基于GIS的延边地区道路周边滑坡灾害易发程度分析

为防治延边地区滑坡灾害,利用遥感技术(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)对整个延边地区进行滑坡灾害易发程度分析,并在此基础上进一步分析该地区道路周边滑坡灾害易发区分布情况.首先,选择6个影响较大的滑坡灾害影响因子(坡度、坡向、土壤、地质、土地利用、断层),利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定这6个因子的权重;然后,结合GIS软件的栅格数据叠加功能绘制出滑坡灾害易发程度图,并将整个研究区划分成极高、高、中和低4个层次;最后,将滑坡灾害易发程度图分别与道路200、500、800、1 000m及1 000m之外的缓冲区图叠加,以此分析各道路缓冲区范围内滑坡灾害易发区的分布特点,为道路周边滑坡灾害重点防范区的选定提供参考.     

基于GIS和信息量法的伊犁黄土滑坡易发性评价

伊犁州位于新疆西北部,黄土分布范围较广,境内降雨丰沛.近年来,随着人类工程活动的增强,黄土滑坡灾害进一步加剧.以新疆伊犁州伊宁县某滑坡密集区域为研究区,在Google Earth平台上采用人工目视方法解译出3424处滑坡.选取高程、坡度、坡向、地形位置指数(TPI)、距道路距离、距河流距离、距断层距离、多年平均降雨量、归一化植被指数(NDVI)共九个滑坡影响因子,运用信息量法进行滑坡易发性评价.将研究区的滑坡易发性分为极低易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区,采用感受性曲线(ROC)对评价结果进行检验.结果 表明:信息量模型训练集和验证集的成功率均在80％以上,信息量模型的评价结果较为理想;高易发区和极高易发区内滑坡数量有2660个,占滑坡总数的77.69％,滑坡面积为2.2 km2,占滑坡总面积的60.27％.基于GI S和信息量法的滑坡易发性评价结果可以为该区域地质灾害防灾减灾工作提供科学依据和可靠参考.     

基于GIS的长白山地区洪水灾害风险评估

以气象站实测数据、DEM数据和统计数据作为数据源,100m×100m的栅格单元作为基本的评估单元,结合区域灾害系统论建立了洪水灾害风险评估指标体系,并采用极差法、层次分析法、综合指数法和百分位阈值法等方法对长白山地区洪水灾害风险进行了评估.结果表明:长白山地区洪水灾害风险等级整体上西部较高东部较低,呈现出由西部向东部逐渐递减的趋势,其中临江市、抚松县和长白县的洪水灾害风险等级较高,和龙市和安图县的洪水灾害风险等级较低.     

基于IAHP-熵值法的滑坡易发性评价

区域滑坡易发性评价是滑坡灾害防治工作的一个重要环节,针对传统层次分析法在滑坡易发性评价中存在权重赋值依据不明确的缺陷,提出以熵值作为赋值依据的改进层次分析法。以贵州省赫章县80个滑坡点为例,选取高程、坡度、坡向、曲率、植被系数（NDVI）、岩性、距道路距离、距房屋距离、距断层距离作为滑坡影响因子;以熵值作为赋值依据,采用层次分析法求得滑坡影响因子的权重;对影响因子进行分级赋值,并确定滑坡易发性分级标准;在此基础上,构建起滑坡易发性评价体系,并利用GIS软件进行研究区滑坡易发性区划。结果表明：采用改进层次分析法计算时,46个滑坡位于高易发区（占样本总数的57.5%）,13个滑坡位于低易发区（占样本总数的16.25%）,相比传统层次分析法计算结果,分别高15%和低11.25%。因此,改进层次分析法具有更高的准确率。     

机器学习方法在滑坡易发性评价中的应用

中国山区多、地形复杂,构造发育、地质灾害隐患分布广泛.滑坡作为山区最具灾难性的地质灾害之一,严重威胁着人民群众的生命及财产安全.构建滑坡易发性模型能够量化滑坡发生的可能性,对制定防灾措施、减少潜在风险具有重要作用.由于经验驱动模型难以量化,且往往依赖主观判断,近年来,滑坡易发性模型的精度与准确度在从经验驱动和统计理论模...     

不同分级方法对区域滑坡易发性区划的影响

易发性分区是开展区域地质灾害风险评价的基础步骤，选取合理的分级方法对有效绘制区域滑坡易发性图意义显著，但鲜有研究对比了各易发性分级方法的优缺点，尤其是未能将历史滑坡与预测出的易发性指数相联接。针对该问题，以陕西省延长县为例采用3种机器学习模型计算滑坡易发性指数，即分类和回归树、随机森林和径向基函数；设计了5种易发性分级方法，划分不同的滑坡易发性等级，包括4种常规的基于地理信息系统的分级方法（自然断点、等间隔、分位数和几何间隔），同时考虑了滑坡与易发性指数间的非线性关联性的频率比阈值法。结果表明：3种模型的受试者工作特征（ROC）曲线下面积均大于0.75，但划分的易发性分级图分布模式却存在较大差异，使用几何间隔和分位数法的易发性图能在极高易发区中识别出更多滑坡，但这两种方法划分的极高和高易发区的总面积过大；使用等间隔法和频率比阈值法在极高和高易发区中的滑坡比率更大，说明识别出的滑坡更为集中。本文提出的频率比阈值法用于滑坡易发性分级，能为易发性的准确分区提供思路，为边坡稳定性较差区域的工程选址以及土地利用规划提供科学参考，提高地质安全评估及应急管理能力。     

基于信息量及层次分析关联法和BP神经网络耦合的滑坡易发性评价

滑坡与其评价因子之间的关联计算将直接影响滑坡易发性评价结果的精度,因此需要研究不同关联模型对滑坡易发性评价的影响。以白鹤滩库区象鼻岭-江边村段库岸段为研究区,选取以层次分析法(AHP)为代表的经验模型和以信息量法(IV)为代表的统计模型分别与BP神经网络(BPNN)模型耦合进行滑坡易发性评价,同时将仅采用BPNN模型的评价结果作对比。采用ROC曲线、频率比、易发性指数分布(均值、标准差)等方式对滑坡易发性结果进行对比评价。结果显示,IV-BPNN耦合模型滑坡易发性评价结果精度高于AHP-BPNN耦合模型,统计分析模型在滑坡评价因子关联分析上表现更为优秀;单一BPNN模型易发性评价结果整体精度低于耦合模型。在进行滑坡易发性评价时采用评价因子关联法的耦合模型优势较为明显,并且以信息量法为代表的统计分析模型作评价因子关联法进行耦合计算,获得的易发性评价结果精度最高、可靠性最强,评价结果与研究区实际的滑坡分布更为相符。     

基于证据权和卡方自动交互检测决策树的滑坡易发性预测

滑坡与其环境因子间的非线性关联计算影响滑坡易发性预测建模的不确定性。为研究不确定性因素下易发性建模规律,以中国延长县为例,获取82处滑坡和14种环境因子,通过频率比(Frequency Ratio, FR)和证据权(Weight of Evidence, WOE)等关联法与卡方自动交互检测(Chi-squared Automatic Interaction Detector, CHAID)决策树相耦合进行建模,并用原始环境因子(称为“原始因子数据”)作为输入变量的单独CHAID决策树进行对比。使用精度、易发性指数均值、标准差和平均秩等评价易发性建模的不确定性。结果表明：WOE-CHAID模型预测的滑坡易发性不确定性低于FR-CHAID模型,可见WOE具有较优秀的非线性关联性能;单独CHAID决策树预测的易发性精度整体略低于WOE-CHAID和FR-CHAID模型,但其建模效率较高;在体现滑坡与其环境因子空间关联性方面,考虑FR和WOE关联法的CHAID决策树模型优势显著。WOE是更优秀的关联分析法,CHAID决策树预测性能好且预测效率高,WOE-CHAID决策树模型的易发性预测不确定性...     

基于不同机器学习算法的地震滑坡易发性评价——以鲁甸地震为例

地震发生后,及时准确地评价灾区的滑坡易发性对应急救援,灾后重建具有重要意义.然而目前在地震滑坡易发性评价中对不同机器学习模型性能对比的研究较为缺乏.本文从地震动参数、植被、断层岩性、水文和地形方面构建了地震滑坡易发性评价指标体系.然后选取了逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯和随机森林算法,以鲁甸地震为研究案例分别构建了4种滑坡易发性评价模型,并对模型的预测精度进行了对比.结果显示：随机森林模型在测试数据集上的灵敏度(0.94)、精确度(0.94)和准确度(0.94)均高于另外3种机器学习模型,且该模型生成的滑坡易发性的空间分布与实际的地震滑坡分布较为一致,朴素贝叶斯模型的预测精度相对较差.此外,因子的重要性分析结果表明距河流距离、修正的麦加利地震烈度、距断层距离和坡度是影响滑坡易发性相对重要的评价指标.     

基于GIS的滑坡地质灾害易发性分析——以六盘水市为例

以贵州省六盘水市为例,以GIS平台为基础并结合Logistic-模糊综合理论耦合模型,在前人研究的基础上,选取了气象水文要素(降水量、河流密度)、地层岩性要素、基本地形地貌(土壤侵蚀、高程、坡度、地表起伏度)、人类干扰(人类活动强度)等四方面因素作为易发性指标综合得出六盘水市地质灾害易发性区划图.结果表明：极高易发性区域占比22.45%,面积达2 172 km²,高易发性区域占比40.11%,面积达3 880 km²,中易发性区域占比28.01%,面积达2 710 km²,低易发性区域占比9.43%,面积达912 km²;从空间分布上看,呈现不均匀分布,极高风险区域和高风险区域集中于盘县、六枝特区,在钟山区和水城县有少量分布,并且受坡度和地表起伏度影响较大;结合当地实际分析,极高风险区和高风险区与六盘水矿业开发较多的区域相关联性较高.     

基于遥感技术的龙口市城市空间扩展分析

基于1995年和2000年的遥感图像进行龙口市建筑用地的动态监测,利用图像处理软件,建立图像分类模型,自动分类与人机交互结合方式进行变化信息提取,得到龙口市城市空间扩展动态变化信息,并对该城市扩展驱动力及其扩展规律进行了简要分析。     

Risk analysis model for landslide mass of high slope in dam area

In order to identify the threat of reservoir bank landslide to dam safety and reduce the risk of dam failure,impact factors of the landslide are analyzed.The concept of landslide risk degree is put forward to measure the threat of landslide to dam safety.The monotony of the landslide risk assessment function which changes with different affecting factors is analyzed qualitatively.Based on gene automatic programming,a data mining model of the landslide risk assessment function is constructed combined with im...     

基于图像分类方法滑坡识别与特征提取——以归州老城滑坡为例

目前遥感滑坡地质灾害解译主要是通过目视解译和人机交互式解译,根据遥感图像的影纹、色调、地形、地貌等特征,辅以软件对图像进行增强处理和叠加DEM来识别滑坡灾害,但是这些解译方法并没有充分挖掘遥感图像的光谱信息。论文以三峡库区归州老城滑坡为例,利用遥感专业处理软件ENVI对灾害点遥感影像分类,探索滑坡灾害的光谱识别与特征提取。得出图像分类方法不但可以去除一些与滑坡灾害解译无关的或干扰信息,还可以通过感兴趣区选择进行监督分类将图像划分为滑坡解译所需要的简单几种类型,有助于滑坡特征提取与统计、滑坡识别和圈定滑坡边界。     

GIS-based analysis of forest degradations in Baihe Forestry Bureau, northeast China

Forests in the Changbai Mountains are important timber sources for economic development of the society and provide ecological services in northeast China. In order to strengthen forest resource management, this paper analyzed management-induced changes in forest structure, tree species composition and forest landscape pattern from 1987 to 2000 for Baihe Forestry Bureau in Jilin Province based on digitized forest parcel maps and forest survey data. The results suggested that the area of Mature, High-Stocking, and Close-Canopy Forests decreased by 31.4%, 55.9% and 10.7% respectively; volume of Mixed Forest, the native forest vegetation type, decreased by 17.8%; the number of patches increased tremendously but the mean patch density decreased sharply for Mature, High-Stocking, Close-Canopy, and Mixed Forests. All the changes in forest structure, species composition, and landscape pattern indicated severe degradations going on with the forests in Baihe Forestry Bureau. Because of the effect of degradation to forest services, restoring forest resources and protecting biodiversity has become urgently important. The strategies of sustainable forest management need to be worked out and implemented.     

Mapping forest fire risk zones with spatial data and principal component analysis

By integrating forest inventory data with remotely sensed data, new data layers for factors that affect forest fire potentials were generated for Baihe Forestry Bureau in Jilin Province of China. The principle component analysis was used to sort out the relationships between forest fire potentials and environmental factors. The classifications of these factors were performed with GIS, generating three maps: a fuel-based fire risk map, a topography-based fire risk map, and an anthropogenic-factor fire risk map. These three maps were then synthesized to generate the final fire risk map. The linear regression method was used to analyze the relationship between an area-weighted value of forest fire risks and the frequency of historical forest fires at each forest farm. The results showed that the most important factor contributing to forest fire ignition was topography, followed by anthropogenic factors.     

城市热岛效应的遥感和地理信息系统方法

以哈尔滨市为例,对遥感和地理信息系统相结合提取城市热力场信息的方法进行了研究．在地理信息系统ArcView中通过对遥感图象进行密度分割和多光谱合成,得到了能够较好反映城市热力场信息的。TM632合成图象,并通过B6波段进行温度反演,得到了哈尔滨市的地表辐射温度专题图．在地理信息系统ArcView中将该专题图与其他专题图进行叠加分析、统计分析等,不仅可以显示出市区热力场空间分布格局,还可以得到影响热岛效应的各因素及其与城市热岛效应的关系,为城市综合评价和生态建设提供依据．     

基于网格的洪水损失计算模型

首先系统总结了基于GIS和遥感的洪水灾害损失评估框架，并重点阐述了洪水淹没范围的提取和水深的计算；在此基础上，针对洪水灾害损失中的3种主要承灾体（农作物、线状设施以及人员伤亡），提出了基于空间网格的洪水损失计算模型，模型以空间网格为计算单元，以淹没损失曲线为基础；最后，将此模型应用到沱江流域的洪灾损失评估中，得到了较好的结果．     

遥感地质在西华山地区矿产调查中的应用研究

为了在西华山地区铜矿调查工作中缩小矿产勘查范围,进一步指明铜矿勘查方向,以调查区构造形态和矿化蚀变带为研究对象,利用现代遥感技术,选取法国Spot5和美国陆地卫星ETM为遥感信息提取数据源。采用面向特征主分量选择法（克罗斯塔技术）进行蚀变信息提取,并利用目视解译法结合光谱特征,对调查区线、环构造和区域地层岩性进行遥感解译．在本次解译结果和蚀变信息提取的基础上,通过对调查区区域构造特征、成矿条件的详细分析表明,遥感影像线环构造明显,可以有效区分岩性、提取地层与隐伏构造信息。区内铜矿化与线性构造关系十分密切,矿化体多受北东一南西向断裂控制,东南部具有良好的找矿前景．最终利用解译信息编制了线环构造解译图,并成功圈定成矿有利地段,为该调查区铜矿调查工作奠定了坚实的基础．     

Quantifying soil erosion with GIS-based RUSLE under different forest management options in Jianchang Forest Farm

Quantitatively estimating soil erosion with an integration of geographic information system (GIS) and the revised universal soil loss equation (RUSLE) under four different exposed soil proportion scenarios caused by forest management practices was studied at Jianchang Forest Farm. The GIS provided means of input data generation required by RUSLE model and allowed a spatial assessment of the erosion hazard over the study area. Four exposed soil proportion scenarios of 5%, 10%, 20% and 30% were tested with the GIS-based RUSLE model to evaluate soil erosion hazard. The predicted soil erosion potentials were classified into five categories in order to provide valuable aids for management planning.