[发明专利]基于无人机遥感影像的滑坡易发性评定方法

权利要求书

1.基于无人机遥感影像的滑坡易发性评定方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)获取待评定区域的区域地质图、气象资料和无人机遥感影像，并对待评定区域的无人机遥感影像进行数据处理，获得待评定区域的数字高程模型；

2)对待评定区域进行栅格划分，将待评定区域内划分的每个栅格小区视为一个数据单元，针对待评定区域内的每个栅格小区从待评定区域的区域地质图、气象资料、无人机遥感影像和数字高程模型中分别提取出指定的滑坡相关参数，作为待评定区域内相应栅格小区对应的滑坡易发性影响因子；

3)分别对待评定区域内各个栅格小区对应的滑坡易发性影响因子进行量化和归一化处理，确定待评定区域内各个栅格小区对应的各滑坡易发性影响因子的归一化值；

4)获取训练得到的滑坡灾害发生概率模型，所述滑坡灾害发生概率模型用于指示栅格小区对应的各滑坡易发性影响因子的归一化值与滑坡灾害发生概率值之间的函数映射关系；分别将待评定区域内每个栅格小区对应的各滑坡易发性影响因子的归一化值代入至滑坡灾害发生概率模型，得到待评定区域内每个栅格小区对应的滑坡灾害发生概率值；

5)根据待评定区域内各个栅格小区的滑坡灾害发生概率值，确定待评定区域的滑坡易发性区划评定结果。

2.根据权利要求1所述基于无人机遥感影像的滑坡易发性评定方法，其特征在于，所述滑坡灾害发生概率模型通过预先训练得到并加以存储，供调用获取；训练滑坡灾害发生概率模型的方法包括如下步骤：

a)在地理信息系统中选择存在已知滑坡面单元所在位置的地理位置区域作为训练样本区域，获取训练样本区域的区域地质图、气象资料和无人机遥感影像，并对训练样本区域的无人机遥感影像进行数据处理，获得训练样本区域的数字高程模型；

b)对训练样本区域进行栅格划分，根据训练样本区域内已知滑坡面单元的所在位置分别确定训练样本区域内划分的每个栅格小区是否属于滑坡面单元小区并加以标记，且将训练样本区域内划分的每个栅格小区视为一个数据单元，针对训练样本区域内的每个栅格小区从训练样本区域的区域地质图、气象资料、无人机遥感影像和数字高程模型中分别提取出指定的滑坡相关参数，作为训练样本区域内相应栅格小区对应的滑坡易发性影响因子；

c)分别对训练样本区域内各个栅格小区对应的滑坡易发性影响因子进行量化和归一化处理，确定训练样本区域内各个栅格小区对应的各滑坡易发性影响因子的归一化值；

d)在训练样本区域内随机选取若干个标记为滑坡面单元小区的栅格小区和未标记为滑坡面单元小区的栅格小区作为样本栅格小区，将栅格小区对应的各滑坡易发性影响因子作为自变量建立滑坡灾害易发性的逻辑回归模型，将训练样本区域内作为样本栅格小区的各个栅格小区对应的各滑坡易发性影响因子的归一化值代入至滑坡灾害易发性的逻辑回归模型中，且令标记为滑坡面单元小区的栅格小区对应的滑坡灾害发生概率值为1、令未标记为滑坡面单元小区的栅格小区对应的滑坡灾害发生概率值为0，对滑坡灾害易发性的逻辑回归模型进行训练并逐步回归，确定滑坡灾害易发性的逻辑回归模型中的边界截距值以及栅格小区的每个滑坡易发性影响因子对应的相关性系数值，该相关性系数值用以指示栅格小区的相应滑坡易发性影响因子值的变化对滑坡灾害发生概率值变化影响的大小程度，从而以确定相关性系数值的滑坡灾害易发性的逻辑回归模型作为滑坡灾害发生概率模型，用以指示栅格小区对应的各滑坡易发性影响因子的归一化值与滑坡灾害发生概率值之间的函数映射关系。

3.根据权利要求2所述基于无人机遥感影像的滑坡易发性评定方法，其特征在于，所述滑坡灾害发生概率模型为：

P＝1/(1+e^-Y)；

其中，P表示滑坡灾害发生概率值，e为自然常数；Y为滑坡灾害易发性的逻辑回归模型的边界参数，且：

Y＝C₀+C₁X₁+C₂X₂+...+C_NX_N；

其中，C₀为滑坡灾害易发性的逻辑回归模型的边界截距值，X_i表示栅格小区的第i个滑坡易发性影响因子的归一化值，C_i表示栅格小区的第i个滑坡易发性影响因子对应的相关性系数值，i∈{1,2,...,N}，N表示栅格小区对应的滑坡易发性影响因子的总个数。