[發明專利]滑坡預測方法和裝置

有效

• 申請號: 201710039029.4
• 申請日: 2017-01-19
• 公開（公告）號: CN106844948B
• 公開（公告）日: 2020-03-10
• 發明（設計）人: 袁宏永;武海麗;蘇國鋒;李志鵬;陳濤;陳濤;陳建國;黃全義;孫占輝
• 申請（專利權）人: 北京辰安科技股份有限公司;清華大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N7/02
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 金美蓮

本發明涉及滑坡預測方法和裝置，所述滑坡預測方法用于具有多個地理空間數據層的地理信息系統中，該方法包括：從預定的分析區域的多個地理空間數據層中選取m個數據層，其中，所述m為大于等于2的自然數，針對所選取的m個數據層中的每個數據層，分別按照該數據層各柵格的屬性數據值的大小進行排序，按照每一層的排序結果的順序，分別以第一～第m預定柵格數對每一層的所有柵格進行等分，分別形成第一～第m多邊形單元組，計算所述第一～第m多邊形單元組中的每個柵格的模糊隸屬值，根據每個柵格的第一～第m層的模糊隸屬值，利用模糊代數和模型，求出所述預定的分析區域的每個柵格的滑坡發生可能性值。

技術領域

本發明涉及災害預測領域，尤其是涉及滑坡預測方法和裝置。

背景技術

滑坡是巖石、碎石或土的塊體沿斜坡移動的一種現象，它是顯著改變地球地表景觀的自然地質過程。當其影響到人類活動時，則會成為災害。在過去的十幾年里，地理信息系統(GIS)技術在滑坡預測中得到越來越多的應用。利用地理信息系統的滑坡預測通常基于以下的前提來進行：第一，在研究區域內，可以用GIS的空間數據來對歷史上已經發生滑坡的特征以及專家知識進行描述，其中，專家知識通常包括：專家對滑坡變形跡象特征、變形跡象名稱、變形部位、變形活動階段；滑坡自然誘因、地貌因素、物理因素、人為因素、滑坡發生主導因素、復活誘發因素、目前穩定狀、今后變化趨勢；滑坡監測、防治建議等的分析知識；第二，過去和現在是了解將來的鑰匙，即將到來的滑坡可能發生在那些曾經引起滑坡的地質、地貌和水文環境中。由此，學者們提出了很多定量的滑坡預測模型，常見的有：布爾邏輯模型(Boolean logic model)、二值證據模型(binary evidence model)、多類別圖層指數疊加模型(index overlay with multi-class maps)、模糊邏輯模型(fuzzy logicmodel)、貝葉松模型(Bayesian model)、回歸模型(regression model)、證據權重模型(weight of evidence)、確定性因子模型(certainty factor model)等等。

發明內容

本發明提供一種能夠應用于地區土地利用規劃管理及應急管理中的滑坡預測方法和裝置。

根據本發明的實施方式的一個方面，提供一種滑坡預測方法，用于具有多個地理空間數據層的地理信息系統，該方法包括：從預定的分析區域的多個地理空間數據層中選取m個數據層，將所述m個數據層作為第一～第m層，其中，所述m為大于等于2的自然數；針對所述第一～第m層中的第k層，按照所述第k層的每個柵格的屬性數據值的大小進行排序；按照所述第k層的排序結果的順序，以第k預定柵格數對所述第k層的所有柵格進行等分，形成第k多邊形單元組；針對所述第k層，計算所述第k多邊形單元組中的每個柵格的模糊隸屬值，其中，k為大于等于1且小于等于m的自然數，由此分別獲得每個柵格的所述第一～第m層的模糊隸屬值；以及根據每個柵格的所述第一～第m層的模糊隸屬值，利用模糊代數和模型，求出所述預定的分析區域的每個柵格的滑坡發生可能性值。

根據本發明的實施方式的一個方面，提供滑坡預測裝置，用于具有多個地理空間數據層的地理信息系統，該裝置包括：選取模塊，所述選取模塊被配置為從預定的分析區域的多個地理空間數據層中選取m個數據層，將所述m個數據層作為第一～第m層，其中，所述m為大于等于2的自然數；排序模塊，所述排序模塊被配置為針對所述第一～第m層中的第k層，按照所述第k層的每個柵格的屬性數據值的大小進行排序；等分模塊，所述等分模塊被配置為按照所述排序模塊所排序的所述第k層的排序結果的順序，以第k預定柵格數對所述第k層的所有柵格進行等分，形成第k多邊形單元組；隸屬值計算模塊，所述隸屬值計算模塊被配置為針對所述第k層，計算所述第k多邊形單元組中的每個柵格的模糊隸屬值，其中，k為大于等于1且小于等于m的自然數，由此分別獲得每個柵格的所述第一～第m層的模糊隸屬值；以及預測模塊，所述預測模塊被配置為根據每個柵格的所述第一～第m層的模糊隸屬值，利用模糊代數和模型，求出所述預定的分析區域的每個柵格的滑坡發生可能性值。