[发明专利]一种基于地表形变和孕灾环境条件的滑坡易发性评价方法在审

专利信息
申请号: 202111506528.2 申请日: 2021-12-10
公开(公告)号: CN114186413A 公开(公告)日: 2022-03-15
发明(设计)人: 张佳佳;黄海;陈龙;高波;李元灵;田尤;杨东旭 申请(专利权)人: 中国地质科学院探矿工艺研究所
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06K9/62;G06F111/08
代理公司: 北京元本知识产权代理事务所(普通合伙) 11308 代理人: 王红霞
地址: 610081 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 地表 形变 环境 条件 滑坡 易发性 评价 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于地表形变和孕灾环境条件的滑坡易发性评价方法,利用动态因子进行滑坡易发性评价,该评价方法具体包括以下步骤:获取滑坡易发性评价目标区域的滑坡静态因子和动态因子;根据滑坡静态因子,建立随机森林模型进行目标区域的滑坡易发性评价,获得第一易发性评价结果;建立第一易发性评价结果与动态因子的列联矩阵,获得第二易发性评价结果;通过GIS对第一易发性评价结果和第二易发性评价结果进行对比整合。将滑坡动态因子添加到滑坡易发性评价模型中,能够使得评价结果更加精确。

技术领域

本发明涉及地质灾害评价技术领域,具体涉及一种基于地表形变和孕灾环境条件的滑坡易发性评价方法。

背景技术

滑坡是环境参数变化的结果。在极端气候事件的影响下,世界范围内发生的滑坡数量越来越多,造成了重大的经济和人员损失。因此开展滑坡易发性评价是十分有必要的,可为地质灾害风险评价提供依据。

目前地质灾害易发性评价的主要方法可以分为经验模型、统计模型和确定性模型三种基本类型,其中统计模型克服了经验模型中权重赋值的强烈主观性,并且避免了确定性模型中对地质灾害发生机制知识和详细地质环境数据的需求,因此适合并被广泛应用于区域尺度的地质灾害易发性定量评价的工作。统计模型在广义上主要包括频率比法、证据权法、逻辑回归法、层次分析法、人工神经网络法和随机森林法等。

其中统计模型的输入主要分为两部分内容,一部分为历史滑坡的编目数据,另一部分为孕灾环境条件因子。孕灾环境条件因子主要包括地层岩性、构造、坡度、坡向、高程、距水系距离、植被指数等,这些输入数据均为静态的,缺乏动态的数据控制。然而滑坡是一个动态变化的地质现象,缺乏动态因子的输入将严重影响滑坡易发性评价结果的精度。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种基于地表形变和孕灾环境条件的滑坡易发性评价方法,该评价方法能够提高目标区域的滑坡易发性评价结果的精度。

为实现上述目的,本发明的技术方案为:

一种基于地表形变和孕灾环境条件的滑坡易发性评价方法,利用动态因子进行滑坡易发性评价,该评价方法具体包括以下步骤:

获取滑坡易发性评价目标区域的滑坡静态因子和动态因子;

根据所述滑坡静态因子,建立随机森林模型进行目标区域的滑坡易发性评价,获得第一易发性评价结果;

建立第一易发性评价结果与动态因子的列联矩阵,获得第二易发性评价结果;

通过GIS对第一易发性评价结果和第二易发性评价结果进行对比整合。

进一步地,通过接受者操作特征曲线(ROC)和曲线下方面积(AUC)对所述第一易发性评价结果进行精度分析。

进一步地,获取滑坡易发性评价目标区域的历史滑坡数据、遥感解释和现场调查数据;

根据所述历史滑坡数据、遥感解释和现场调查数据获取滑坡易发性评价目标区域的滑坡分布信息;

将所述滑坡分布信息分为滑坡训练数据集和滑坡验证数据集;

将所述滑坡训练数据集和滑坡验证数据集输入随机森立模型中进行滑坡易发性评价。

进一步地,所述滑坡易发性评价目标区域的滑坡静态因子包括坡度、坡向、剖面曲率、高程、距断裂距离、地形湿度指数(TWI)、归一化植被指数(NDVI)和岩性;

通过多重共线性分析对所述滑坡易发性评价目标区域的滑坡静态因子进行相关性分析。

进一步地,所述滑坡易发性评价目标区域的动态因子为毫米级别的地表形变速率。

进一步地,所述地表形变速率的获取步骤包括:

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