基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法，包括以下步骤：对获取的多光谱遥感影像与高分辨率遥感影像进行图像处理；利用遥感影像及DEM数据提取滑坡灾害因子，构建滑坡灾害因子图；利用XGBoost模型评价各个滑坡灾害因子的贡献度，选择贡献度高的滑坡灾害因子；利用训练好的XGBoost模型重新计算各个滑坡灾害因子的贡献度并归一化为权重，然后进行线性加权构建滑坡危险性评价模型；利用构建好的滑坡危险性评价模型计算滑坡发生的危险性程度。本发明专利技术综合利用多源遥感数据得到滑坡灾害因子数据，客观选择并分析滑坡因子权重来构建滑坡危险性评价模型，使得滑坡危险性评价更加客观准确，为后续道路选线提供重要的参考资料。

【技术实现步骤摘要】
基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法
本专利技术涉及遥感
，具体涉及一种基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法。
技术介绍
随着我国公路建设事业的发展，建设重点正逐步由东部向中西部地区、由平原微丘区向困难复杂的重丘山岭区转移，快速准确对山区公路路线走廊区域进行滑坡危险性评价，可为后续道路的选线提供重要的参考资料，但该区域的地形、地质等基础资料严重匮乏，且气候条件复杂，地面数据获取困难，野外作业风险高。遥感技术的快速发展，为复杂地区的滑坡危险性评价提供了新的技术手段。当前遥感技术已广泛应用于区域性滑坡危险性评价中。如NicholJE,ShakerA,WongMS.Applicationofhigh-resolutionstereosatelliteimagestodetailedlandslidehazardassessment.Geomorphology,2006,76(1–2):68-75，Nichol等将高分影像应用到大区域滑坡评价，并证明该方法经济有效。如SchulzWH.Landslidesuscep本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法，包括以下步骤：/n步骤S1)，预处理多源遥感影像，对获取的多光谱遥感影像与高分辨率遥感影像进行图像处理；/n步骤S2)，利用所述步骤S1)处理后的遥感影像及DEM数据提取滑坡灾害因子，构建滑坡灾害因子图；/n步骤S3)，利用构建的滑坡灾害因子图，选择滑坡和非滑坡样本，利用XGBoost模型评价各个滑坡灾害因子的贡献度，选择贡献度高于预设值的滑坡灾害因子；/n步骤S4)，基于选择后的滑坡灾害因子重新构建滑坡灾害因子图，并生成滑坡与非滑坡样本，利用训练好的XGBoost模型重新计算出各个滑坡灾害因子的贡献度，并归一化为各个滑坡灾害因子的权重，然后对...

【技术特征摘要】
1.一种基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法，包括以下步骤：
步骤S1)，预处理多源遥感影像，对获取的多光谱遥感影像与高分辨率遥感影像进行图像处理；
步骤S2)，利用所述步骤S1)处理后的遥感影像及DEM数据提取滑坡灾害因子，构建滑坡灾害因子图；
步骤S3)，利用构建的滑坡灾害因子图，选择滑坡和非滑坡样本，利用XGBoost模型评价各个滑坡灾害因子的贡献度，选择贡献度高于预设值的滑坡灾害因子；
步骤S4)，基于选择后的滑坡灾害因子重新构建滑坡灾害因子图，并生成滑坡与非滑坡样本，利用训练好的XGBoost模型重新计算出各个滑坡灾害因子的贡献度，并归一化为各个滑坡灾害因子的权重，然后对各滑坡灾害因子归一化后进行线性加权构建滑坡危险性评价模型；
步骤S5)，利用构建好的滑坡危险性评价模型计算滑坡发生的危险性程度，依据确定的滑坡危险性等级区段，生成公路滑坡危险性评价分区图。


2.根据权利要求1所述的基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法，其特征在于：所述步骤S2)中，基于处理后的遥感影像进行地质遥感解译，提取地质条件相关滑坡灾害因子；基于处理后的遥感影像进行波段运算及分类操作，提取地表覆盖相关滑坡灾害因子；利用DEM数据进行GIS空间分析，提取坡度、坡向、与沟谷距离相关地形及水文相关滑坡灾害因子。


3.根据权利要求1所述的基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法，其特征在于，所述步骤S3)进一步包括：
步骤S3.1)，对高分辨率遥感影像进行遥感解译，获取滑坡分布图，基于遥感解译的滑坡分布图，在遥感影像上选取多个滑坡样本点与非滑坡样本点；
步骤S3.2)，在所述步骤S2)中生成的滑坡灾害因子图上，利用步骤3.1)的样本点数据，提取出各个样本的滑坡灾害因子数据，并作为XGBoost模型的训练样本；
步骤S3.3)，输入生成的训练样本，采用增量训练的方式逐个训练优化每个决策树，直到所有的决策树全部优化，此时XGBoost模型的目标优化函数达到最优；
步骤S3.4)，在模型训练优化完成后，计算出各个滑坡灾害因子的平均增益值，并将其作为该滑坡灾害因子的贡献度的评价指标；
步骤S3.5)，根据步骤3.4)计算的各个滑坡灾害因子的贡献度，对各个因子进行排序，选择贡献度占比超过预设值的滑坡灾害因子集参与后续滑坡危险性评价模型的构建。


4.根据权利要求3所述的基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法，其特征在于，在所述步骤S3.3)中，最终决策模型表示为：



其中：xi是输入样本向量的第i个滑坡灾害因子，K为决策树的个数，fk为第K个决策树，F为所有决策树集合；
所述目标优化函数达式为：



其中：为损失函数，采用对数损失函数计算；T为决策树叶子节点的数目，ω为叶子节点的权重。


5.根据权利要求4所述的基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法，其特征在于，在所述步骤S3.4)中，所述平均增益值计...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐乔，余绍淮，余飞，罗博仁，刘德强，王丽园，杨晶，罗丰，
申请(专利权)人：中交第二公路勘察设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42