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基于高分辨率遥感影像的滑坡灾害危险性评价研究

作　者: 池长艳
导　师: 张继贤；刘正军
学　校: 山东科技大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 高分辨率遥感滑坡灾害危险性评价 Newmark 比值相关分析模型
分类号: P642.22
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 117次
引　用: 1次
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内容摘要

本文在借助已有滑坡灾害空间危险性评价方法的基础上,应用高分辨率的航片和多光谱影像、数字地质图,以及数字高程模型等数据,从处理后的遥感影像中提取滑坡灾害分布信息,以此作为滑坡灾害空间危险性评价的本底数据和验证数据;同时研究滑坡灾害影响因子提取模型及空间危险性评价方法,发展适合四川地震灾区北川羌族自治县的滑坡灾害空间危险性评价模型,探索利用高分辨率遥感数据和其他辅助数据实现灾害危险性评价的技术方法和理论依据。研究初期,我们选取了信息丰富、便于滑坡识别的真彩色航片作为解译的基础地图,在航片缺失的地区,采用多光谱ALOS数据辅助解译灾区的滑坡灾害;采用SVM影像分类方法试验解译滑坡灾害的可行性,最终确定滑坡在影像上的位置等信息。结合目前已有的栅格和矢量数据,提取滑坡灾害影响因子:地形因子、地层岩性因子、地表植被因子、河流侵蚀因子,道路影响因子,居民地影响因子以及地震影响因子。在分析目前常用的滑坡灾害危险性评价的基础上,结合研究区的实际情况,选定了Newamrk位移模型以及比值相关分析模型对研究区的滑坡灾害进行空间危险性评价,综合应用多种影响因子,总结分析因子等级以及滑坡概率的关系,研究地理信息系统空间地形分析、叠加分析、地理统计分析方法,对北川县的滑坡灾害进行危险性评价。本文有两个创新的地方:一个是滑坡灾害体信息提取方法的扩展:采用人机交互解译和SVM算法计算机自动分类实验提取结果,总体效果较好。另一个是比值相关分析模型的建立:整合概率分析模型和主成分分析模型发展了比值相关分析模型,结果显示该模型具有一定的应用价值。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
1 绪论  11-20
  1.1 选题的背景和意义  11-13
  1.2 国内外研究现状及发展趋势  13-17
  1.3 论文的主要工作  17-20
2 滑坡灾害危险性评价原理及方法  20-34
  2.1 滑坡灾害危险性评价原理  20-23
  2.2 滑坡灾害危险性评价主要方法  23-33
  2.3 本章小结  33-34
3 研究区基本情况介绍  34-38
  3.1 北川县概况  34-35
  3.2 汶川大地震对北川的影响  35-36
  3.3 研究区数据源  36-37
  3.4 本章小结  37-38
4 滑坡灾害体信息提取方法研究  38-53
  4.1 滑坡灾害体解译方法  38-41
  4.2 研究区的滑坡灾害体解译  41-47
  4.3 基于SVM的滑坡灾害体信息快速提取  47-52
  4.4 本章小结  52-53
5 滑坡灾害影响因子提取  53-62
  5.1 基于DEM的反演因子  53-55
  5.2 地层岩性因子  55-57
  5.3 植被覆盖因子  57-58
  5.4 河流侵蚀因子  58
  5.5 道路影响因子  58-60
  5.6 居民地影响因子  60
  5.7 地震影响因子  60-61
  5.8 本章小结  61-62
6 滑坡灾害危险性评价方法研究  62-87
  6.1 Newmark滑动体位移模型  62-71
  6.2 比值相关分析模型  71-81
  6.3 两种模型的对比以及有效性验证  81-86
  6.4 本章小结  86-87
7 结论及展望  87-90
  7.1 结论  87-88
  7.2 展望  88-90
致谢  90-91
参考文献  91-98
攻读学位期间主要成果  98-99

基于高分辨率遥感影像的滑坡灾害危险性评价研究

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