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基于InSAR技术的滑坡识别及危险性评价——以金沙江上游波罗乡—苏哇龙乡河段为例

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基于InSAR技术的滑坡识别及危险性评价——以金沙江上游波罗乡—...

作者：张万恩成都理工大学

学位级别：硕士

近年来我国的滑坡灾害发生频繁,常发生在西南深切峡谷地区,造成大量的人员伤亡和财产损失。滑坡往往具有高度隐蔽性,采用传统的调查方法难以全面查清滑坡的分布范围和规模,并且滑坡识别是滑坡危险性评价先决条件,故此本文以金沙江上游... 详细信息

近年来我国的滑坡灾害发生频繁,常发生在西南深切峡谷地区,造成大量的人员伤亡和财产损失。滑坡往往具有高度隐蔽性,采用传统的调查方法难以全面查清滑坡的分布范围和规模,并且滑坡识别是滑坡危险性评价先决条件,故此本文以金沙江上游波罗乡-苏哇龙河段为例,以地质云历史存档数据为基础,对研究区进行易发性评价,对于高易发性区域本文综合了InSAR技术、面向对象滑坡识别方法、Google Earth影像解译方法对研究区进行滑坡识别,并针对典型潜在滑坡进行单体滑坡危险性评价,主要包括以下几个方面:(1)为了研究该区域滑坡的空间发育规律,根据所识别的滑坡和地质云网站提供的存档滑坡数据,统计了各等级内滑坡分布规律;利用信息量法和熵权法的组合模型,计算了其信息量值和各评价指标的权重;利用Arc GIS的加权综合模块,对选取的12个评价指标图层进行加权总和,得到了滑坡易发性区划图;对评价结果利用自然间断点法进行分区,统计了各等级的滑坡发育总数和其占比;利用熵权法研究了各评价因子的权重,结果显示,研究区的滑坡主要受降雨、岩体强度、断层、水系等影响。(2)以白格滑坡、清流村滑坡为案例,研究了InSAR技术、面向对象滑坡识别方法和Google影像目视解译方法的适应性。首先通过D-InSAR研究了自2014年-2018年中共三个时间段的滑坡整体变化;其次采用SBAS-InSAR和PSI技术探测了此二者滑坡的时序变形情况;最后利用sentinel-2B数据对清、白二滑坡的整体轮廓识别,并取得了较好的识别效果。(3)针对深切峡谷周边潜在滑坡识别不足的问题,首先利用Google Earth影像数据对整个金沙江上游研究区的高易发性区域进行了滑坡目视解译,其次利用InSAR技术对该区域重点部位的潜在滑坡进行识别;另外,对识别到的具有易形成堵江、损毁村庄的潜在滑坡体进行重点监测,获得了其变形曲线,并分析了其变形趋势,敏都乡滑坡、巴塘县的洛布通顶村滑坡变形较大。(4)针对InSAR技术识别结果,选取滑坡面积大于50000m且变形速率大于20mm/a的21处滑坡灾害,采用AHP主管权重和CRITIC客观权重法的组合权重法对选取的滑坡进行单体滑坡危险性评价,利用功效函数法计算滑坡的危险性系数,结果表明,巴塘县洛布通顶村滑坡具有极高的危险性。

关键词： InSAR技术面向对象滑坡识别白格滑坡滑坡易发性滑坡危险性评价

基于SBAS-InSAR的黄土滑坡监测和易发性评价

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基于SBAS-InSAR的黄土滑坡监测和易发性评价

作者：唐维厘中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

本文采用SBAS-In SAR技术针对陕西、甘肃的黄土区域,收集2017年3月17号到2020年6月29号的SAR数据开展时序地表形变监测,分析该监测结果并对滑坡的易发性采用逻辑回归模型预测。以下为本次研究得出的结果:1.计算了2017年3月17号到2020年6... 详细信息

本文采用SBAS-In SAR技术针对陕西、甘肃的黄土区域,收集2017年3月17号到2020年6月29号的SAR数据开展时序地表形变监测,分析该监测结果并对滑坡的易发性采用逻辑回归模型预测。以下为本次研究得出的结果:1.计算了2017年3月17号到2020年6月29号陕甘黄土区域的地表形变速率和地表累计形变量,并划分滑坡灾害点。本文采用地表形变速率-25mm/y和累计形变量-50mm作为形变聚集区阈值,将形变量小于该阈值的地区划分为形变聚集区。将符合形变阈值、滑坡特征且有威胁对象的形变聚集区划分为滑坡灾害点。在实验中共监测出419处滑坡等地质灾害点。其中老滑坡359处,新滑坡54处,斜坡2处,崩塌4处。2.选取了三个典型的滑坡,分析其变形规律。获取三处滑坡的累计形变量并绘制时序折线图,对形变突变处计算其形变速度,通过比较不同区域的速度差异分析可得三处滑坡符合牵引式滑坡、推移式滑坡和有特殊变化的滑坡。结合相同时间对应区域发生的人类、自然环境变化得出人类活动和突发暴雨是滑坡沉降量突变的主要原因。3.引入距离公路的距离、距离河流的距离、坡度、坡向、高程、曲率、归一化水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)共8个致灾因子,并通过进一步分析判断剔除非重要和冗余因子。通过信息熵计算各影响因子的信息量值,以0.6为阈值筛选出信息含量对滑坡贡献率大的易发性评价指标因子,剔除了距离河流的距离;再通过皮尔森相关性计算剩余6个影响因子之间的相关性系数,在相关性系数大于0.6的影响因子组合中保留信息熵较值大的因子,故保留MNDWI剔除NDVI。4.采用逻辑回归模型预测滑坡易发性。统计了214个滑坡及其六个易发性指标因子并随机产生200个非滑坡数据共同组成样本点数据,将其中80%作为逻辑回归模型的训练集,20%作为测试集。计算各评价指标的滑坡易发性模型贡献率即待定系数,得出归一化水体指数的贡献率最高,达到18.19,是影响滑坡发生最重要的指标因子。逻辑回归模型的滑坡预测率精度经受试者工作曲线(ROC)检验达到0.855的高预测率。

关键词： SBAS-InSAR技术滑坡特点分析信息熵皮尔森滑坡易发性

中尼公路沿线的滑坡风险评估（尼泊尔境内段）

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中尼公路沿线的滑坡风险评估（尼泊尔境内段）

作者： Nirdesh Nepal 中国科学院大学(中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所)

学位级别：硕士

滑坡是尼泊尔山区最普遍的地质灾害类型之一。在“一带一路”倡议下,中国拟建设中尼交通廊道,包括升级现有公路和未来拟建铁路,这些工程通过了地震活跃和地质脆弱的喜马拉雅山区域。中尼公路,即帕桑-拉穆公路和阿拉尼科公路,是尼泊尔和... 详细信息

滑坡是尼泊尔山区最普遍的地质灾害类型之一。在“一带一路”倡议下,中国拟建设中尼交通廊道,包括升级现有公路和未来拟建铁路,这些工程通过了地震活跃和地质脆弱的喜马拉雅山区域。中尼公路,即帕桑-拉穆公路和阿拉尼科公路,是尼泊尔和中国之间唯一的陆路贸易路线。它穿过深切河谷和高陡边坡区域,极易发生山体滑坡,该地区过去曾形成过三座滑坡坝,边坡失稳破坏等地质灾害严重威胁中尼公路。2015年4月25日尼泊尔廓尔喀8.1级地震后,中尼公路沿线滑坡灾害频发,又由于强烈的季风降雨作用,这一情况进一步的恶化,严重威胁中尼公路并造成巨大经济损失。因此,本研究的重点是评估这些公路走廊沿线的滑坡易发性和风险。对高分辨率谷歌地球图像进行了滑坡调查和安全区域选择,并通过实地调查的数据集进行了验证。利用Shannon熵对各变量因子进行了分类统计,采用Logistic回归(LR)、人工神经网络(ANN)和集成方法(EM)等统计模型确定了该区域的滑坡易发性,并研究了地震诱发滑坡和降雨诱发滑坡的分布规律和敏感性。3种模型均能根据ROC曲线的AUC(>0.9)进行准确预测,但ANN在成功率曲线上略优于其他模型。得到结论如下:(1)降雨滑坡最易受影响的区域集中在碎屑集中区。然而,地震滑坡最易发生的地区集中在廓尔喀地震后余震活动最大的地区。(2)高海拔地区的滑坡对地震和降雨的敏感度较低海拔地区的更大,阈值为2300m。(3)考虑到土地利用模式,在靠近主要公路的地区,滑坡的分布和易受影响程度较高,这可能与通常被称为“推土机路”的非工程道路的建设有关。(4)应用Shannon熵确定各变量因子的类别,显著提高了地图滑坡敏感性的准确性。本文对不同等级的敏感性划分和危险区域的识别提供了关键的见解,通过不同的工程措施,以及对该区域的保护工作进行适当的规划和优先排序,将滑坡灾害的影响降至最低。研究成果也可以作为该地区任何开发计划的可行性评估工具。这也可以作为该地区任何开发计划的预可行性评估工具。最后,建议在风险区域实施综合减灾计划,包括建立监测和预警系统,并采取经济的生物技术措施,以应对未来的风险。

关键词：中尼公路滑坡易发性风险评估尼泊尔地震

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基于机器学习的滑坡灾害空间预测及风险评估

基于机器学习的滑坡灾害空间预测及风险评估

作者：何静电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,我国地质灾害多发。这对社会经济和城市发展造成了严重的影响,而滑坡是发生频率最高,危害最大的地质灾害。因此人们也越来越认识到预防和降低滑坡灾害对经济开发和可持续发展的重要性。因此,通过研究滑坡灾害的发育特征,科学评... 详细信息

近年来,我国地质灾害多发。这对社会经济和城市发展造成了严重的影响,而滑坡是发生频率最高,危害最大的地质灾害。因此人们也越来越认识到预防和降低滑坡灾害对经济开发和可持续发展的重要性。因此,通过研究滑坡灾害的发育特征,科学评估滑坡灾害风险,可以快速、准确地预测灾害潜在损失,划定风险区范围,为防灾减灾工作提供重要的决策支持和科学依据。本文以巴中市通江县为研究区,开展基于机器学习和GIS技术,从滑坡评价因子处理,滑坡易发性空间预测、PU-B agging模型、Cellular Automata-Markov-元胞自动机-马尔科夫模型（简称CA-Markov）的研究入手,分别采用不同的单元划分方式,以及选择不同的基学习器构建滑坡易发性空间预测模型。开展了基于PU-Bagging 模型的滑坡易发性空间预测研究以及基于 CA-Markov 模型的滑坡易发性动态预测研究。通过多组对比实验,建立精度较高的基于CA-Markov的滑坡易发性动态预测模型。再结合研究区承灾体密度分析得到研究区承灾体易损性分布情况,根据滑坡风险评价计算模型,计算出通江县目前的滑坡灾害风险等级分布情况。通过设计实验,论文得到以下三点结论:（1）以决策树、神经网络和SVM作为基学习器,分别采用规则格网和斜坡单元作为评价单元,构建对比实验,通过实验验证,发现在以格网单元作为评价单元,并以神经网络作为基学习器时,滑坡易发性评价模型预测精度最高。此模型下,以ROC曲线下面积作为验证指标时,2013年和2015年AUC分别为0.770和0.731。（2）基于CA-Markov模型进行易发性动态预测,通过详细讨论CA-Markov模型的迭代次数、领域类型对模型预测结果精度的影响。进行2017年的易发性评价,将预测结果和通过PU-B agging模型得到的预测结果进行对比,根据Kappa系数作为一致性检测指标,可以发现当迭代次数为47次,领域类型为3*3von-Neumann时,具有较高的一致性（Kappa系数0.8121）,因此模型对研究区滑坡灾害易发性能较好的进行预测和演化。（3）以承灾体加权密度结果作为衡量研究单元的价值指标,并结合CA-Markov 模型所得到的 2019 年的易发性空间预测结果,通过栅格叠加运算,并将结果进行等级划分,从而可以得到通江县滑坡灾害风险分区情况。将研究结果作为今后的开发建设,以及防灾工作的依据。对高风险区实施治理,如修建挡土墙,抗滑桩等设施,来进行灾害防治,以降低灾害的发生和发生灾害所造成的损失。

关键词：滑坡易发性空间预测风险评估 PU-Bagging模型 CA-Markov模型

台风暴雨诱发滑坡的分布规律及危险性评价——以安徽省宁国市为例

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台风暴雨诱发滑坡的分布规律及危险性评价——以安徽省宁国市为例

作者：袁康安徽理工大学

学位级别：硕士

滑坡灾害是世界范围内发生频率最高,危害最大的灾害之一,据统计,90%的滑坡是降雨诱发的。我国东南区域每年都有台风入境,台风往往伴随着暴雨,在该区域造成了大量的滑坡和泥石流地质灾害。2019年“利奇马”强台风带来的强降雨诱发了安徽... 详细信息

滑坡灾害是世界范围内发生频率最高,危害最大的灾害之一,据统计,90%的滑坡是降雨诱发的。我国东南区域每年都有台风入境,台风往往伴随着暴雨,在该区域造成了大量的滑坡和泥石流地质灾害。2019年“利奇马”强台风带来的强降雨诱发了安徽省宁国市发生了多处地质灾害,其中的大部分灾害为山体滑坡。因此,对研究区的降雨滑坡进行统计分析,搭建滑坡数据库,研究滑坡分布规律和区域滑坡危险性,有利于当地滑坡灾害防治,保护人民生命财产安全。本文以宁国市为研究区,对比台风来袭前后卫星影像,解译出台风暴雨期间发生的滑坡,建立宁国市滑坡数据库。在此基础上,分析各影响因子对滑坡的影响,得到滑坡的空间分布规律,用逻辑回归模型和层次分析法对研究区进行滑坡易发性分区。基于贝叶斯思想和机器学习模型,计算不同降雨量情况下滑坡发生的概率,绘制区域滑坡危险性区划图。主要内容如下:(1)解译影像资料建立滑坡数据库。根据台风暴雨前后的3m分辨率的Planet卫星影像,用人工目视解译法在研究区内获取了 414处滑坡。对滑坡面积大小进行了分级,结合滑坡的空间分布,得到了滑坡“点多,面积小,分布广”的空间分布特征。在此基础上构建研究区滑坡灾害数据库,分析滑坡的空间分布与影响因子之间的关系。(2)滑坡易发性分区的前期处理。本文选取适用性广,精度高的栅格单元作为评价单元,栅格大小取30m×30m。根据前人文献研究结果和研究区综合概况,研究滑坡与各影响因子的关系:高程、坡度、坡向、距断层距离、地层岩性、距水系距离、距道路距离、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,简称NDVI),降雨量。将每个影响因子进行重分类并对其做共线性分析,结果表明方差膨胀系数(variance inflation factor,简称VIF)均小于10,满足后续逻辑回归模型的要求。(3)用逻辑回归模型(Logistic Regression LR)和层次分析法(Analytic Hierarchy Process AHP)结合ArcGIS软件平台做研究区的滑坡易发性评价并验证。用逻辑回归模型和层次分析法得到各因子的权重值,运用公式在ArcGIS中用栅格计算器叠加图层运算得到研究区易发性分区图。用一致性检验和合理性检验验证层次分析法,用合理性检验和受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve ROC)曲线验证逻辑回归模型,二者皆具备较高的精度。根据易发性分区图,将研究区分为:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、极低危险区,分区结果与实际情况比较吻合。(4)基于贝叶斯思想和机器学习模型得到研究区滑坡发生真实概率的分布图,并探讨不同降雨量情况下的滑坡概率。基于贝叶斯思想选取样本,在研究区内均匀取点,每1km2取50个点,共计取点150100个,落入滑坡区域的为滑坡样本,其余样本为非滑坡样本点,基于机器学习模型得到研究区滑坡发生的真实概率,并通过了 ROC曲线检验,AUC(ROC曲线下的面积,Area Under Curve)值为0.886,模型十分可靠。基于此方法,计算不同降雨量情况下研究区内滑坡发生的真实概率,绘制区划滑坡危险性区划图。图48表14参88

关键词：台风暴雨滑坡滑坡真实概率滑坡易发性滑坡危险性 “利奇马”台风宁国市

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汶川地震区地质灾害易发性快速区划与制图

汶川地震区地质灾害易发性快速区划与制图

作者：张艳玲中国地质大学（北京）

学位级别：硕士

地质灾害易发性区划就是在滑坡、崩塌等地质灾害编目和各易发性因子的综合分析结果的基础上,应用定性分析和定量分析、确定性模型和随机模型相结合的方法对一个区域内地质灾害易发性程度的分布情况进行评价分区,是减灾防灾工作中的基础... 详细信息

地质灾害易发性区划就是在滑坡、崩塌等地质灾害编目和各易发性因子的综合分析结果的基础上,应用定性分析和定量分析、确定性模型和随机模型相结合的方法对一个区域内地质灾害易发性程度的分布情况进行评价分区,是减灾防灾工作中的基础性工作。本论文在总结当前国内外开展滑坡评估的研究进展的基础上,围绕滑坡易发性快速评估与制图中滑坡编录和基础数据获取与更新,易发性分析中的指标因子的确定与提取,滑坡空间概率的确定等难点和存在的问题展开讨论研究。遥感技术在区域滑坡易发性评估中具有技术支撑作用,是数据、信息获取与更新的主要技术手段和方法。考虑近年来在遥感技术应用于滑坡评价研究中遇到的问题和国外滑坡遥感技术的新进展,本文讨论了遥感影像在滑坡易发性评估中的作用、解译能力、影响解译的因素、精度评价和遥感数据源选择等问题,指出了滑坡易发性评估技术的发展趋势,阐述了遥感技术在滑坡灾害快速识别和空间数据获取中的应用技术方法。系统归纳了滑坡易发性评价的专家打分法、信息量法、证据权重法的应用并指出了三种方法应用中存在的问题,将基于GIS技术的SDM实用软件工具应用于突发地质灾害易发性区划,提出了相应的技术流程。依托5.12特大地震的抗震救灾工作,本文建立了基于GIS、RS技术的汶川地震区四川极重灾区滑坡灾害空间数据库。以汶川地震12个极重灾县市为研究对象,在1:5万滑坡详细调查、编录和遥感影像解译的基础上,利用DEM数据,ETM影像及基础地质数据,完成了研究区滑坡易发性评价因子的提取与制图以及相关性统计分析,实现了1:5万的滑坡易发性分区评价,其中地质灾害高易发区7179.8 km2、中易发区6230.2 km2、低易发区17809.3 km2和不易发区2213.7 km2,分别占整个区域面积的21%、19%、53 %和7%。

关键词：遥感地理信息系统滑坡易发性区划

基于3S技术的武都区生态环境变化及驱动力分析

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基于3S技术的武都区生态环境变化及驱动力分析

作者：王冬梅兰州大学

学位级别：硕士

生态环境是人类生存和发展的基础。对生态环境变化的速率、方向及原因进行科学准确、行之有效的分析及评价,是亟待解决的生态问题之一本文以陇南市武都区作为研究区,以1992、2001、2011年的TM影像、1972-2011年的气候观测资料、1992-201... 详细信息

生态环境是人类生存和发展的基础。对生态环境变化的速率、方向及原因进行科学准确、行之有效的分析及评价,是亟待解决的生态问题之一本文以陇南市武都区作为研究区,以1992、2001、2011年的TM影像、1972-2011年的气候观测资料、1992-2011年的社会经济统计数据作为主要信息源,综合应用实地调查、“3S”技术,从不同角度和层次对研究区近20年来生态环境变化过程进行了深入分析,在此基础上运用信息量模型、专家打分法、层次分析法和加权求和模型,对研究区滑坡易发性、生态环境质量现状作了评价,最后运用主成分分析法获取研究区生态环境变化的主要驱动因子。为该区水土资源的合理利用和生态保护提供科学依据。并得到以下结果和认识：1植被覆盖度变化分析。在本文研究时段内,武都区植被覆盖总体上增长趋势明显。其高覆盖区增幅最为明显,增幅达48.84%。分阶段来说,1992-2001年的9年间,植被退化严重,2001-2011年的10年间植被得到了大面积的修复,且后10年的修复比大于前9年的退化比。2土地利用/覆被变化分析。从面积变化来看,1992-2001年和2001-2011年的2个时间段,武都区耕地先增后减,林地先减后增,草地、未利用地、水域面积持续减少,建设用地面积持续增加;从转移特征来看,第一时段,耕地转入最为剧烈,转出最多的是林地,第二时段,林地转入最为剧烈,草地是转出最多的土地利用类型;从演变速率来看,2个时段的综合土地利用动态度分别为1.14%和1.21%,反映出后期的土地利用/覆被变化相对于前期更加剧烈。3土壤侵蚀变化分析。1992-2001年间,微度、轻度侵蚀面积减少,中度以上侵蚀面积增加,土壤侵蚀呈加重趋势;2001-2011年间,微度、轻度侵蚀面积增加,中度以上侵蚀面积减少,土壤侵蚀减轻趋势明显。不同土地利用类型土壤侵蚀强度以坡耕地最为严重。4滑坡易发性评价。武都区滑坡的极高易发区主要分布在白龙江河谷和北裕河河谷,占研究区总面积的16.54%。5生态环境质量现状评价。2011年武都区的生态环境质量以良为主;以优和一般居中;较差和差最少。6武都区生态环境变化的驱动力分析。从主成分分析结果看出,近20年来,驱动研究区生态环境变化的主要因素是人文因素,尤其是人口增长、农业生产、产业结构、技术进步和生活水平。

关键词：生态环境滑坡易发性驱动力武都区