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多源数据支持下的地质灾害专题信息提取研究
作 者: 蒋容
导 师: 王石英
学 校: 四川师范大学
专 业: 自然地理学
关键词: 信息提取 地质灾害 决策树 岷江 汶川地震
分类号: P694
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 43次
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内容摘要
汶川Ms8.0地震诱发大量地质灾害。快速、精确、大面积地提取地质灾害信息对灾情评估与防灾减灾至关重要。仅通过实地调查或者采用高分辨率遥感图像目视解译获取灾害信息,工作量大、费用高且覆盖区域较小。中分辨率遥感影像极易获取,可提供比局部地区更大范围的全局信息。因此可以作为地质灾害专题信息提取的重要数据源。目前,针对中分辨率地质灾害的专题信息提取方法较少,且较少考虑地形本身因素的影响。本文运用决策树的思想,首次提出了基于水文分析原理的流路判定,以研究区重力地质灾害(崩塌、滑坡)为对象,基于多源数据对研究区重力地质灾害的信息提取,并给出了具体的AML(Arc Macro Language)实现代码。其次,选取地质灾害的影响因子,构建地质灾害风险评价体系,运用格网建模的思想,对研究区的地质灾害风险进行评定。依据本论文算法实现的专题信息提取结果,对此评价结果进行检验,精度可达到61.20%。结果认为:(1)本文提出的针对中分辨率遥感影像进行地质灾害的专题信息提取方法有效,不仅将多源信息融合加以辅助判断,也达到了快速、大面积专题信息提取的目的。这种方法比常规的最大似然分类方法提取结果精度提高14%;(2)评价结果显示,地质灾害集中分布于映秀镇-雁门乡的岷江干流和由西向东在映秀镇汇入岷江的烧汤河、草坡河2个二级支流;自映秀向北向西沿着G213线、G317线以及S303线的受灾情况较为严重;研究区银杏、映秀和绵虒的受灾程度较大,而三江、水磨、漩口等乡镇受灾程度较小。高风险区面积所占比例较大,达到48.06%;而低风险区面积仅占3%。精度达61.20%,结果可信,方法可行。由于地质灾害面积大,近期次生灾害仍会频繁发生,应坚持以自然避让为主、人工预防整治为辅的方式,对威胁交通沿线和居民点的地质灾害点进行全面治理,对地质灾害高风险区应考虑局部搬迁,选择安全区域,避开地质灾害高风险区,减少人为活动影响和避免损失。
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全文目录
摘要 2-4 Abstract 4-8 1 绪论 8-18 1.1 选题意义 8-9 1.2 研究现状 9-14 1.2.1 专题信息提取方法研究现状 9-13 1.2.2 专题信息提取方法在地质灾害方面的应用 13-14 1.3 研究目的与内容 14-15 1.3.1 研究目的 14-15 1.3.2 研究内容 15 1.4 研究思路与技术路线 15-17 1.5 论文结构安排 17-18 2 研究区概况、数据准备与预处理 18-29 2.1 研究区概况 18-24 2.1.1 自然概况 18-22 2.1.2 社会经济概况 22-23 2.1.3 地震对研究区自然、社会环境的影响 23-24 2.2 数据准备 24-25 2.3 数据预处理 25-28 2.3.1 遥感数据预处理 26-27 2.3.2 非遥感数据预处理 27-28 2.3.3 多源数据的匹配 28 2.4 本章小结 28-29 3 基于最大似然分类法的地质灾害信息提取 29-33 3.1 分类原理 29-30 3.2 专题信息提取试验 30-31 3.2.1 试验结果 30-31 3.2.2 精度评价 31 3.3 本章小结 31-33 4 基于流路和决策树的地质灾害专题信息提取 33-43 4.1 决策树模型 33-34 4.2 流路原理及算法思路 34-38 4.2.1 流路原理分析 34-36 4.2.2 算法思路及实现 36-38 4.3 实验—以汶川县岷江流域为例 38-41 4.4 与最大似然分类法结果的比较 41-42 4.5 本章小结 42-43 5 地质灾害空间分布特征与风险评价 43-55 5.1 地质灾害空间分布特征 43-47 5.2 地质灾害风险评价 47-53 5.2.1 评价方法 48-50 5.2.2 结果分析 50-53 5.3 讨论 53 5.4 本章小结 53-55 6 总结与展望 55-58 6.1 本文主要工作 55-56 6.2 本文的主要创新点 56-57 6.3 展望 57-58 参考文献 58-66 附录一 66-68 在读期间科研成果简介 68-69 致谢 69
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中图分类: > 天文学、地球科学 > 地质学 > 灾害地质学
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