[發明專利]基于無人機遙感影像的滑坡易發性評定方法

在審

• 申請號: 201710602102.4
• 申請日: 2017-07-21
• 公開（公告）號: CN107358327A
• 公開（公告）日: 2017-11-17
• 發明（設計）人: 文海家;薛靖元;黃雪浪;謝朋;胡晶;張巖巖
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62
• 代理公司: 重慶博凱知識產權代理有限公司50212
• 代理人: 黃河

技術領域

本發明涉及工程地質與地質災害勘查和預測技術領域，具體涉及一種基于無人機遙感影像的滑坡易發性評定方法。

背景技術

近年來，我國由于遠遠超過世界陸地平均山區面積的復雜山地地形地貌，加上人類工程活動加劇、極端降雨及地震等觸發條件，導致滑坡、崩塌、泥石流等地質災害廣泛以育，給人們的生命財產造成巨大威脅，宜居環境惡化。預防滑坡等地質災害，成為保障山區宜居環境亟需解決的重大問題。

目前主流的滑坡易發性評定方法僅能在較大的區域內進行滑坡危險區劃評定，因其精度過于粗略，無法針對地區內的局部區域的滑坡災害易發可能性進行評定，因此難以應用于工程實際，對山區地質滑坡防災預警的實際參考意義不大。

因此，如何提供能夠針對地區內不同局部區域的滑坡災害易發可能性加以評定的實施方案，并確保較高的評定準確性，成為了滑坡防災預警應用技術中一個亟待解決的問題。

發明內容

針對現有技術中存在的不足，本發明的目的在于提供一種基于無人機遙感影像的滑坡易發性評定方法，實現對指定地區內不同局部區域的滑坡災害易發可能性加以評定，并具備較高的評定準確性，能夠用于作為滑坡災害預警的參考信息。

為實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：

基于無人機遙感影像的滑坡易發性評定方法，包括如下步驟：

1)獲取待評定區域的區域地質圖、氣象資料和無人機遙感影像，并對待評定區域的無人機遙感影像進行數據處理，獲得待評定區域的數字高程模型；

2)對待評定區域進行柵格劃分，將待評定區域內劃分的每個柵格小區視為一個數據單元，針對待評定區域內的每個柵格小區從待評定區域的區域地質圖、氣象資料、無人機遙感影像和數字高程模型中分別提取出指定的滑坡相關參數，作為待評定區域內相應柵格小區對應的滑坡易發性影響因子；

3)分別對待評定區域內各個柵格小區對應的滑坡易發性影響因子進行量化和歸一化處理，確定待評定區域內各個柵格小區對應的各滑坡易發性影響因子的歸一化值；

4)獲取訓練得到的滑坡災害發生概率模型，所述滑坡災害發生概率模型用于指示柵格小區對應的各滑坡易發性影響因子的歸一化值與滑坡災害發生概率值之間的函數映射關系；分別將待評定區域內每個柵格小區對應的各滑坡易發性影響因子的歸一化值代入至滑坡災害發生概率模型，得到待評定區域內每個柵格小區對應的滑坡災害發生概率值；

5)根據待評定區域內各個柵格小區的滑坡災害發生概率值，確定待評定區域的滑坡易發性區劃評定結果。

上述基于無人機遙感影像的滑坡易發性評定方法中，進一步，所述滑坡災害發生概率模型通過預先訓練得到并加以存儲，供調用獲取；訓練滑坡災害發生概率模型的方法包括如下步驟：

a)在地理信息系統中選擇存在已知滑坡面單元所在位置的地理位置區域作為訓練樣本區域，獲取訓練樣本區域的區域地質圖、氣象資料和無人機遙感影像，并對訓練樣本區域的無人機遙感影像進行數據處理，獲得訓練樣本區域的數字高程模型；

b)對訓練樣本區域進行柵格劃分，根據訓練樣本區域內已知滑坡面單元的所在位置分別確定訓練樣本區域內劃分的每個柵格小區是否屬于滑坡面單元小區并加以標記，且將訓練樣本區域內劃分的每個柵格小區視為一個數據單元，針對訓練樣本區域內的每個柵格小區從訓練樣本區域的區域地質圖、氣象資料、無人機遙感影像和數字高程模型中分別提取出指定的滑坡相關參數，作為訓練樣本區域內相應柵格小區對應的滑坡易發性影響因子；

c)分別對訓練樣本區域內各個柵格小區對應的滑坡易發性影響因子進行量化和歸一化處理，確定訓練樣本區域內各個柵格小區對應的各滑坡易發性影響因子的歸一化值；