利用时序InSAR进行毕节市潜在滑坡识别与形变监测     

张家勇  邹银先  刘黔云  张楠  龚伟  李康伦 《测绘通报》2022,(6):121-124

贵州省是全国地质灾害多发、频发最为严重的省份之一,还具有很强的隐蔽性、突发性和不可预见性。为加强贵州纳雍、黔西两县级区域内潜在滑坡的监测与评估,本文利用2017年3月—2020年7月Sentinel-1 SAR数据基于SBAS-InSAR技术获取了纳雍、黔西两县级区域内的时序形变结果。结果表明,在研究区域内共发现60处疑似滑坡点,在监测时段内,滑坡最大累积形变量达23 cm。最终通过区域内的滑坡点进行实际踏勘,表明本文方法可为贵州省地质灾害防治和管理等工作提供参考。  相似文献   

时序数据库技术在贵州地质灾害监测设备运行维护调度平台中的应用          下载免费PDF全文

张家勇  刘黔云  邓卫卫  龚伟  张楠  李程  李潇  胡屿 《中国地质灾害与防治学报》2020,31(5):117-122

本文分析了目前贵州省地质灾害监测设备运行维护调度平台对海量时空监测数据的存储和访问需求，提出了引入时序数据库技术来解决传统数据库在处理海量运维调度数据时碰到的存储容量和访问效率方面问题的解决方案。基于时序数据库技术对贵州省地质灾害监测设备运行维护调度平台进行升级和重构，取得显著成效。  相似文献   

基于机器学习的滑坡崩塌地质灾害气象风险预警研究          下载免费PDF全文

李阳春  刘黔云  李潇  顾天红  张楠 《中国地质灾害与防治学报》2021,32(3):118-123

在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高。基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法。利用信息量法,分析气象因素影响程度。选取坐标点、降雨量、易发生等级,将其作为机器学习人工神经网络的输入节点,判断是否发生崩塌、滑坡灾害;针对地质灾害区域,根据影响程度计算气象引发因子指数,结合滑坡、崩塌灾害潜势度G和承灾体脆弱性M,确定气象风险预警指数R,划分预警级别,完成滑坡、崩塌灾害气象风险预警。实验结果表明,设计方法有效降低了三级预报和四级预警空报率,提升了预警精细化程度。  相似文献