地震区滑坡易发性评价方法技术

本发明专利技术涉及地震灾害处理，公开了一种地震区滑坡易发性评价方法，包括如下步骤：(1)基于地震区地震前信息和地震后信息之间的差异，获取地震滑坡编目；(2)从滑坡编目中选择滑坡样本，基于该滑坡样本，采用单类支持向量机模型来获取初始地震滑坡易发性指数，将其归一化为概率指数，根据概率指数将滑坡分区；(3)在第一滑坡第一易发区和第一滑坡第二易发区中选择非滑坡样本，构建样本数据集；(4)基于样本数据集，通过两类支持向量机模型来获取地震区滑坡易发性指数，采用自然断点法将滑坡分区。该评价方法能够快速准确地实现地震灾区的滑坡易发生评价，进而为后续的灾害应急救援、灾害监测、土地规划提供指导依据。

【技术实现步骤摘要】
地震区滑坡易发性评价方法
本专利技术涉及地震灾害处理，具体地，涉及一种地震区滑坡易发性评价方法。
技术介绍
对地震灾害区进行快速的滑坡易发性评价是获取震后区域稳定性的重要前提，是构建震后灾害危险性的基础数据。快速可靠的进行震后区域滑坡易发性评价，根据地震扰动程度，划分滑坡易发性等级，对震后开展应急救援、规划选址、监测预防工作等具有重要的指导意义。当前，地震滑坡易发性评价主要以数据统计分析方法为主，通过收集历史滑坡信息和相关的滑坡影响因子，建立统计分析模型，实现区域范围滑坡易发性制图。为了构建统计分析模型，需选取研究区域已有的滑坡样本和非滑坡样本。滑坡样本的选择主要基于已有的滑坡信息，通过滑坡编目可以可靠获得。而相对的非滑坡样本，需要后续的选择提取。目前对于非滑坡样本的选择，主要有三种常规方法：(1)在滑坡编目中的非滑坡区域随机选择；(2)在滑坡编目中滑坡单元缓存距离之外的区域随机选择；(3)通过获取初始滑坡易发性制图，在极低易发区选择。上诉样本选择方法均假设研究区已有完整滑坡编目，即滑坡单元之外的区域均为非滑坡区。而对于地震事件而言，地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地震区滑坡易发性评价方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)基于地震区地震前信息和地震后信息之间的差异，获取地震滑坡编目；/n(2)从所述滑坡编目中选择滑坡样本，基于该滑坡样本，采用单类支持向量机模型来获取初始地震滑坡易发性指数，将其归一化为概率指数，根据上述概率指数将滑坡分为第一滑坡第一易发区、第一滑坡第二易发区、第一滑坡第三易发区、第一滑坡第四易发区和第一滑坡第五易发区；其中，所述第一滑坡第一易发区、第一滑坡第二易发区、第一滑坡第三易发区、第一滑坡第四易发区和所述第一滑坡第五易发区的概率指数依次升高；/n(3)在上述第一滑坡第一易发区和第一滑坡第二易发区中选择非滑坡样本，构建样本...

【技术特征摘要】
1.一种地震区滑坡易发性评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)基于地震区地震前信息和地震后信息之间的差异，获取地震滑坡编目；
(2)从所述滑坡编目中选择滑坡样本，基于该滑坡样本，采用单类支持向量机模型来获取初始地震滑坡易发性指数，将其归一化为概率指数，根据上述概率指数将滑坡分为第一滑坡第一易发区、第一滑坡第二易发区、第一滑坡第三易发区、第一滑坡第四易发区和第一滑坡第五易发区；其中，所述第一滑坡第一易发区、第一滑坡第二易发区、第一滑坡第三易发区、第一滑坡第四易发区和所述第一滑坡第五易发区的概率指数依次升高；
(3)在上述第一滑坡第一易发区和第一滑坡第二易发区中选择非滑坡样本，构建样本数据集；
(4)基于所述样本数据集，通过两类支持向量机模型来获取地震区滑坡易发性指数，根据滑坡易发性指数的分布规律，采用自然断点法将滑坡分为第二滑坡第一易发区、第二滑坡第二易发区、第二滑坡第三易发区、第二滑坡第四易发区和第二滑坡第五易发区。


2.根据权利要求1所述的地震区滑坡易发性评价方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述信息为光学影像信息，基于地震前后光学影像的变化检测技术来获取所述地震滑坡编目。


3.根据权利要求2所述的地震区滑坡易发性评价方法，其特征在于，所述光学影像信息包括来自于Landsat-7的遥感影像。


4.根据权利要求3所述的地震区滑坡易发性评价方法，其特征在于，获取所述地震滑坡编目时，采用归一化植被指数来识别地震滑坡，所述归一化植被指数及阈值的计算公式为：



CD＝|NDVIpre-NDVIpost|



其中，NDVIpre为地震前的归一化植被指数，NDVIpost为地震后的归一化植被指数，μ为地震前后植被指数变化的均值，σ为相应的方差，k为可调参数，预先设定不同的k值，将多组实验数值与实际滑坡进行对比分析确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：苗则朗，陈帅，吴立新，贺跃光，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43