德清县崩塌、滑坡地质灾害点监测方法及成果分析与评价

2003年国务院颁布实施《地质灾害防治条例》,2009年浙江省人大常委会通过了《浙江省地质灾害防治条例》,为地质灾害防治提供了法律保障,使地质灾害防治步入法制化、规范化轨道。德清县人民政府2003年正式颁布实施《德清县地质灾害防治规划》,2008年进行了《防治规划》修编,为县政府及相关职能部门地质灾害防治提供了指导性文件和科学依据,成立了德清县地质灾害防治领导小组,健全了地质灾害防治管理机构,建立了汛期防灾预案制度、灾情速报制度、险情巡查制度、汛期值班制度和建设用地地质灾害危险性评估制度等一系列制度,提高了地质灾害防治的质量和水平。     

恩施某滑坡的成因及稳定性分析

基于恩施境内一水库滑坡体的地质构造、工程地质、水文地质及滑坡特征,从地质环境角度分析该滑坡体的形成机制,并在此基础上对该滑坡体的稳定性进行了定性和定量分析,从本源上确定了滑坡体稳定性的特征,为后期治理提供依据。     

梧州市滑坡治理有关参数推荐值

文章通过收集梧州市有关滑坡治理工程的勘查、设计和施工资料,在结合补充勘察和现场试验的基础上,运用数理统计软件SPSS进行统计分析,找出相关规律性,得出滑坡治理设计中有关参数的平均值和估计区间,为今后地质灾害治理设计提供参考。     

对减少地灾损失的几点思考

2010年,甘肃、四川、云南等许多地方都发生了特大的泥石流等地质灾害,给人民群众的生命和财产造成了巨大的损失。我们淳安县,2010年也遭受了"6.18"、"7.8"、"7.15"三次百年未遇的特大洪     

“浙江省地质灾害隐患监测网络系统”成果通过鉴定

浙江省重大科技专项社会发展重点项目《浙江省地质灾害隐患监测网络系统》于2011年1月14日在杭州通过浙江省科学技术厅组织的鉴定。专家一致认为,这项研究成果为浙江省预防和减轻降雨引发的滑坡     

山体滑坡治理探讨

滑坡是地质灾害中较为常见的形式之一,一旦发生,将严重危害人民的生命、财产安全。本文通过对滑坡成因和治理措施的分析、论述,以期为滑坡的理论分析和治理提供有益经验。     

北京：划定水土保持生态红线

近日,北京市法制办公布《北京市水土保持条例（送审稿）》（以下简称《条例》）,即日起至7月22日向社会征集意见。《条例》划定水土保持生态红线．将崩塌滑坡危险区、泥石流易发区、生态公益林、湿地、绿道郊野公园等纳入城乡总体规划的禁建区、限建区范围。《条例》要求,市水行政部门应当每5年组织对全市进行一次水土流失调查并公告调查结果。针对重大自然灾害造成严重水土流失的,水行政部门应当及时开展水土流失情况调查。     

基于SBAS/PS-InSAR技术的滑坡遥感监测对比研究

以2015~2019年12景ALOS-2 PALSAR2影像和2018~2019年38景Sentinel-1A影像为主要数据源,利用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术提取西藏江达县波罗乡白格滑坡点的形变信息,并对处理结果进行交叉验证。研究得到以下结论：1）PS-InSAR技术条件下,ALOS-2数据和Sentinel-1A数据的平均形变速率范围为-68.9~37.9 mm/a和-64.5~24.2 mm/a;SBAS-InSAR技术条件下,ALOS-2数据和Sentinel-1A数据的平均形变速率范围为-84.2~-40.0 mm/a和-84.0~-13.0 mm/a。2）对2种数据结果中提取的4个特征点进行时序分析和定量分析显示,2种InSAR技术结果变化趋势较为一致,验证了两者在滑坡监测中的可靠性和准确性。     

基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。