[发明专利]一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法

说明书

本发明涉及地震灾害危险评估方法，公开了一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法，包括如下步骤：(1)收集滑坡致灾因子特征数据并预处理，并根据滑坡致灾因子特征数据的内在属性区别将相关的滑坡致灾因子特征数据相结合，以得到不同类型的滑坡致灾因子模态数据；(2)采用随机森林原理获得各类滑坡致灾因子模态数据的相似度图形；(3)采用非线性融合方法融合多种滑坡致灾因子模态数据的相似度图形，以生成相似度融合图；(4)在相似度融合图的基础上通过相关分类算法得到滑坡敏感性图以评价震区滑坡易发性。本发明一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法能够快速而精确地实现地震滑坡危险性评价。

技术领域

本发明涉及地震灾害危险评估方法，具体涉及一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法。

背景技术

世界范围内每年由地震触发滑坡数量很多，这些滑坡造成了大量的财产损失和人员伤亡。

滑坡易发性制图能有效地预测潜在滑坡区域分布，为降低震区滑坡灾害造成的损失提供了有益参考。因此，研究提高滑坡易发性制图的精度对于开展震后救援、规划等具有重大现实意义。

目前滑坡易发性制图方法可以大致分为三类：一是基于物理模型的方法、二是基于知识驱动的方法、三是基于数据驱动的方法。基于物理模型的方法由于需要详尽的岩土和工程地质数据导致制图过程复杂，耗时长，时效性不高。知识驱动的方法是基于专家自身对滑坡灾害的认识及实践经验的主观和实证的研究方法，尽管该方法具有简单且高效的特点，但受专家经验的影响，具有主观性其评价结果的精度得不到保证。基于数据驱动的方法主要是利用统计分析的方法建立历史滑坡与致灾因子之间的统计关系从而去评价未来滑坡灾害出现的可能性，但现有技术中的统计方法所采用的运算分析模型不足以精准反应各致灾因子与滑坡灾害之间的关系，极大地影响了滑坡易发生性制图的可靠性。

有鉴于此，需要提供一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法，其能够快速而精确地实现地震滑坡危险性评价。

为实现以上发明目的，本发明提供一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法，包括如下步骤：(1)收集滑坡致灾因子特征数据并预处理，并根据所述滑坡致灾因子特征数据的内在属性区别将相关的滑坡致灾因子特征数据相结合，以得到不同类型的滑坡致灾因子模态数据；(2)采用随机森林原理获得各类所述滑坡致灾因子模态数据的相似度图形；(3)采用非线性融合方法融合多种所述滑坡致灾因子模态数据的所述相似度图形，以生成相似度融合图；(4)在所述相似度融合图的基础上通过设定的分类算法得到滑坡敏感性图以评价震区滑坡易发性。

具体地，步骤(1)中的所述滑坡致灾因子特征数据包括地震烈度数据、坡向数据、高程数据、地质数据、降雨数据、土地利用数据、地表覆盖数据、道路数据和河流数据。

进一步具体地，所述步骤(1)中的所述滑坡致灾因子模态数据包括地震模态数据、地形模态数据、地表覆盖模态数据和水文模态数据；所述地震模态数据由所述地震烈度数据获得；所述地形模态数据由所述高程数据、所述地质数据和所述坡向数据获得；所述地表覆盖模态数据由所述地表覆盖数据、所述土地利用数据、所述道路数据获得和所述河流数据获得；所述水文模态数据由所述降雨数据获得。

进一步具体地，所述预处理包括矢量数据转栅格数据、地理坐标系统变换、连续数据离散化。

进一步具体地，步骤(2)中的所述相似度图形由所述滑坡致灾因子模态数据通过所述随机森林原理中的相似度矩阵得出。

更具体地，步骤(3)中所述相似度图形的非线性融合步骤为：

(a)将各所述滑坡致灾因子模态数据的相似度矩阵归一化；

(b)生成与归一化后所述相似度矩阵相对应的稀疏矩阵；