[发明专利]一种基于坡体单元与机器学习的区域滑坡危险性评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及滑坡灾害风险评估技术领域，具体涉及一种基于坡体单元与机器学习的区域滑坡危险性评价方法。

背景技术

区域滑坡危险性评价是针对评价单元，以滑坡发育的影响因素(评价指标)为基础，建立评价模型并进行危险性评价。我国滑坡灾害具有危害大、分布广的特点，严重威胁着人民的生命及财产安全，制约着滑坡灾害多发区的经济发展。因此，对于区域滑坡进行危险性评价，能够有效的减少地质灾害造成的人员伤害和财产损失，而合理的评价单元是这一切的基础，评价单元是区域滑坡危险性评价的基本单位，也是研究对象，其大小与边界直接影响评价结果。区域滑坡危险性评价的评价单元可以归纳为如下5类：均一条件单元、地域单元、格网单元、地域单元、斜坡单元和地形单元。随着GIS在区域滑坡危险性评价等领域应用日趋增多，加之格网单元的计算机处理相对简单，许多研究者选择评价单元时都选格网单元作为评价单元。但是，滑坡的发育是以斜坡为基础的，这种规则的格网与斜坡破坏的力学机理无任何关联，与地质、地形和环境边界也无任何关系。斜坡单元是滑坡发育的基本单元，并且在各类影响因素中，河流或沟谷的发育阶段对滑坡的发育有十分重要的影响。因此，采用基于分水岭与沟谷线划分的斜坡单元作为评价单元，可以保留评价单元内部地质环境的相对完整性，综合体现各类影响因素的作用，使评价结果更切合实际。

区域滑坡灾害危险性评价方法有很多，这些方法可分为三类：定性风险评价、半定量风险评价、定量风险评价。主要的评价方法有专家评分法、指数评分法、层次分析法、决策树分析法、马尔可夫建模、模糊综合评判法等，但是这些方法大部分具有很强的人为主观性，影响评价结果的准确性和客观性。如申请号为201310357139.7的《一种基于机理分析的小流域地区滑坡灾害风险区划方法》，申请号为201310627906.1的《一种区域滑坡灾害风险估计方法》，申请号为201610330203.6的《滑坡风险量化方法》等，上述方法在自学习方面依然存在诸多不足，其计算结构依然存在一定的局限性。

发明内容

本发明针对传统格网评价单元切割了斜坡单元内部地质环境的相对完整性、传统指标评分法权重确定环节人为因素过高的缺陷，提供根据研究区数字高程模型、已发生滑坡灾害数据以及地质、气象、遥感影像数据等用于区域滑坡危险性评价的方法，该方法能够实现对研究区各评价单元的危险度的计算以及危险性分区。采用机器学习法，很好地克服了现有技术评价方法中的主观因素过多这一缺点，尤其是BP神经网络，即误差反向传播的多层前馈式网络。将坡体单元与机器学习法相结合，并应用到区域滑坡危险性评价中，属于多学科交叉的研究内容。近年来，计算机技术、信息技术尤其是GIS技术的快速发展为区域滑坡的危险性评价提供了极大的支持。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

(1)通过对研究区DEM(数字高程模型)的水文分析，划分研究区的评价单元：

1)利用ArcGIS 10.2的栅格计算器工具，首先获取DEM的最大值，并用最大值减去DEM的每个栅格单元的DATA值，得到反转DEM；

2)利用ArcGIS 10.2水文分析模块的填洼工具，分别对正反DEM进行洼地填充，得到无洼地DEM；

3)利用ArcGIS 10.2水文分析模块的流向工具，分别对正反DEM进行水流方向计算，得到流向栅格；

4)利用ArcGIS 10.2水文分析模块的累计流量计算工具，分别对正反DEM进行汇流累计流量计算，得到流量栅格；

5)利用ArcGIS 10.2的栅格计算器工具，设定集水域阈值，提取河流网络；

6)利用ArcGIS 10.2水文分析模块的Watershed工具，生成正反河网、正反集水流域；

7)把生成的集水流域面与反向集水流域面融合，再经后期人工判别、修改不合理的单元，修改方法包括边界修正、碎片合并、裂隙填充等，最终得到的由河谷线与山脊线所组成的区域即为斜坡单元；

(2)通过对滑坡灾害孕灾条件与形成机理的研究，建立区域滑坡危险性评价的指标体系：

1)在区域差异性、指标主次明显、分清评价尺度、指标间独立性、可获得性的原则下建立评价指标体系，滑坡发育的基本条件有：地质条件、地形地貌条件、气候条件、水文条件、植被条件、地下水条件、断裂分布及活动性、地震、人类工程活动；

2)根据环境本体因素与触发因素两大类，建立一级评价指标体系，分别包括地形地貌、地表覆盖、降水、地质条件；