基于信息量法的地质灾害易发区评价

以江西省崇义县为研究区,以崇义县1∶5万地质灾害调查数据为基础,基于信息量法,采用Arcgis软件研究地质灾害易发性。首先分析各类地质环境因子与地质灾害相关性,选取高程、坡度、水系、工程地质岩类、构造、居民区及公路七个影响因子。以地质灾害点为基础数据,将灾点与七个因子图层分别进行栅格运算,得出各个因子分段的灾点分布概率,计算出各个因子的信息量值,将各因子的信息量进行叠加,得出研究区内的信息量分布图。根据灾点在各信息量区间的概率,将研究区分为高、中、低、极低四个地质灾害易发级别。易发性评价结果与研究区实际情况吻合度高的结论,表明信息量法适合于崇义县地质灾害易性的评价。     

基于ArcGIS的修文县滑坡灾害易发性评价

通过野外调查修文县滑坡,用信息量法和层次分析法进行易发性评价。信息量法中,依据不同区域总信息量大小,来反映不同区域滑坡易发性程度。层次分析法中,先确定每个单因子各等级的得分,再确定不同层次各个因子的权重关系,之后通过加权叠加得到评价分区结果。对两种评价方法在原理和评价结果上的区别进行对比。叠加两方法的分区图,形成滑坡地质灾害易发性综合评价。综合区划中研究区被分为极低易发区、低易发区、中易发区、高易发区、极高易发区。     

基于GIS技术的密云县地质灾害易发性评价

文章针对目前地质灾害评价模型中存在的常见问题,采用频率比模型进行了密云县地质灾害易发性评价和分区。对不同的地质灾害类型采用不同的评价指标分别进行评价,然后综合考虑研究区内的地质灾害体的空间分布特征,借助GIS平台,实现研究区的地质灾害易发性分区。     

基于GIS和信息量的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区万州区为例

 以滑坡灾害发育较多的三峡库区万州区为研究区,基于指标因素状态分级和因素相关性分析结果,选取坡度、坡向、坡体结构、地层岩性、地质构造、水的作用以及土地利用7项影响因素,以全区700多个滑坡灾害点为样本数据,依据各因素状态下发生的滑坡频率曲线和信息量曲线的突变点为等级划分的临界值来确定因素状态,并在此基础上建立易发性评价指标体系。基于GIS的栅格数据模型,应用信息量理论开展研究区易发性评价,研究结果表明：易发性高和较高的区域主要分布在土地利用总体规划中的建设用地、侏罗系中统上沙溪庙组第二、三段(J2s2,J2s3)、库水变动带和河网影响带以及万州城区。统计结果表明,处在高易发和较高易发区面积为1 210 km2,其中高易发区和较高易发区分别占研究区总面积的9.71%和25.9%,研究区易发性评价精度高达87%。本文完整的论述了县域滑坡灾害易发性评价的理论方法和技术路线,并以三峡库区万州区为例开展滑坡灾害易发性评价、结果分析以及预测精度评价等,为该区域滑坡灾害防治规划与预测预报提供技术支持,为全国范围内县域滑坡灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。     

数据驱动自适应更新的斜坡地质灾害易发性评价系统

为了实现斜坡地质灾害易发性评价能够随着影响因子动态变化和灾害点数目不断增加的自适应更新,使得评价精度能够随着影响因子认识的深入和样本点的丰富不断升高,提出一种数据驱动的斜坡地质灾害易发性评价系统自适应更新机制,以影响因子处理与筛选、支持向量机以及正确率、Kappa系数和AUC三个评价指标为理论支撑,设计并实现斜坡地质灾害易发性评价系统。该系统由数据预处理、易发性评价模型构建、评价模型评估、地质灾害易发性评价等4个模块构成,以数据变化触发系统自适应更新,可以支持影响因子的动态更新、地质灾害样本点的实时更新以及评价模型的迭代更新,使得评价模型能动态升级以适应最新的区域环境特征和地质灾害特征,保证评价模型的准确性。在浙江省文成县的实验结果表明,数据驱动自适应更新的斜坡地质灾害易发性评价系统能对地质灾害进行有效评价,并随着数据的丰富,将有效提高评价精度。     

基于GIS的中等比例尺地质灾害易发性评价

通过采用信息量模型方法,以GIS为平台,针对工程区的地质灾害易发程度进行了研究分析,并最终得到了该区地质灾害易发程度信息,包括其地质灾害易发分区图及相关统计信息,评价结果与当地实际情况有较好的一致性。     

基于AHP及GIS平台的黎川县地质灾害易发性评价

黎川县地质灾害易发性评价以区内地质环境条件为基础,甄选出与地质灾害发育密切相关的地形地貌、岩土类型、地质灾害频率等9大因子,基于AHP及GIS平台,确定各因子权重,建立了黎川县地质灾害易发性分析评价模型,通过定性和定量相结合的系统化、层次化的叠加分析统计,指出评价结果较为科学合理、切合实际,表明该方法具有较高的实用性和有效性。     

基于GIS技术的地质灾害易发性评价——以广东省曲江区为例

广东省曲江区2022年度斜坡类地质灾害高发,对周边居民生命财产安全造成严重威胁,如何治理、预防斜坡类地质灾害是社会发展进步亟待解决的问题,当前的地质监测预警体系不能满足当地地质灾害防治的需求。本文基于GIS构建地质灾害预警模型,利用三维GIS空间信息系统获取坡度、地形起伏度、坡形、岩土体类型、地质构造、土地利用类型、植被覆盖率7个影响因子构建易发性评价体系,基于信息量模型法确定各影响因子的信息量值,同时叠加曲江区内地质灾害隐患点情况,划分易发分区,为该地区地质灾害的预测及防治提供参考。     

基于信息量层次分析法在海南琼海市地质灾害易发性分区中的应用

琼海市处于华南褶皱系东部,人类工程活动强烈,地质灾害多发。文章采用信息量层次分析法,在琼海市1:5万地质灾害详细调查的基础上,建立评价因子并转化成信息量值,接着由判断矩阵计算出被比较因子的权重值,最后利用ArcGIS的空间分析功能,以综合信息量值为依据,绘制琼海市地质灾害易发性分区图,为琼海市地质灾害防治提供依据。     

基于ANN和LR的远安县滑坡易发性评价

在人工智能算法快速发展的背景下,选取人工神经网络模型(ANN)和逻辑回归模型(LR)对湖北省远安县进行滑坡易发性评价,得到滑坡易发性区划图,并对结果进行对比分析。该区共发育滑坡177处,提取出了与滑坡发生相关的9类指标因子。利用相关性分析,剔除高程因子,选择其余8类因子用于滑坡易发性评价,利用Arc GIS和SPSS Modeler软件得到研究区滑坡易发性区划图。最后,利用ROC曲线图对两个模型的成功率进行分析,得到人工神经网络模型和逻辑回归模型的AUC值分别为0.864和0.809,说明人工神经网络模型在该研究区的预测能力较好。