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机器学习在滑坡的易发性评价中面临两个难点,一是评价指标的客观量化,二是训练样本的选择。鉴于此,采用频率比法实现了评价指标的客观量化,利用k均值聚类算法实现了非滑坡样本数据的筛选。结果表明,以k均值聚类算法筛选非滑坡为前提,神经网络的训练精度由73%提升到了97%,支持向量机的训练精度由75%提升到了96%。基于GIS平台,将神经网络和支持向量机模型计算的全区易发性指数按自然断点法分为五个区域,分区图与历史灾害点的叠加分析统计结果显示,神经网络在全局范围内的评价结果优于支持向量机模型,全局精度分别为76%和74%。研究结果可为南江县的防灾减灾工作提供参考。 相似文献
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介绍二郎庙滑坡监测的方法,重点介绍GPS与光纤传感两种技术结合所进行的滑坡监测,这样既克服了GPS时效性不高的缺点,又弥补了光纤传感测量量程的不足,从而可实现由点到线再到面的滑坡监测,获得滑坡体较完整的应变信息,使滑坡监测既具有连续性又具有实时性。 相似文献
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叠置像元比较分析方法常用于遥感分类后土地利用/土地覆盖变化检测,该方法通过栅格数据计算实现,方便快捷。提出一种利用像元转换的变化检测方法,结合Arc GIS软件平台,实现了对不同区域的土地覆盖类别变化分析的一体化处理方式。该方法是叠合像元比较方法的一种扩展,能对具有多类别的覆盖场景进行同步变化检测,依据新定义的覆盖类别编码,将不同时相的土地覆盖图进行叠置分析或分区统计分析,从而统计不同范围中各覆盖类别的定量转化及发生转化的空间分布。实验以2期北京市Globe Land30数据为对象,利用新检测方法对不同范围和覆盖类别变化进行了计算,更为高效快捷地获得了变化结果,展示了覆盖类别变化和景观格局变化,验证了该变化检测方法的适用性。 相似文献
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工布江达县位于藏东地区,雨季区内泥石流频发,对人民基本生活和区域经济建设与发展造成了严重影响。为研究藏东地区中—小型泥石流灾害对城镇居民聚集区的危害特征和潜在危险性,运用FLO-2D软件,以西藏自治区工布江达县县城周边居民分布较为集中的5条泥石流沟为研究对象,通过模拟泥石流泥深和流速等方面的冲淤特征,以县城典型泥石流沟模拟冲出结果为基础,确定泥石流强度并划定危险性分区,分析泥石流危险分区与居民聚集区之间的拓扑关系,评估县城周边泥石流危险性,为工布江达县城的城镇规划和防灾减灾提供技术参考。 相似文献
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