申请/专利权人：西南石油大学

申请日：2024-04-18

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118296961A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明公开了一种滑坡易发性动态评价方法，该方法结合机器学习和SBAS‑InSAR技术，在考虑评价指标区间划分方法选择和非滑坡负样本选择的基础上，采用XGBoost模型、SVM模型、RF模型进行超参数寻优，构建滑坡易发性评价模型，完成单位面积区域的滑坡易发性评价，建立动态评价矩阵，结合SBAS‑InSAR形变信息和滑坡易发性评价区划图，完成单位面积区域的滑坡易发性动态评价，本发明在获取单位面积区域的升轨Sentinel‑1A影像数据的基础上，使用SBAS‑InSAR技术提取地表形变信息，将地表形变信息分为5个等级，结合效果最好的滑坡易发性评价模型—DBO‑RF模型得到的滑坡易发性区划图和SABS‑InSAR形变信息，基于动态评价矩阵完成单位面积区域滑坡易发性动态评价，为滑坡灾害预测预防提供理论参考。

主权项：1.一种滑坡易发性动态评价方法，其特征在于,该方法包括：步骤S1、滑坡信息获取；通过应用技术手段、统计资料方式获取单位面积区域滑坡编录信息，综合考虑单位面积区域滑坡孕灾机理及孕灾环境，从灾害类型和分布规律两个方面分析单位面积区域的滑坡分布特征，提取5个类别的10个评价指标；步骤S2、评价指标体系构建；分别采用等间距分类法、标准差法、分位数法、几何间隔法、自然间断点法和ChiMerge离散化方法对数据型评价指标进行区间划分，利用地理探测器计算不同区间划分方法得到的评价指标q值，选取q值最大的评价指标区间划分方法实现评价指标的合理区间划分；选取通过多重共线性检验的评价指标基于加权信息量模型进行区域滑坡易发性初步预测，在加权信息量模型的极低易发区随机选择与滑坡点数目一致的非滑坡点作为非滑坡负样本，负样本的选择满足随机性和低易发性的需求；步骤S3、机器学习模型构建；整合历史滑坡正样本和非滑坡负样本构成单位面积区域滑坡易发性建模的训练样本集，引入蜣螂算法对XGBoost模型、支持向量机模型、随机森林模型进行参数寻优，选取最优参数建立机器学习滑坡易发性预测模型，完成单位面积区域的滑坡易发性评价，绘制滑坡灾害易发性分区图，进行分区统计及机器学习模型精度评价，从混淆矩阵、统计参数、受试者工作曲线3个方面对XGBoost模型、支持向量机模型、随机森林模型的结果进行对比，分析单位面积区域滑坡易发性预测模型的准确性；步骤S4、滑坡易发性动态评价；基于单位面积区域的升轨Sentinel-1A影像数据，利用SBAS-InSAR技术提取地表形变信息，结合形变信息分析单位面积区域滑坡灾害的空间分布特征；对比DBO-XGBoost模型、DBO-SVM模型、DBO-RF模型在单位面积区域滑坡易发性预测结果的应用和性能，结合DBO-RF模型得到的滑坡易发性结果图和SABS-InSAR形变信息，建立单位面积区域滑坡易发性动态评价矩阵，进行单位面积区域滑坡易发性动态评价。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南石油大学 一种滑坡易发性动态评价方法

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