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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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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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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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滑坡作为一种危害极大的自然地质现象,严重威胁着人民的生命财产安全。因此,科学、准确地评价滑坡体的易发性至关重要。随着机器学习的发展,基于机器学习的滑坡易发性评价逐渐成为研究热点。而在真实情况中,滑坡区域与非滑坡区域面积占比悬殊,这使得机器学习模型的应用存在较严重的样本不均衡问题。本文采用样本敏感性分析方法,综合多个机器学习模型在不同比例的正负滑坡样本集上的表现,以获取最均衡滑坡样本集;并在此样本集基础上采用深度随机森林模型,在示范研究区开展滑坡易发性评价。最终的评价结果接近真实分布,表明本文方法具有较好的有效性。 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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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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区域地质灾害易发性分级方法对比分析研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(7)
地质灾害不仅造成了严重的经济损失和生态破坏,同时也威胁着人类的生存。地质灾害易发性评价是地质灾害风险评价的基础,以往的研究中重在探讨易发性评价方法的选取,而对于地质灾害易发性指数如何分级的研究较少。为了探索地质灾害易发性评价精度验证与定量的分级标准,以四川省汶川县为例,选取12种广泛应用的地质灾害易发性影响因子,运用信息量模型进行易发性评价,运用成功率曲线检验模型的评价精度,提出历史地质灾害累计比例分段法,并与其他8种分级方法进行对比分析与分级精度验证。研究结果表明,用验证样本成功率曲线与非灾害点样本成功率曲线两种方法检验模型评价精度确定了评价模型预测结果的合理性。历史地质灾害累计比例分段法在易发性分级面积比例精度验证、地质灾害频率比分级精度验证与发生地质灾害位置分级精度验证3种方式中均显现出较好的合理性,在9种分级方法中为最优分级标准。 相似文献
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玉米作为中国重要粮食作物,品种众多,易出现错分现象,影响农业安全和粮食生产。针对传统基于卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）的高光谱图像作物品种识别模型所需建模样本数量巨大的问题,提出基于高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型。首先,获取不同品种玉米种子在400—1000 nm范围内的高光谱图像,提取样本全部像素的203维光谱信息,利用主成分分析PCA（Principal Component Analysis）算法将光谱维度降至8维。在实验中,样本的像素级光谱信息（即：样本的全部像素的光谱信息）除应用于CNN模型外,也应用于支持向量机（SVM）和K近邻分类（KNN）模型中,结果表明：在相同模型中,基于像素级光谱信息比基于米粒级光谱信息（即：每粒样本所有像素光谱信息的平均值）识别效果好;在相同情况下,CNN模型比SVM和KNN模型的识别效果好;基于像素级光谱信息和CNN的品种识别模型识别效果最稳定,依据像素级分类结果采用多数投票策略对玉米种子样本进行识别,样本识别精度高达100%（注：100%为建模集样本与测试集样本数量为0.27和0.32时的识别精度,随着测试集样本数量的增加,该识别精度将有所降低）。最后,使用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法实现CNN输出特征值的可视化,验证了基于高光谱像素级信息和CNN的品种识别模型的有效性。在建模样本极少的情况下,实现了玉米种子品种的无损、高效识别,为精准农业提供了理论基础。 相似文献
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地质灾害的发生受到地形地貌、地质构造等因素的影响,在进行易发性评价时通常选择坡向、道路、地层岩性和斜坡结构作为评价因子。以自然斜坡单元为评价单元,借助于ArcGIS平台的模型构建器和Python脚本语言,结合平台自带的多种分析、统计工具,以输出为输入方式构建评价因子模型。从简单模型和模型构建器+Python 2个角度,分析栅格、线型和面状类评价因子的生成与赋值,探索模型构建器在地质灾害易发性评价中的应用,为评价提供一种流程化、自动化的数据处理方式。 相似文献
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针对传统的学习向量量化模型只能进行欧式空间的度量问题，该文将在学习向量量化(LVQ)模型的基础上引入径向基核函数(RBF)建立径向基函数的学习向量量化(RBF-LVQ)评价模型。以文成县为研究区，结合GIS技术选取坡度、坡向、坡形、断层距离、地质岩组、极端小时降雨量、地形湿度指数、地表覆盖、风化层厚度、黏聚力10个评价因子构建滑坡易发性评价体系，随机选取70%数据作为训练样本，分别采用RBF神经网络、LVQ神经网络和RBF-LVQ模型进行滑坡灾害易发性评价，并将剩余的30%数据利用ROC曲线进行精度检验。结果显示，训练后的RBF-LVQ模型AUC值为0.88,优于RBF神经网络的0.85和LVQ的0.86。RBF-LVQ模型拥有更好的预测能力，可为研究区域提供模型和决策支持。 相似文献
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阳泉市矿区地质环境复杂,人类活动频繁,存在塌陷、滑坡等地质灾害隐患。本文在充分调查地质灾害的基础上,构建了矿区风险评价体系,运用信息量法和层次分析法,选取了交通、居民地、矿山等8项指标开展易发性区划;在易发性评价的基础上叠加降雨因子,实现了矿区地质灾害的危险性评价;采用人口、建筑、交通因素构建了承载体易损性模型;并结合危险性和易损性构建了矿区的地质灾害风险评价模型。研究结果表明,矿区中地质灾害高风险地带主要分布在存在矿山活动的赛鱼、蔡洼街道且靠近人口聚集的地方,其影响范围较大,应及时采取监测预报等措施。 相似文献
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针对滑坡灾害易发性难以定量评价的问题,提出了以汇水域为基本统计单元,层次分析法与信息量法相结合的滑坡易发性评价模型。该模型是在综合分析已有监测数据的基础上,建立了坡度、黄土分布、土地表覆被、水系、断层、高程、地表粗糙度、坡向等8类要素与滑坡稳定性的相关性,根据评价结果将滑坡易发性划分为5个不同的等级。基于新疆新源县滑坡易发性评价的实验结果表明,该模型评价结果与滑坡实际分布情况相符,能够准确对不同汇水域灾害易发性进行分级评价,可以为相关部门进行防灾、预警提供一定的数据支持。提出了一种主观判断与客观分析相结合的方法,回答了"什么地方最容易发生地质灾害"的问题。 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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地质灾害发生时通常会带来巨大的人力物力损害,而易发区评估是防灾减灾的重要手段。为了尽可能减少灾害带来的经济损失和人员伤亡,本文在GIS的支持下开展地质灾害风险评估研究。具体结合温州市自然地理状况及相关受灾情况历史数据,分析高程因子、坡度因子、坡向因子等地质灾害影响因子,提出了综合邻近环境的地质灾害分析方法,利用层次分析方法计算各因子权重,构建了温州市滑坡灾害易发性评价指标体系,确定了温州市地质灾害易发区;同时还研究了山区、平原不同地形条件下的地质灾害风险规律。 相似文献
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层次分析-熵值定权法应用于山区城镇地质灾害易发性评价 总被引：2，自引：0，他引：2
我国西南山区很多城镇面临着崩塌、滑坡等地质灾害的威胁,开展山区城镇地质灾害易发性评价研究具有重要意义。本文对重庆市武隆区羊角场镇进行了地质灾害易发性评价研究,在确定区域易发性评价因子的基础上,综合层次分析法和熵权法两种方法确定评价因子的权重,最后采用易发性指数并基于ArcGIS对研究区进行易发性评价和区划。易发性分区结果与已有的地质灾害分布有较好的对应关系。采用的组合赋权法先用层次分析法确定主观权重,然后又结合熵值法对权重进行修正,在一定程度上减少了主观影响,对地质灾害易发性的量化更加准确与合理。本文的研究思路可为山区城镇地质灾害的风险评估和防治提供参考。 相似文献
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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