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。     

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.     

基于多尺度分割方法的斜坡单元划分及滑坡易发性预测

滑坡易发性预测可以有效预测潜在滑坡的空间位置,是滑坡危险性和风险性评价的基础。由于斜坡单元依据真实地形地貌划分和具有明确的地质特征意义,更多的学者尝试利用斜坡单元进行区域滑坡易发性预测。但是,如何高效准确地划分斜坡单元并考虑其内部环境因子的非均质性是制约斜坡单元应用的关键因素,也是目前研究中的难点。本文以江西省崇义县为例,首先,提取研究区域坡向和山体阴影图作为基础数据,采用多尺度分割（MSS）方法划分斜坡单元,并结合试错法和研究区域历史滑坡形态特征确定MSS方法的最优参数组合。然后,基于斜坡单元提取高程、坡度、剖面曲率等环境因子,分别导入支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR）模型,构建Slope-SVM/LR易发性预测模型。通过变化值和标准差表征斜坡单元内部环境因子的非均质性,进而构建Variant Slope-SVM/LR易发性预测模型。最后,采用ROC曲线和频率比精度分析上述模型的预测精度。结果表明：1）当尺度、形状特征权重和紧致度权重参数分别取20、0.8和0.8时,研究区域斜坡单元的划分效果最好;2）Slope-SVM、Variant slope-SVM、Slope-LR和Variant slope-LR模型的ROC精度分别为0.812、0.876、0.818和0.839,相应的频率比精度分别为0.780、0.866、0.792和0.865, 说明Variant slope-SVM/LR模型的预测精度高于Slope-SVM/LR模型。因此,MSS方法可以实现高效准确地自动划分斜坡单元,考虑斜坡单元内部环境因子的非均质性可以提高易发性预测结果的准确性。     

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.     

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。     

基于半监督机器学习的滑坡易发性预测建模

为了克服滑坡编录样本不足、扩充滑坡样本较困难、主观随机选择的非滑坡样本准确性较低等缺点,以江西省南康区为例,拟用半监督卡方自交互侦测决策树(SSCHAID)和半监督反向传播神经网络(SSBPNN)进行滑坡易发性预测(LSP), 在已知滑坡样本和随机选取的非滑坡样本基础上,用全监督机器学习将初始LSP划分成不同级别;将高分辨率遥感影像和初始滑坡易发性图中的极高易发区叠加,筛选一定数量的潜在滑坡栅格单元扩充滑坡样本;从极低易发区选取非滑坡栅格单元组合成新的输出变量;将新的输出变量导入全监督机器学习,获得最终LSP并评价其精度. 结果表明：半监督机器学习的LSP精度远高于全监督机器学习的LSP精度.     

基于GIS的长白山地区山体滑坡易发程度分析

将地理信息系统（GIS）和遥感技术（Rs）相结合,利用地质图、土壤图、土地利用图、坡度图、坡向图对长白山地区进行了山体滑坡易发程度分析．首先基于遥感技术对长白山地区的卫星图像进行了分类,并绘制了土地利用图,然后用长白山地区的数字高程模型分别获取了坡度和坡向信息;其次利用AHP技术计算了5种山体滑坡影响因子的重要度,结果显示坡度重要度最高,坡向重要度最低;最后根据山体滑坡影响因子的重要度,使用GIS的栅格数据叠置功能绘制了山体滑坡易发区划图,图中显示最危险区域（危险度≥O．9）主要分布在集安市、临江市和和龙市周围的山区地带中靠近中朝边界的地区．     

基于子流域的地震诱发崩塌敏感性评价

根据地震诱发的崩塌具有数量大和成区分布的特点,将研究区北川苏宅河流域划分为211个子流域,评价选取子流域的平均高程、最大高差、平均坡度、距离河流距离、沟谷密度和岩石类型等指标,采用Logistic回归的统计学方法进行建模,并且使用ROC曲线和Kappa系数对模型的精度进行评价,其ROC曲线下面积为0.926,Kappa系数为0.690.采用同样的评价方法基于像元对研究区进行建模,模型的ROC曲线下面积为0.814,Kappa系数为0.470,均小于基于子流域的评价模型.使用模型对研究区进行敏感性评价,基于子流域的敏感性评价,有90.04%的崩塌位于高敏感和敏感区域内,而基于像元的敏感性评价,高敏感和敏感区域内只占有68.82%的崩塌.但不同敏感性区域面积比例来看,基于子流域的敏感性评价,有高敏感区域面积过大的缺点.研究进一步提出崩塌响应单元这一概念,即针对崩塌的各影响闪子,将研究区划分为比子流域更小的单元,而每个单元内部,对崩塌具有相同的敏感度.     

基于GIS的环境分析评价

介绍了地理信息系统在环境科学与工程中的应用及模糊综合评价模型的建立.将GIS应用于环境评价系统,实现了GIS与评价模型的无缝集成及评价数据与相应空间实体的连接,为环境评价提供了方便.     

基于GIS的农业土地适宜性评价系统研制技术

以河北省邱县为研究对象,以MapInfo为开发平台,建立了该区的农业土地适宜性评价系统。该系统能够对收集的各类数据进行系统的动态管理,依据所建立的数学模型,完成农业土地适宜性的单因素评价和多因素综合评价,实现评价区土地适宜性的分等定级,具有相关的统计、分析、规划和管理功能。系统集数据管理、土地评价、办公自动化于一体,有力地促进了研究区土地利用与管理工作的规范化、系统化和现代化。结合农业土地适宜性评价系统的开发实践,对土地适宜性评价的实现过程和关键技术进行了探讨。     

基于GIS的略阳县地质环境质量评价

基于地理信息系统(GIS)和多级模糊模式识别模型,建立了略阳县空间数据库和地质环境质量评价模 型;综合考虑地形坡度、工程地质岩组、岩土体结构类型、地下水位、植被发育情况、月平均降雨量、人类工程活动 强度等因素,用层次分析法确定各指标权值,应用评价模型对略阳县地质环境质量进行了综合评价,把略阳县地 质环境划分为优、良、中、差4个质量级别。     

基于集成学习的山区中小流域滑坡易发区早期识别优化试验

滑坡作为山洪水沙耦合运动的物源和动力基础,其易发区的识别是山洪水沙灾害预报预警和风险评估的重要前提。以往的山洪水沙灾害防治研究主要关注洪水的影响,而忽视了固体物源的作用。为完善山区中小流域山洪水沙灾害防控体系,提出基于集成学习的山区中小流域滑坡易发区早期识别方法,针对数据样本构建和影响因子选取过程进行优化试验。利用滑坡单元下垫面环境因子频率比作为无监督学习算法数据样本进行聚类分析,根据聚类算法易发性分区结果选取非滑坡单元,结合滑坡单元构建集成学习分类算法数据样本集,比较单体算法和融合算法的易发性分区结果准确率和覆盖度。选取研究区域高分卫星遥感影像建立松散堆积物直接解译标志,基于目视解译识别松散堆积物面积,通过回归分析构建松散堆积物面积-体积幂律关系,形成研究区域松散堆积物空间分布图。将固体物源作为下垫面环境因子,比较引入物源因子前后的滑坡易发性分区结果准确率和覆盖度。结果表明：K-Means-RF（K-Means-AdaBoost）融合算法输出的高易发区覆盖率相对于K-Means单体算法提高9.3%（12.1%）。两类融合算法的易发性分区准确率和泛化能力比较接近,K-Means-AdaBoost融合算法对于滑坡点的预测效果更优。考虑物源因子后的K-Means-RF和K-Means-AdaBoos融合算法易发性分区中的高易发区覆盖率分别提高14.2%和17.7%,召回率都提高12.1%。     

汶川县地震诱发崩滑灾害影响因素的敏感性分析

震后遥感影像与调查结果表明,汶川Ms 8.0级地震在汶川县城约4 083 km2的区域内诱发了 5 528余处崩塌、滑坡灾害.利用GIS技术对地震地质灾害的分布与地层岩性、距断裂距离、坡度、高程等因素的关系进行统计分析,结合崩滑的确定性系数方法(CF),对诸影响因子进行敏感性分析,确定该区域内各因子最利于地震滑坡发育的数值区间,结果表明:地震崩塌滑坡主要分布在元古界、震旦系、二叠系硬质岩石分布的地层里,坡度为大于40°的坡体上;活动断裂10 km缓冲区内,未动断裂6 km缓冲区内崩滑密集分布;崩滑发育较有利的高程范围位于1 000～2 500 m;相对高差范围位于600～1 000 m之间,岷江干流对崩滑分布起绝对控制作用.分析得出影响本次崩塌滑坡分布的因子具有地震波传播介质效应和距离效应;由地震产生的崩滑与降雨诱发的崩滑在岩性、坡度的发生区间上有较为明显的区别;并为进行其他地区区域地震崩滑灾害稳定性评价提供了可以借鉴的科学依据.     

基于GIS的天山公路稳定性评价与选线系统

针对新疆天山公路实际,利用ArcEngine开发组件,引入GIS相关理论、方法和技术,采用多元回归、信息量法和模糊综合评判等多种评价模型对公路沿线区域稳定性进行评价。借助多源数据采用栅格空间分析算法,得到优化线路,为天山公路改建的路线方案选定提供有效的决策支持,同时引入动态分段技术建立了公路地质灾害动态数据库。     

基于GIS和突变理论的区域地震危险度多准则评价

针对地震孕灾环境的复杂性和危险度的随机性、模糊性,在分析区域地震环境影响因素和突变行为的基础上,基于尖点突变模型,建立了区域地震环境突变分析模型,并构建了区域地震危险度突变层次结构体系,划分了区域地震危险度指标分级标准;基于经典突变理论及其推广形式,提出了区域地震危险度评价的突变方法,结合GIS空间分析技术实现区域地震潜在危险度的可视化.该方法首先利用GIS技术对底层评价指标赋值且量纲为一化,根据各层次指标体系的特点选取相应的突变模型,并逐层递归运算出区域地震危险度的总突变值,与地震危险度多准则评价标准比较得到危险分级;其次,利用GIS的可视化功能绘制出区域地震潜在危险度评价图,从而综合评判区域的地震危险度.最后,通过实例计算与分析,验证了该方法的可行性和合理性,评价结果可为区域地震危险度分析和潜在地震危险度评价提供理论依据.     

基于GIS的三维矿体形态模拟与矿产资源评价

以GIS为平台,对大量与矿区相关的信息进行采集、处理、分类、存贮、分析和管理;集成地质、地球物理、地球化学、遥感等多源地学空间信息,建立空间数学模型,从而进行综合成矿分析及矿产资源评价;而基于GIS的三维地下矿体形态模拟是进行矿产资源定位、定量预测的关键．GIS为地学信息的综合分析与矿产资源评价开辟了广阔的前景．