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基于多源遥感数据的滑坡风险度评价研究

张宁  
【摘要】: 龙门山断裂带是我国地质灾害较为严重的地区,2008年5月12日这里发生了里氏8.0级大地震,震中位于汶川县映秀镇。本文以5.12汶川地震对汶川县威州镇周边48平方公里区域造成的滑坡危险性为研究对象,评价研究区的滑坡风险度。 首先,从遥感数据中提取出滑坡存量数据和影响因子作为评价依据。结合研究区实际状况选取了高程、坡度、坡向、植被覆盖度、与道路的距离、与河流的距离、地表岩性和土地利用等八种影响因子作为专题数据。在震后0.5m分辨率的航空影像上人工提取滑坡存量数据;由数字高程模型(DEM)数据提取高程、坡度、坡向以及水网;在2.5m的SPOT-5融合影像中计算植被覆盖度、识别道路以及进行土地利用分类;地表岩性专题识别利用了ASTER影像数据。其中岩性和土地利用两种因子需要对影像做面向对象分割处理,在不同分割尺度下进行面向对象分析。 其次,将影响因子专题数据作为Logistic回归模型和支持向量机模型分析的基础数据进行风险度预测。Logistic回归模型能够较好的反应样本信息,支持向量机模型具有良好的预测能力,由此提出一种新的Logistic回归-加权支持向量机模型(LR-WSVM)用于建立风险度评价体系,最终得到滑坡风险度评价结果。 最后用ROC曲线比较各模型的预测精度,LR-WSVM的ROC曲线面积明显高于其他两种方法。另外,分级分析影响因子对滑坡的贡献度,将贡献度最大的一级作为该影响因子的代表,据此比较各种不同影响因子对滑坡的影响程度,最后得出坡度和植被覆盖度是对滑坡影响最大的两种因子。 总之,本文从遥感数据中获取影响因子专题数据,为相关专题数据的提取提供了一种新的思路;本文提出的LR-WSVM方法提高了滑坡灾害预测精度,具有一定得实用价值。


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