[發明專利]一種基于國產GF-1衛星數據的滑坡易發性評估方法

在審

• 申請號: 201810879455.3
• 申請日: 2018-08-03
• 公開（公告）號: CN109165424A
• 公開（公告）日: 2019-01-08
• 發明（設計）人: 趙良軍;劉小芳
• 申請（專利權）人: 四川理工學院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 西安銘澤知識產權代理事務所(普通合伙) 61223
• 代理人: 李振瑞

1.一種基于國產GF-1衛星數據的滑坡易發性評估方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)資料收集：收集整理待評估區域的包括遙感影像、基礎地理、地質、地形地貌、氣象水文、林地類型、土壤類型在內的基礎數據以及歷史滑坡災害記錄、滑坡研究文獻資料；

(2)數據預處理：將遙感數據進行大氣校正、正射校正、影像融合預處理；統一其它具有地理信息屬性的數據的投影關系和坐標系，以便于空間運算和疊置分析；利用待評估區1:5萬地形數據生成DEM；最后，將遙感數據與其它數據進行疊加、裁剪使之具有統一的經緯度范圍和網格單元；

(3)滑坡信息遙感提取：利用國產GF-1衛星數據以及基于面向對象滑坡遙感提取方法，結合待評估區地質、地形地貌、植被、土壤類型的特征，確定遙感影像最佳分割尺度，構建待評估區域的滑坡遙感提取規則，進而提取滑坡信息，并借助野外實地調查數據進行驗證與判別，最終確定待評估區域滑坡周界，為后續滑坡易發性評估提供研究資料；

(4)候選評估因子提取與篩選：結合工程地質調查方法,從地質構造、氣象水文、人類活動影響三個方面分析待評估區域的滑坡影響因素，選擇可能與滑坡有關的影響因子，這些選取的影響因子稱為候選評估因子；候選評估因子選取步驟是：抽取DEM、遙感影像、基礎地質、土壤類型、植被、林業數據，借助RS、GIS平臺結合人-機交互流程，生成坡度、坡向、地表高程、溝谷密度、林地類型、植被覆蓋度、地層巖性、斷裂構造密度、土壤類型9個候選評估因子；接著，利用頻率比方法FR，分析確定候選評估因子與滑坡之間的相關性，篩選出與待評估區滑坡相關性強的評估因子，剔除不相關的候選評估因子；

(5)滑坡易發性評估：選擇滑坡敏感性指數、Logistic回歸模型、神經網絡模型分別對采集的樣本數據進行滑坡易發性概率計算，利用ROC曲線比較三種模型的擬合精度，選擇精度最高的模型作為滑坡易發性概率計算模型，進行整個待研究區滑坡易發性概率計算，利用K-均值聚類分析模型，進行待評估區域滑坡易發性等級劃分，包括：極低、低、中、高和極高共5級滑坡易發性等級。

2.如權利要求1所述的一種基于國產GF-1衛星數據的滑坡易發性評估方法，其特征在于，步驟(5)中所述的滑坡易發性概率計算模型需要通過樣本數據預先訓練得到并加以存儲，供調用獲取；訓練并實現滑坡易發性概率計算模型的方法，具體包括如下步驟：

1)構建評估因子數據圖層集：基于頻率比方法選取的與滑坡相關性強的評估因子，結合待評估區所劃分網格單元的大小，將各個評估因子圖層進行重采樣并疊加，完成評估因子數據圖層集構建；

2)模型樣本采集：結合步驟1)中所構建的評估因子數據圖層集，創建隨機樣本點，并結合GIS平臺的計算功能，對樣本點進行賦值，完成模型樣本采集，并將數據導出、整理成為統計樣本數據；

3)構建候選的滑坡易發性概率計算模型：依據滑坡敏感性指數、Logistic回歸、神經網絡模型計算原理，構建三個滑坡易發性概率計算模型，并借助采集的樣本數據，計算得出各候選滑坡易發性概率計算模型所需參數；

4)候選滑坡易發性概率計算模型精度評估：利用ROC曲線模型，分別計算各模型相應的AUC值，選擇AUC值最大的滑坡易發性概率計算模型作為整個待評估區域的滑坡易發性評估的模型；

5)計算待評估區滑坡易發性概率：利用選定的模型，結合評估因子圖層數據集，計算所有格網單元相應的滑坡易發性概率值。