[发明专利]一种区域浅表滑坡时空分异规律的ESDA分析法

说明书

本发明公开了一种区域浅表滑坡时空分异规律的ESDA分析方法。首先获取滑坡易发区多源时空数据，提取滑坡时空演化痕迹和变化环境下的滑坡孕灾因子信息，对因子时空分布进行ESDA分析；其次，计算时空综合易发性指数，选取最优的半变异函数模型进行指数空间估值与表面拟合；最后，基于ESDA法的易发性指数时空分异规律图谱分析。本发明解决了现有方法中易发性评估领域遇到的准确度不高、滑坡分异机制不明确对易发性影响顾及不够等瓶颈问题。方法充分考虑到了滑坡时空分异现象及规律的挖掘，在确定滑坡易发区与频发点更准确，方法的复杂程度更低，易于对多尺度空间尤其是大中尺度滑坡易发性问题展开分析。

技术领域

本发明涉及滑坡易发性评估领域，特别涉及一种区域浅表滑坡时空分异规律的ESDA分析方法。

背景技术

近年来，由于极端气候和复杂地形条件影响国内外滑坡等地质灾害频发，其中暴雨或短时特大暴雨等强对流天气极易诱发大规模的山体滑坡，危害性极大。

由于信息熵、神经网络等空间数据驱动方法与数学模型往往忽视了滑坡空间结构差异的存在，未考虑计算图层内的空间数据自相关性与多图层数据的空间互相关性，因此空间数据叠置运算过程中易引入误差，给易发性评估精确性带来影响。

针对我国西部地区滑坡分布广泛的国情，考虑到目前滑坡风险评估方法并不完善，准确率低。对区域滑坡的分布规律，尤其是时空分布规律并不明确的现状，本发明提出一种区域浅表滑坡时空分异规律的新分析手段。

本发明通过一种区域浅表滑坡时空分异规律的ESDA分析方法(探索性空间数据分析法)，是在滑坡综合易发性指数和时空分布数据处理的基础上采用一种更精确的空间数据分析方法，该方法充分考虑到滑坡易发区的真实演化规律，基于时空发展趋势(历年、逐季)及易发性时空结构分析模型获得数据的时空集散规律。该方法的过程包括：

首先获取滑坡易发区多源时空数据，提取滑坡时空演化痕迹和变化环境下的滑坡孕灾因子信息，基于探索性数据分析和变异函数对滑坡敏感性指数的空间分布特征进行检验，发现数据存在的空间变化趋势并找出数据内部的空间分异规律。其次，计算时空综合易发性指数，选取最优的半变异函数模型对易发性指数进行空间估值与表面拟合，对区域滑坡易发性进行更精细的描述和预测。最后利用区域滑坡编目数据对易发性区划进行改正和精度评价，基于ESDA法的易发性指数时空分异规律图谱分析实现区域浅表滑坡时空分异规律的发掘。

发明内容

发明的目的是提供一种区域浅表滑坡时空分异规律的ESDA分析方法，针对历史发生的滑坡分布数据特点进行自主性探索性空间分析，能够结合高时空分辨率光学影像提取滑坡演化信息与时空演化痕迹，提取关键变化环境下的孕灾因子信息，用于滑坡时空分异规律因素计算，为滑坡时空分异规律发掘和孕灾模式发现提供一种更准确的技术手段。

本发明公开了一种区域浅表滑坡时空分异规律的ESDA分析方法。包括区域浅表滑坡分布指数的计算、空间变异性指数计算模型、空间估值拟合指数模型。方法的特征在于基于不断更新的历史滑坡数据，将滑坡面点状化，提取滑坡灾害点的易发性关键信息，构建采用ESDA法分析检验下的滑坡时空综合易发性指数模型，保障时空数据的有效利用与合理检验。

具体步骤为：

(1)获取滑坡易发区多源时空数据：多时相遥感数据、地形地质数据、人类工程活动数据，并进行几何精校正、影像增强、空间数据矢量化、影像裁剪处理。

(2)时空数据处理与信息提取：通过对比灾前和灾后两个不同时期的遥感影像解译滑坡灾害信息；采用GIS叠置分析工具，将解译的滑坡灾害信息与基础地理地质信息结合，提取灾害点的空间属性信息。