层次分析法在炉霍县泥石流易发性评价中的应用

在深入研究炉霍县泥石流灾害的基础上,以实地考察数据为依据,以层次分析法为技术方法,对炉霍县泥石流易发性进行了评价。选取高程、坡度等8个指标作为影响泥石流易发性的评价因子,通过建立系统层次结构,构建判断矩阵,从而求出各因子的权重,建立泥石流危险性评价模型。实践证明,基于层次分析法的泥石流灾害易发性评价是有效和实用的。     

新源县汇水域单元滑坡灾害易发性评价

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。     

基于InSAR的地质灾害易发性评价

首先以Sentinel-1A数据为基础,采用SBAS-InSAR技术,获取研究区2019年1月—2021年8月的地表形变信息。然后通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)获取8个评价因子的权重。最后基于ArcGIS平台采用综合评价方法获取易发性评价结果并进行分析。结果表明：研究区地表沉降主要发生在中部;地质灾害高易发性区主要分布在研究区中部,东部地区以中易发性为主,西部则主要为低易发性区域。     

改进的学习向量量化滑坡易发性评价模型研究

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。     

汶川地区地质灾害易发性评价方法对比分析

在比较和分析了目前国内外研究和应用较多的几种地质灾害评价理论和方法的基础上,对汶川县2014年landsat8遥感影像解译并提取了地质灾害信息,利用DEM数据对20014年地质灾害的面积在高程、坡度、坡向等致灾因子进行了统计。采用信息量法、层次分析法、加权信息量对汶川地区地质灾害易发性进行了评价。通过这3种评价方法的结果对比表明:采用单一的信息量法、层次分析法做地质灾害易发性评价时各有优势和不足,将多种易发性评价方法进行合理的综合应用是地质灾害易发性评价的优选方法。     

旋转森林模型在滑坡易发性评价中的应用研究

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。     

基于AHP-INF耦合模型的察雅县地质灾害易发性评价

以西藏自治区察雅县为例选取高程、坡度、坡向等9个因子构建地质灾害易发性评价指标体系,采用层次分析法与信息量法(AHP-INF)耦合模型计算得到综合信息量,并结合ROC曲线对评价结果进行精度检验。结果表明,察雅县内极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区面积分别为415.74 km²、746.78 km²、2 318.33 km²、4 782.34 km²,其中极高、高易发区集中分布在国道G214、国道G317和水系两侧,中易发区主要围绕极高、高易发区呈带状分布且集中在吉塘镇、烟多镇、荣周乡和香堆镇。评价结果的ROC曲线下方的面积为0.909,说明AHP-INF耦合模型评价精度较高,分区结果合理可靠,适用于察雅县地质灾害易发性评价。     

基于优化随机森林模型的滑坡易发性评价

以三峡库区沙镇溪镇-泄滩乡为研究区,探索基于最短描述长度原则的信息增益法对滑坡连续型因子进行离散的效果,计算皮尔森系数去除高相关因子。利用信息量法预测的极低、低易发区随机抽取非滑坡样本点。通过迭代计算袋外误差估计确定较优的随机特征及其数目,将优化后的随机森林对研究区滑坡进行易发性评价,并与逻辑回归等方法进行比较。绘制各算法预测结果的接收灵敏度曲线,其中优化后的随机森林预测结果的曲线下面积较高,达91.8%,表明优化随机森林模型在滑坡易发性评价中具有较高的预测能力。     

基于RS与GIS的汶川地区地质灾害易发性评价分析

通过对汶川县2008年landsat5和2014年landsat8遥感影像解译提取了地质灾害信息,利用DEM数据对2014年地质灾害的面积在高程、坡度、坡向等致灾因子下进行统计,利用层次分析法和熵权计分别计算主观和客观权重,进行权重拟合得到综合权重,建立起灾害敏感性评价模型对灾害的易发性进行预测。结果表明:震后新增地质灾害面积与2008年预测的高易发区叠加对比进行验证,两者空间分布基本一致,85.71%的新增地质灾害发生在预测高易发区,面积约为344.94 km2,验证结果良好,表明2014年汶川地质灾害易发性评价结果具备较高的可靠性和可行性。     

基于Google Earth影像的黄河上游干流地区滑坡特征分析

黄河上游干流地区由于特殊的地形地貌和地质构造使得滑坡灾害频发,对其开展滑坡灾害监测、分析研究,具有十分重要的意义。本文利用2015年间Google Earth遥感数据,提取并分析了该地区的滑坡灾害分布信息,取得了如下成果及认识:1)研究区的空间展布形态主要有7种,滑体性质类型有6种,岩质滑坡数量最多。2)从空间分布特征看,共发现研究区有各类滑坡162处,滑坡主要集中分布在群科-尖扎盆地;从滑坡类型看,研究区滑坡主要为大型滑坡和巨型滑坡。3)滑坡体长、宽主要集中在0~1 500 m和500~1 500 m之间,且长、宽呈两极化方向延伸,滑坡体面积分布不均,滑坡数量随着方量的增大呈现减少的趋势,发生的滑坡主要是滑坡体厚度在25~50 m的深层滑坡。4)滑坡数量在0°~90°之间有峰值出现,然后向两端逐渐减少。     

岷江上游流域环境脆弱性评价

以岷江上游流域TM遥感数据和地形数据为主要数据源,结合其他统计相关资料,尝试运用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)对复杂因素构成的脆弱性特征进行层次分解和重新构造,建立多目标要素的综合评价指标体系和模型。选取植被指数变化率、人口密度、地形起伏度、坡度及土壤类型5个要素作为评价指标因子,通过AHP确定各评价指标的权重,在Arc GIS平台下将各指标图层进行叠加分析,得出岷江上游区域环境脆弱性评价图,再根据环境脆弱性指数阈值分级,将研究区环境脆弱度分为5级。结果表明:岷江上游环境脆弱性表现较为强烈,自然因素和人文因素是造成该环境脆弱性的本质原因,该方法为岷江上游流域环境脆弱性模式和生态环境综合评价提供了一种定量分析的思路。     

遥感技术用于大型单体滑坡风险评估与管理

本文以平武县文家坝滑坡为研究对象,从地质、地貌、水文3方面分析了该滑坡形成的条件;以遥感地质学相关理论为指导,在地质资料、地形图、CPS数据的支撑下,经过实地验证,建立了滑坡解译标志;对震后SPOT5影像进行解译,提取出滑坡周界、滑坡要素等信息,估算出滑坡规模,分析了滑坡的发育特征;确定滑坡的坡度、岩性、地震因素、水文...     

基于地理空间分析和AHP的线路通道滑坡风险性评价

输电线路常需要跨越地质灾害易发区域,为了保证电力的正常、安全输送,对输电线路通道所经区域进行滑坡地质灾害的空间分布及潜在风险评价具有重要意义。本文结合GIS和AHP方法进行了某输电线通道滑坡灾害危险性评价,选取地形地貌、气候条件、水文条件、人为活动条件、植被条件、地质岩组条件等影响因子,建立评价指标体系,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了输电线路通道地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区。危险性评价结果可为输电线路电力设施通道滑坡灾害防治、安全设计和施工提供科学依据。     

基于GIS的西攀高速公路沿线滑坡灾害管理

滑坡是西攀高速公路主要的地质灾害之一,本文采用GIS技术建立了西攀高速公路沿线滑坡灾害管理系统,提高了滑坡灾害的管理效率。详细讨论了各种滑坡灾害专题制图和滑坡体三维可视化建模的过程和方法。这些是滑坡治理过程中重要的非工程措施,也为滑坡治理的工程措施的优化提供决策依据。     

粒子群优化BP神经网络的滑坡敏感性评价

滑坡敏感性评价是地质灾害预测预报的关键环节。针对BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,该文以三峡库区秭归县境内为研究区,采用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,构建PSO-BP神经网络滑坡敏感性预测模型,实现研究区滑坡敏感性评价。采用受试者工作特征曲线分析模型预测精度,得到PSO-BP神经网络预测精度为0.931,预测结果与实际滑坡总体空间分布具有良好的一致性,且预测能力优于BP神经网络。实验结果表明,PSO-BP神经网络耦合模型在实现滑坡敏感性评价上具有理想的预测精度和良好的适用性。     

基于CA模型模拟黄河口海岸线演变

以黄河三角洲清水沟汊河的入海口为研究区域,以Landsat影像为主要数据源展开研究。利用ERDAS对遥感影像进行几何精校正、配准、裁减、分类等操作,再通过ArcGIS进行编辑,进而提取海岸线。通过分析影响海岸线变化的主要因素,建立元胞自动机模型(CA模型),基于这个模型,CJHJ结合ArcEngine9.2开发海岸线演变模拟系统。在该系统上结合黄河来沙数据,进行模型训练,得到一组参数,利用这组参数模拟海岸线的演变过程,得到了较好的模拟效果。     

生态系统健康评价软件的设计与实现

本文采用AHP(层次分析法)-Fuzzy(模糊综合评价法)相结合的方法设计实现了生态系统健康评价软件,在软件中将二者进行了算法实现,并结合GIS的地理空间分析功能将AHP-Fuzzy对生态系统健康评价的运算结果可视化。并利用锡林浩特地区的草地生态系统健康状况的若干野外调研数据对该软件的功能实现进行了验证,结果表明生态系统健康评价软件的设计与实现满足草地管理和决策人员的需要,该软件可以实现对单个指标的评价或几个指标组合的评价,是一个评价生态系统健康的很好平台。     

融合多源时空数据的城市火灾危险性评估

城市层面的火灾风险评估主要包括火灾危险性、危害性及救援能力等方面。本文选取火灾危险性评估进行针对性研究,在大数据思维的指导下,以相关关系代替因果关系,采用多源数据对评估指标权重、分值进行率定,得出福州市城区火灾危险性时空分布图。首先利用高德地图API对消防历史出警记录进行地址解析,将近万条火灾出警地址空间落点,获得福州市历史火灾空间分布;然后综合城市用地性质现状、用地开发性质、人口分布热力图等多源异构数据,探索其与历史火灾空间分布的相关性;最后以福州城区为例,初步实现具有充分数理支撑的火灾危险性评估方法,形成火灾危险性动态评估成果,为城市消防规划等提供支撑和依据。     

分层提取法在黄河三角洲湿地信息提取中的应用

黄河三角洲湿地是世界暖温带保存最广阔、最完善、最年轻的湿地生态系统,具有重要的研究与保护价值。本文以LandsatTM影像作为数据源,采用分层提取思想,利用人工目视解译与决策树分类,运用多种指数模型,提取了2004年黄河三角洲湿地信息。研究表明,采用分层提取法,能够较高精度地提取各种湿地信息,总体精度达到85．53％,其中浅海水域（100％）、养殖池塘（100％）、滩涂（87．5％）、建筑用地（84．62％）的分类精度较好,盐碱地（71．43％）和裸地（73．91％）的分类精度有待进一步的提高。