知识引导的滑坡灾害场景动态表达方法

滑坡灾害虚拟场景对灾情信息理解具有重要意义。但现有的滑坡灾害场景存在建模操作复杂、可读性差等问题。针对上述问题,研究知识引导的滑坡灾害场景动态表达,探讨滑坡灾害场景内容、模型与表达特征及相互关系,建立滑坡灾害场景建模的多层次语义约束规则,提出了知识引导的滑坡灾害场景动态表达方法。在此基础上,研发原型系统并开展案例实验与分析。实验结果表明,所提方法能够通过知识引导简化建模操作过程,快速构建滑坡灾害场景,实现灾害成因、发展及影响全过程的动态表达,能更有效地帮助用户全面地理解滑坡灾害。     

利用灾害链规则的灾害模型服务链编制方法

灾害模型能够提供灾情模拟、灾损评估等灾情分析功能,在一体化综合减灾的风险评估、预测预警、灾害处置、灾损评估等环节发挥着重要作用。传统的灾害模型以单灾种为主,部署于各类孤立的业务系统中,较少考虑不同灾害之间的复杂链式关系,难以满足多灾种耦合场景下模型群交互运算的灾情辅助分析需求。针对上述问题,提出了一种利用灾害链规则的灾害模型服务链编制方法。首先,根据灾害场景分析需求和灾害链规则构建灾害模型服务链;其次,基于优化的服务质量(quality of service, QoS)指标评价体系从单灾种灾害模型群中选择最优的组合链路来实现复杂灾害场景的模拟分析功能;然后,为了保证最优组合链路的稳定性,提出了动态调整机制以解决链路模型节点失效断开的问题;最后,为了支持分布式异构灾害模型群的互操作处理,提出标准化的网络服务链发布方法。相较于传统的孤立的单灾种灾害模型,使用所提方法能够提供灵活性更高、扩展性更好、稳定性更强的多灾种复合灾情模拟分析功能。以地震为原生灾害构成复合灾害场景为例,从灾害模型服务链构建、物理模型服务链优化选择与动态调整、灾害模型服务链网络发布3个方面对所提方法进行验证。     

无人机遥感数据支持下滑坡VR场景探索分析方法

滑坡灾害是最常见的地质灾害之一,无人机遥感和虚拟现实（virtual reality,VR）技术的快速发展为滑坡灾害沉浸式模拟与可视化分析提供了重要的数据资源和技术支持。拟重点开展滑坡灾害VR场景动态构建与探索分析研究,探讨了滑坡灾害数据多样化组织、VR场景动态融合表达等关键技术,提出了基于手柄射线的VR场景交互方法,在此基础上进行了原型系统研发与案例试验分析。试验结果表明,所提方法在无人机遥感数据支持下能够动态构建滑坡灾害VR场景,并且能够支持用户沉浸式交互与滑坡灾情信息分析。     

移动VR洪水灾害场景构建优化与交互方法

当前洪水灾害场景三维可视化存在沉浸感差、移动性不足等问题。本文将移动虚拟现实（virtual reality,VR）与洪水灾害场景三维可视化相结合,提出了移动VR洪水灾害场景构建优化与交互方法。该方法首先提出了一种免插件B/S架构下的移动VR场景构建方案,然后从多样化场景数据组织、场景数据量优化控制及自适应调度对移动VR场景构建进行了优化,最后设计了基于凝视的洪水灾害场景漫游探索、信息交互查询等交互分析模式。通过构建试验平台并选择案例进行试验,证明本文方法能够有效支持在智能手机上进行洪水灾害场景流畅地沉浸式展示与交互探索分析。     

基于水文仿真模型与GIS的三维可视化在城市洪水演进中的模拟研究——以马鞍山为例

本文对城市三维可视化虚拟场景构建和洪水演进实时动态模拟及其实现方法进行研究。以洪水水文数学模型为核心计算方法,对系统构建过程中的关键技术进行了深入探讨和研究,构建了城市洪水演进和洪水淹没三维模拟系统。研究表明,三维可视化技术与水力学模型结合提高了模型计算结果的准确性和可视性,对于城市防洪决策及水利工程有重要意义。以安徽省马鞍山市为应用实例,实现了城市三维地形仿真场景模拟及洪水演进分析和三维模拟。     

基于GIS空间分析的应急洪水风险图制作

洪水风险图是直观反映某一区域洪水风险信息的专题地图,可以作为一种重要的防洪非工程措施,正确进行洪水灾害的预测和评估,对预防灾害、应急处理具有重要的意义。本文主要描述如何通过GIS空间分析技术快速进行洪水分析来制作洪水风险图的方法。     

基于水文模型与DEM 3维可视化在洪水淹没中的模拟研究

研究了如何构建3维可视化虚拟场景和洪水演进的动态模拟及其实现方法.基于水文模型和DEM为核心计算方法,对3维洪水淹没构建过程中的技术进行了探讨和研究,研究表明,3维可视化技术与水力学模型结合提高了模型计算结果的准确性和可视性,对于防洪决策及水利工程有重要意义.以长江九江段数据为应用实例,进行3维地形仿真场景模拟及洪水演...     

基于网络分析法的滑坡灾害风险区划研究及工程应用

本文介绍了网络分析法基本原理及计算方法,并采用其模型原理,对构成滑坡灾害的地层岩性、坡度、坡向、植被覆盖、河网缓冲、高程等多个评价因子进行了分析和叠合评价。通过分析专家评定所需滑坡评价因子间复杂的关系,得到了庐山风景区滑坡灾害风险等级图,且评价结果与该区调查滑坡资料的分布情况吻合,为滑坡预警和滑坡治理提供了科学依据。     

移动机器人视觉动态定位的稳健高斯混合模型

针对动态场景中运动路标点严重影响传统视觉自主定位算法精度,甚至产生定位失效的问题,提出一种顾及动态路标点的稳健高斯混合模型。在传统图优化视觉定位模型的基础上,增加“运动指数”描述图优化模型中路标点的运动概率,把传统图优化高斯模型增强为高斯混合模型,以约束运动路标点对图优化结果的影响;为增强模型对噪声的稳健性,采用方差膨胀模型约束残差方程;详细推导了该高斯混合模型的期望-最大化求解方法,把该问题转化为经典迭代最小二乘问题进行解算。仿真试验和真实数据试验表明：强动态场景中,提出的算法绝对精度指标和相对精度指标均优于传统优化算法;静态或弱动态场景中,提出的算法仍与传统优化算法定位性能相当。本文方法可有效减小场景中运动路标点对优化结果的影响,更适用于移动机器人的自主定位。     

知识图谱引导的高陡边坡崩塌灾害综合风险三维动态模拟分析方法

高陡边坡崩塌灾害风险致灾因素多、灾害过程复杂,难以进行整体性综合分析及模拟评估,本文提出了一种知识图谱引导的高陡边坡崩塌风险动态模拟评估方法,将知识图谱应用于高陡边坡崩塌风险模拟评估,精准刻画崩塌演化及作用机理,同时融合BIM、GIS等多源数据,构建高保真动态多维多尺度崩塌灾害场景,多要素耦合动态模拟与评估高陡边坡崩塌风险。最后本文选取高陡边坡桥梁工程风险分析场景,验证了本文方法的有效性,结果表明该方法可为工程施工建造与运营过程中的安全风险精准管控提供支撑。     

基于“高分+”的金沙江滑坡灾情监测与应用前景分析

基于“高分+”,探索以“高分+地质灾害”模式对10·11与11·3金沙江滑坡灾害开展灾情应急分析,利用灾害前后的高分遥感影像解译了滑坡灾害的基本灾情信息,分析了灾害前后孕灾及变形蠕动特征,对灾后白格堰塞湖及周边开展了隐患灾害排查,查明了堰塞湖两岸存在疑似裂缝与次生滑坡隐患点,开展了二次滑坡灾后灾区道路通达性分析。结果表明,“高分+”模式对类似金沙江滑坡等山区自然灾害巡排查、灾情跟踪监测及灾后应急抢险道路优选具有较大的应用前景。     

环境因子空间特征约束的区域滑坡敏感性模糊逻辑分析方法

中国西部山区灾难性滑坡事件频繁发生,滑坡敏感性分析已成为灾前科学预警和主动防范的必要手段。传统滑坡敏感性分析方法中单一知识驱动模型对滑坡灾害环境因子定权主观性强,数据驱动模型过分依赖样本数据的质量及数量。针对上述问题,提出了一种环境因子空间关联特征与启发式模糊逻辑模型耦合的区域滑坡敏感性分析方法,通过灾害环境因子滑坡频率比与信息熵权等空间统计指标,显式描述滑坡灾害环境因子的贡献度与空间分布特征,以此约束多因子耦合的区域滑坡敏感性计算。选择中国重庆市奉节县内的灾害多发地带进行验证评估,实验结果表明,所提方法优于单一的信息量模型、信息量-逻辑回归模型方法。     

汶川地震次生灾害毁坏耕地的遥感快速评估方法——以北川县唐家山地区为例

以四川省北川县唐家山地区为研究区,利用2006-11-10的SPOT卫星影像数据,依据NDVI和地形信息进行耕地识别,辅以少量的人工修正,快速获取灾前耕地分布信息.应用2008-05-14的FORMOSAT-Ⅱ卫星影像数据和2008-06-04的ALOS卫星影像数据,采用人机交互解译快速获取地震诱发的崩塌滑坡、堰塞湖等次生灾害信息.灾前耕地分布信息叠加地震次生灾害数据及影像,进行变化检测,实现耕地损毁的快速评估.结果表明,研究区内崩塌滑坡、堰塞湖等次生灾害严重,崩塌滑坡533处,面积1408.20hm2,堰塞湖水面面积已达604.69 hm2.共毁坏耕地86.88 hm2,耕地毁坏率8.84%.崩塌滑坡、被毁耕地分布与断裂带分布一致,断裂破碎带内耕地毁坏率达18.74%,占研究区被毁耕地面积的74.53%.     

GNSS滑坡监测预警技术进展

滑坡灾害在全球广泛分布,严重影响人类活动和人居安全。全球卫星导航系统(GNSS)已经被广泛应用于滑坡灾害监测预警工作,但其在复杂场景监测预警中依然存在诸多技术瓶颈。本文首先综述了GNSS硬件数据采集、软件数据处理和多源融合监测等方面的研究进展,重点分析了各类GNSS滑坡监测技术优势、适用范围和存在问题;然后,从滑坡位移预测、临滑时间预报和预警实施等方面介绍了GNSS滑坡预警的技术方法;最后,在梳理复杂场景GNSS实时滑坡监测预警中面临挑战的基础上,对GNSS滑坡监测预警技术的发展趋势和研究方向提出了一些思路。     

迁移学习支持下的高分影像山地滑坡灾害解译模型

无人机低空遥感是近年来新兴的一种快速获取灾情信息的手段,如何利用无人机高分影像构建滑坡灾害解译模型是实现快速自动解译滑坡的关键。针对该问题,对比了多种影像特征提取方法,将迁移学习(TL)特征和支持向量机(SVM)引入到构建滑坡灾害自动解译模型中,提出了一种TL支持下的高分影像滑坡灾害解译模型。选取5·12汶川地震及4·20芦山地震系列无人机影像构建了滑坡灾害样本库并进行了实验,TL特征方法整体分类准确度ACC为95%,ROC达到0.98,识别准确率达到97%。结果表明,所提方法可用于高分影像滑坡自动解译,同时可用于大面积高分影像中快速山地滑坡灾害定位及检测。     

一种面向公众教育的滑坡灾害可视化视觉表征方法

对公众展开滑坡灾害教育,可以提升公众的灾害风险意识。目前的灾害教育主要针对学生与救护人员,其教育方式集中于课本教学及专业培训,内容专业性较强,且教育者与公众之间缺乏有效的沟通渠道,公众难以对滑坡灾害有直观认知。针对上述问题,提出一种面向公众教育的滑坡灾害可视化视觉表征方法,重点研究动静结合的视觉表征框架以及滑坡灾害知识图解与概念图实例化等关键技术,以实现对滑坡过程的整体描述与外在因果的表现。选择2017年6月24日发生的6·24茂县叠溪特大山体滑坡开展案例实验分析,实验结果表明,该方法能够有效地构建滑坡灾害知识的视觉内容,快速地帮助公众了解滑坡灾害知识。     

顾及多类型用户需求的灾害场景语义相关度计算

针对自然灾害发生后,不同类型的人群在应急响应过程中对灾害现场场景可视化有着不同需求以及灾害场景模型针对性较低的问题,本文提出了一种基于本体的语义相关度计算方法。利用本体方法确定灾害场景模型与多类型用户需求在概念语义上的逻辑关系,按照多用户可视化需求语义相关度划分灾害场景模型要素,在此基础上采取用户需求规则约束的推理技术计算语义相关度,从而量化灾害场景可视化数据权重。实验案例表明该方法具有可行性,能有效提升灾害场景按需推送和按需构建的效率。     

空间语义约束的泥石流灾害VR场景融合建模及交互方法

基于虚拟现实(virtual reality, VR)技术构建泥石流灾害虚拟场景能够为灾害交互查询分析提供一种新方法。但现有的关于灾害场景可视化研究存在VR场景建模效率低下、交互模式单一和查询分析薄弱等问题,因此,提出了一种空间语义约束的泥石流灾害VR场景融合建模及交互方法,重点探讨了场景动态融合建模方法,利用符号增强表达和射线焦点获取技术设计了多种场景交互模式。并构建了原型系统,选择案例区域开展了试验分析。试验结果证明,利用所提出的方法能够实现泥石流VR场景的快速构建,并能够满足用户对灾害场景沉浸式感知以及灾情信息查询分析等需求。     

面向动态关联数据的高效稀疏图索引方法

为了高效组织管理日益增加的智能感知和关联关系数据,满足多层次任务对多模态场景数据多维特征计算和关联挖掘的需求,针对现有树结构外存索引方法存在的磁盘I/O密集、处理效率低、对关联关系支持弱的瓶颈问题,提出了一种时空关系稀疏图索引方法。设计了一种基于内存图模型的时空索引结构,将多模态场景数据抽象为图的节点和边,支持时间、空间以及关联关系的高效组织,并基于稀疏矩阵进行时空关系图索引的内存表达和存储;以多维树索引为例进行了索引构建以及多模式查询试验。试验结果表明,本文方法在索引生成、时空查询和复杂时空关系查询效率等方面均优于对比方法,支持动态关联的多模态场景数据实时高性能处理和低延迟访问。     

一种结合SMOTE和卷积神经网络的滑坡易发性评价方法

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。