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申请/专利权人：东华理工大学
摘要：本发明涉及地质灾害风险评估技术领域，且公开了一种基于多源地学数据驱动的定量化地面沉降风险评估体系，包括以下步骤：S1、土地利用类型分类；S2、灾害体样本数据挖掘；S3、地质灾害易发性预测；S4、地质灾害危险性调查；S5、地质灾害易损性调查；S6、地质灾害风险评价。本发明基于训练样本数据，分别构建了机器学习二元及多元分类模型，在对应验证样本数据上的分类精度和Kappa系数均超过了85％，达到了土地利用类型分类和地面沉降易发性预测的有益效果。本发明还开发了一系列危险性和易损性调查估算的组合权重方法，通过计算地面沉降风险概率，对工作区地面沉降风险进行了精细区划，达到了精准指导沉降灾害的监测和防治工作的有益效果。
主权项：1.一种基于多源地学数据驱动的定量化地面沉降风险评估体系，其特征在于，包括以下步骤：S1、土地使用类型分类；S2、灾害体样本数据挖掘；S3、地质灾害易发性预测；S4、地质灾害危险性调查；S5、地质灾害易损性调查；S6、地质灾害风险评价。所述S1中，通过实地调查和对高分正射数字影像的人工交互解译，基于ArcGIS平台构建了样本数据库，并通过遥感影像预处理、多光谱转换及多视极化流程，从Gaofen-7多光谱数据和Santinel-1A-IW-SLC20220109数据中提取了植被指数NDVI、水体指数NDWI、HSV色彩空间变换三分量、主成分分析第一分量PC1和多视水平-垂直极化HV及垂直-垂直极化VV分量八个环境因子，结合野外调研获取的构筑区、棚户区、道路、裸地、运动场、树木、草地庄稼和水体八类分类样本，在ENVI的EnMAP-Box模块上完成了基于随机森林分类算法的地物分类；所述S1中分类采用随机森林分类算法，基于训练样本集构建了多元分类模型；所述步骤S2中建设用地地质灾害体为地面沉降；灾害体样本数据挖掘采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术PS-InSAR，从35期连续时相的Santinel-1A-IW-SLC影像中，提取了研究区的地表形变数据，通过人机交互解译和实地核查，更新了研究区的灾害体样本数据库。
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百度查询： 东华理工大学 一种基于多源地学数据驱动的定量化地面沉降风险评估体系
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