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申请/专利权人：江西科技师范大学
摘要：本发明涉及一种滑坡识别方法、装置及计算机设备。其中，滑坡识别方法，通过综合考虑连续孕灾因子和线性孕灾因子，并结合ChiMerge离散化处理方法，使得各因子对滑坡发生的贡献得以量化，从而提高了滑坡预测的准确性和可靠性；其次，通过采用ChiMerge离散化分别对连续孕灾因子、线性孕灾因子的欧式距离进行离散化，可以降低预测模型复杂度，提高模型的准确性，并且可以减少由于连续变量带来的计算成本；最后通过获取研究区中各栅格的随形变响应的当前滑坡光学识别时序特征和历史滑坡光学识别时序特征，并据此确认研究区中各栅格的滑坡概率，可以较为方便的得到研究区的各栅格的滑坡概率。
主权项：1.一种滑坡识别方法，其特征在于，包括：获取滑坡孕灾环境因子；所述滑坡孕灾环境因子包括连续孕灾因子和线性孕灾因子；对所述连续孕灾因子进行ChiMerge离散化处理，得到各所述连续孕灾因子的第一离散化区间；获取所述线性孕灾因子的欧式距离；应用ChiMerge离散化方法对所述线性孕灾因子的欧式距离进行空间距离分割，得到各所述线性孕灾因子的第二离散化区间；计算所述第一离散化区间和所述第二离散化区间的滑坡易发性指数，并利用所述第一离散化区间、所述第二离散化区间以及所述滑坡易发性指数训练预测模型；采用训练好的预测模型确认研究区的滑坡易发性指数；获取所述研究区的历史滑坡区的时序形变特征和时序光学特征；处理所述时序形变特征和时序光学特征，得到随形变响应的历史滑坡光学识别时序特征；获取所述研究区中各栅格的随形变响应的当前滑坡光学识别时序特征，并根据所述滑坡易发性指数、所述历史滑坡光学识别时序特征和所述当前滑坡光学识别时序特征，确认所述研究区中各栅格的滑坡概率。
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权利要求：
百度查询： 江西科技师范大学 滑坡识别方法、装置、计算机设备及存储介质
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