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Landslide susceptibility assessment using object mapping units,decision tree,and support vector machine models in the Three Gorges of China 总被引:1,自引:3,他引:1
Due to the particular geographical location and complex geological conditions, the Three Gorges of China suffer from many landslide hazards that often result in tragic loss of life and economic devastation. To reduce the casualty and damages, an effective and accurate method of assessing landslide susceptibility is necessary. Object-based data mining methods were applied to a case study of landslide susceptibility assessment on the Guojiaba Town of the Three Gorges. The study area was partitioned into object mapping units derived from 30 m resolution Landsat TM images using multi-resolution segmentation algorithm based on the landslide factors of engineering rock group, homogeneity, and reservoir water level. Landslide locations were determined by interpretation of Landsat TM images and extensive field surveys. Eleven primary landslide-related factors were extracted from the topographic and geologic maps, and satellite images. Those factors were selected as independent variables using significance testing and correlation coefficient analysis, including slope, profile curvature, engineering rock group, slope structure, distance from faults, land cover, tasseled cap transformation wetness index, reservoir water level, homogeneity, and first and second principal components of the images. Decision tree and support vector machine (SVM) models with the optimal parameters were trained and then used to map landslide susceptibility, respectively. The analytical results were validated by comparing them with known landslides using the success rate and prediction rate curves and classification accuracy. The object-based SVM model has the highest correct rate of 89.36 % and a kappa coefficient of 0.8286 and outperforms the pixel-based SVM, object-based C5.0, and pixel-based SVM models. 相似文献
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多普勒雷达径向散度在迎风坡降水中的应用 总被引:4,自引:3,他引:1
以太行山东部3次迎风坡降水过程为例,分析了由多普勒雷达原始资料计算得到的径向辐合与迎风坡降水分布的关系:迎风坡降水大值区落在临近径向的辐合大值区的弱辐合区内,且降水中心落在正径向速度开始减小的边界同NE风急流相交的位置。连续分布的径向辐合越强,降水越强。同时以2004年7月11—12日过程为例说明单站径向辐合和降水率的关系:径向辐合越强,降水越强,且径向辐合变化超前于降水率变化1h以上;径向辐合持续减弱3h以上,降水率减小,直至结束。径向散度对迎风坡区域的降水预报有很好的指示作用:综合分析区域径向辐合分布和单站径向辐合随时间的变化,可以预测迎风坡降水的落区、发展及生消。 相似文献
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地震短期、短临预测面临的"最后一分钟" 总被引:4,自引:2,他引:2
本文分析了地震预测面临的“最后一分钟”问题,阐述了前兆方法预报地震呼唤新思路的重要性及地震预测的可探索性。 相似文献
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松科2井东孔是松辽盆地科学钻探工程的主体钻孔,按照计划在全井段进行地球物理测井资料采集,为深部资源勘探及白垩纪古气候、古环境研究提供准确和全面的地球物理信息.在诸多测井方法中,自然伽马测井和自然伽马能谱测井能够测量地层的天然放射性强度和铀、钍、钾元素含量等参数,被有效地应用于放射性矿床勘查,尤其是铀资源的勘查与研究;电阻率、声波、密度和中子测井等常规测井和核磁共振成像、电阻率成像、元素俘获谱测井等特殊测井能够获取地层岩性和物性参数等信息,为铀矿勘查提供有力支持.本文利用松科2井东孔自然伽马测井资料来识别高放射性异常层;基于常规测井与特殊测井资料,结合前人的地质研究成果,分析放射性异常层的特征和成因.核测井曲线指示营城组存在两段高放射性异常层,深度分别为3096.8~3102.8 m(Ⅰ号层)、3168.3~3170.9 m(Ⅱ号层).Ⅰ号层自然伽马值最高达360 API,铀含量范围20.5~29.3 ppm,综合测井和岩心资料判断该层为砾岩,具有铀成矿潜力;分析表明,构造条件和后生改造作用是影响Ⅰ号层铀富集的关键因素,推测断裂-火山活动和盆地抬升剥蚀为含铀地下水及油气运移至Ⅰ号层提供了通道,油气的后生还原作用最终导致了Ⅰ号异常层的铀富集.Ⅱ号层自然伽马值最高达250API,钍含量22.4~37.3 ppm,铀含量5.9~11.0 ppm,为集块熔岩及凝灰岩,高放射性异常可能是高钍含量的流纹质成分和粘土矿物对铀的吸附作用导致的.松科2井东孔营城组高放射性异常层具有埋藏深度深、铀含量高等特点,表明松辽盆地深部具有找铀矿前景.
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