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专利号: 2023114644821
申请人: 武汉工程大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2025-12-17
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:构建研究区域滑坡灾害的影响因子数据库,基于所述影响因子数据库提取评价指标;

基于ChiMerge离散化方法对所述评价指标进行最优离散化,并对线性因子进行最优距离划分;

对所述评价指标进行筛选;

基于筛选后的评价指标,采用确定性因素模型与支持向量机模型构建滑坡敏感性评价模型,基于所述滑坡敏感性评价模型获取滑坡敏感性值;

基于ROC曲线验证所述滑坡敏感性评价模型的精度;基于自然断点法对所述滑坡敏感性值进行划分;

将SBAS‑InSAR模型与所述滑坡敏感性评价模型相结合,获取综合评价结果;

基于所述综合评价结果,采用自然断点法对研究区域进行敏感区域划分。

2.根据权利要求1所述的参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,所述影响因子数据库的构建过程包括:收集研究区域内与滑坡发生相关的内在驱动和外在诱发因子数据,基于所述内在驱动和外在诱发因子数据构建影响因子数据库。

3.根据权利要求1所述的参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,基于ChiMerge离散化方法对所述评价指标进行最优离散化,并对线性因子进行最优距离划分的方法包括: ;

其中,x表示最优距离,k为类别数;Aij表示在i区间j类样本的个数;Eij表示按照j类样本在总体中所占的比例,在区间i中应有j类样本的个数;Ri表是在i区间的样本数;Cj表是j类别样本的个数;N表示总样本数。

4.根据权利要求1所述的参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,对所述评价指标进行筛选的过程包括:基于方差膨胀因子和容差检验评价指标共线性,基于随机森林袋外误差检验评价指标的重要性。

5.根据权利要求1所述的参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,所述确定性因素模型包括:;

其中, 表示滑坡的确定性系数, 表示数据中该类滑坡数量Ni与该类滑坡的面积Si的比值, 表示滑坡总数N与总面积S的比值,说明滑坡发生的确定性与 值呈正相关,值在[‑ 1,1]区间内,当 值接近1时,表明发生滑坡的概率较大。

6.根据权利要求1所述的参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,基于ROC曲线验证所述滑坡敏感性评价模型的精度的方法包括:ROC曲线下的AUC值在[0,1]区间内,当AUC值接近于零时,说明滑坡敏感性评价模型模型的效果较差,AUC值越接近1,模型的精度越高。

7.根据权利要求1所述的参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,基于自然断点法对所述滑坡敏感性值进行划分的方法包括:;

其中, 表示偏差平方和,i和j分别表示第i个和第j个元素C表示类别为n组的个数,K表示i到j之间的个数,表示C组的第K个元素,N表示总样本数。

8.根据权利要求1所述的参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,将SBAS‑InSAR模型与所述滑坡敏感性评价模型相结合的过程包括:基于所述SBAS‑InSAR模型获取变形率,采用加权叠加运算,对所述变形率与滑坡敏感性值分别赋予权重,使变形率与滑坡敏感性值相结合;

对变形率进行归一化处理,获得改进的滑坡敏感性分布图。

9.根据权利要求1所述的参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法,其特征在于,采用自然断点法对研究区域进行敏感区域划分,具体包括:采用自然断点法将研究区域划分为非常低、低、中等、高和非常高敏感区域。