡分为搬运区、流通区和堆积区。该滑坡事件证明了InSAR技术在潜在滑坡早期识别中的有效性和可靠性。本研究可为白龙江流域的滑坡调查、综合治理和防灾减灾提供科学依据和参考。 相似文献
9.
汶川地震后陕西省略阳县地质灾害增加,为了评估震后略阳县地质灾害风险等级和范围,利用GIS、RS技术结合信息量模型在ArcGIS中对地质灾害危险等级进行了评估.结果表明76.50％的地质灾害发生在坡度15°～40°范围内;从地质岩组的角度分析,松散岩组地区是灾害发生的集中地区,占比达33.03％;从地形起伏度的角度来看,地质灾害的发生主要集中在小起伏地区(20～75 m),占区内总灾害数量的79.4％;在距离水系、断层较近的地区次生灾害发生的可能性越大,距离越远灾害发生概率越少;灾害点的空间分布和危险度分区有较强的相关性.信息量模型结合GIS技术评价地质灾害结果客观,研究成果可以为当地的地质灾害防治提供参考依据. 相似文献
10.
以四川省攀枝花地区为研究区域,选取高程、坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、道路交通、河流水系7个影响因子为评价指标,将上述指标作为栅格数据输入,并选择历史滑坡灾害点的影响因子数据作为样本,建立Logistic回归方程,进行回归方程和回归系数的显著性检验,最后利用回归方程对研究区滑坡危险性进行预测,编制滑坡危险性区划分布图。结果表明,逻辑回归方法得到的危险性分区图中,极高和高危险区包含了83%的已知滑坡灾害,攀枝花地区滑坡危险性较高的区域占到区域总面积的将近50%,主要分布在中部和南部人口比较集中的地区,与滑坡的发生受人类工程活动的影响比较吻合。 相似文献
11.
Landslides pose a threat to property both in the populated and cultivated areas of the Gerecse Hills (Hungary). The currently available landslide inventory database holds the records from many sites in the area, but the database is out-of-date. Here we address the problem of revising the National Landslides Cadastre landslide inventory database by creating a landslide suscept- ibility map with a multivariate model based on likelihood ratio functions. The model is applied to the TanDEM-X DEM (0.4″ res.), the current landslide inventory of the area, and data acquired from geological maps. By comparing the distributions of four variables in the landslide and non-landslide area with grid computation methods, the model yields landslide susceptibility estimates for the study area. The estimations show to what extent a certain area is similar to the sample areas, therefore, its likelihood to be affected by landslides in the future. The accuracy of the model predictions was checked in the field and compared to the results of our previous study using the SRTM-1 DEM for a similar analysis. The model gave accurate estimates when certain correction measures were applied to the input datasets. The limitations of the model, the input datasets, and the suggested correction measures are also discussed. 相似文献
12.
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
13.
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
14.
自2003年蓄水以来,三峡库区已查明的滑坡或潜在滑坡高达5000余处,这些灾害对三峡水库的持续运营、大坝、航道及库区居民的安全造成了严重的威胁。通过研究滑坡的变形特征、诱发因素及失稳机制,有助于开展滑坡的稳定性评价,并构建预警预报模型。以三峡库区八字门滑坡为研究对象,综合分析降雨、库水位、人工和自动GNSS监测等数据,结合勘查资料及野外宏观巡查,研究了滑坡的变形特征及失稳机理,并确定合理的预警判据及阈值。研究表明:①八字门滑坡整体变形明显,处于蠕动变形阶段,滑坡变形主要集中于每年5—9月,滑坡累积曲线呈现典型的“阶跃”状变形特性。②滑坡的变形受斜坡结构、岩性等因素的控制,水库水位下降是滑坡变形的主要驱动因素,并与库水下降速率正相关。另外,特大暴雨和持续降雨在水位下降阶段、水库低水位运行期及水位上升期会促进滑坡变形,是滑坡的次要驱动因素。③通过精细化数据分析以及改进切线角法获取的八字门滑坡出现“阶跃”变形的位移速率阈值为4.6 mm/d,7 d累积降雨量阈值为60 mm,库水位阈值为159 m,库水位下降速率阈值0.4 m/d。 相似文献
15.
16.
Xiaojun Yang Liding Chen 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2010
Landslides are a major type of geohazards claiming thousands of casualties and billions of dollars in property damages every year. Catastrophic landslide activities are often triggered by some extreme events such as earthquakes, excessive precipitations, or volcanic eruptions. Quickly identifying the spatial distribution of landslides induced by these extreme events is crucial for coordinating rescue efforts and planning in situ investigations. In this study, we propose an automated method for detecting the spatial distribution of earthquake-triggered landslides by examining after-event vegetation changes. Central to this method is the use of pre- and post-event remote sensor images covering the same area. Geometric correction and radiometric normalization are performed before deriving a vegetation index from each image. Then, an image differencing procedure is applied to the two derived indices. With the resultant difference image, an initial landslide distribution map is generated by highlighting the pixels with a threshold percentage decrease in the brightness values as a direct result of the image subtraction. The threshold percentage value is interactively determined by using a visual interpretation method. The final landslide distribution map is produced after using a modal filter to suppress boundary errors in the initial map. This method has been implemented in a test site, approximately 30 km from the epicenter of the Sichuan earthquake (7.9 Ms) that struck on 12 May 2008. A pre-event Thematic Mapper image and a post-event Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer scene are used. The thematic accuracy assessment indicates that 90% of the landslides have correctly been mapped. Given the relatively simple procedures and the good mapping accuracy, the image processing and change detection method identified in this study seems to be promising from an operational perspective. 相似文献
17.
On Oct. 11 and Nov. 3, 2018, two large-scale landslides occurred in the same location in Baige Village, Tibet, and massive rocks fell and encroached into the Jingsha River. These landslides posed a severe risk to the upstream and downstream areas. The occurrence, development and evolution of landslides are accompanied by a large number of changes in measurable variables. The deformation data are one of most important parameters for characterizing change and development trends of a landslide. This paper is centered on the results derived from ground-based radar and space-borne Synthetic Aperture Radar (SAR) images in the post-event phase to monitor the Baige landslides and to assess their residual risk. Two technologies play important roles in identifying and characterizing impending catastrophic slope failures: ground-based radar reveals the horizontal deformation, and satellite SAR images reveal the azimuth and range offset deformation. By combining satellite and ground-based SAR observations, we obtained high-precision three-dimensional (3D) deformation results and found that the vast majority of the instability regions mainly occur in the source area of the slope failures and that the direction of collapse converges from all sides to the middle. Additional information from UAV orthophoto maps and GNSS measurements also reveal that several cracks are distributed on the trailing edge of the landslide and are still moving. The comprehensive results revealed that the moving rock mass has still been remarkably active after the two landslide events. This study combined ground-based and space-borne SAR data to develop a long-term monitoring and stability evaluation process for implementation after a large landslide disaster. Based on the distribution characteristics of the 3D deformation fields, the present and future stability of the Baige Landslide was analyzed. 相似文献
18.
区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。 相似文献
19.