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基于多尺度卷积神经网络的深圳市滑坡易发性评价
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作者 张清 何毅 +5 位作者 陈学业 高秉海 张立峰 赵占骜 路建刚 张雅蕾 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2024年第4期146-162,共17页
卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型因其强大的特征提取能力被广泛应用于滑坡易发性评估,但传统CNN已难以满足要求。文章提出一种能够顾及深层与浅层特征的多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural netw... 卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型因其强大的特征提取能力被广泛应用于滑坡易发性评估,但传统CNN已难以满足要求。文章提出一种能够顾及深层与浅层特征的多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)模型,通过增加模型深度和样本的感受野,挖掘更深层和更稳定的特征,提高复杂场景下的滑坡易发性评估可靠性。文章以深圳市为研究区,根据系统性原则和代表性原则选取了12个深圳市滑坡影响因子,构建多尺度卷积神经网络滑坡易发性评估模型,并与多层感知器(multilayer perceptron,MLP)、支持向量机(support vector machine,SVM)以及随机森林(random forest,RF)等方法进行对比。结果表明,文章构建的MSCNN模型的AUC值(0.99)较高,优于MLP(0.97)、SVM(0.91)和RF(0.85),证明提出的MSCNN模型具有优异的预测能力;深圳市极高易发性区域面积约为105.3 km^(2),占研究区总面积的4.98%,主要分布在坡体较陡、植被覆盖稀疏和人类工程活动频繁的龙岗区,坡度、地表粗糙度和地表起伏度成为影响深圳市滑坡的主控因子。文章实现的滑坡易发性图反映了深圳市滑坡灾害的分布现状,可为深圳市未来滑坡灾害防治提供数据支持和关键技术支撑。 展开更多
关键词 多尺度卷积神经网络 滑坡易发性评估 机器学习模型 深圳市
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顾及InSAR形变的CNN滑坡易发性动态评估——以刘家峡水库区域为例 被引量：6
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作者 高秉海 何毅 +6 位作者 张立峰 姚圣 杨旺 陈毅 何旭 赵占骜 陈鹤升 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期450-465,共16页
已有的滑坡易发性评估方法所采用的滑坡因子多为静态数据(如地形,地质),缺乏动态数据(如地表形变),无法充分挖掘正在变形的滑坡特征,导致滑坡易发性评估可靠性较差。合成孔径雷达干涉测量(synthetic aperture radar interferometry,InS... 已有的滑坡易发性评估方法所采用的滑坡因子多为静态数据(如地形,地质),缺乏动态数据(如地表形变),无法充分挖掘正在变形的滑坡特征,导致滑坡易发性评估可靠性较差。合成孔径雷达干涉测量(synthetic aperture radar interferometry,InSAR)二维InSAR数据可反映滑坡在垂直和水平方向的形变特征。引入二维InSAR形变数据作为动态因子,结合地形、地质、水文以及人文共计16种滑坡影响因子,构建卷积神经网络模型(convolutional neural network,CNN)进行滑坡易发性动态评估;采用多种评价指标来衡量模型精度,同时对比有无顾及二维InSAR因子的滑坡易发性评估结果,并与支持向量机(support vector machines,SVM)方法进行对比,此外,在不同场景进行应用。实验结果表明,顾及InSAR形变动态因子的多种评价指标整体精度有所提高,模型对正处于缓慢变形的滑坡易发性区域的识别具有良好的效果,在训练数据中,识别率由0.78提高至0.93;在验证数据中,识别率提升0.21,揭示出顾及二维InSAR形变因子可以提升滑坡易发性动态评估准确度。构建的CNN模型相比SVM方法评估结果更加可靠,在不同场景下更具有普适性和泛化能力。刘家峡水库区域高易发性主要分布于杨塔乡东北部山区、红泉镇以及三塬镇等区域,应加强实时监测。提出的顾及二维InSAR形变因子CNN滑坡易发性动态评估模型可为滑坡灾害预防提供新思路。 展开更多
关键词 边坡工程 滑坡易发性评估 二维时序InSAR 深度学习 CNN
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2000—2020年黄河流域不同植被类型时空变化特征及其影响因素
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作者 魏潇 张立峰 +3 位作者 何毅 曹胜鹏 孙强 高秉海 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第4期229-241,共13页
掌握黄河流域植被生长的时空变化特征及其影响因素,对生态环境的保护和发展有重要意义。然而,现有的研究缺少对黄河流域内最新时段不同植被类型时空特征分析及其与影响因子间关系的研究。为此,基于2000—2020年获取的MODIS NDVI时间序... 掌握黄河流域植被生长的时空变化特征及其影响因素,对生态环境的保护和发展有重要意义。然而,现有的研究缺少对黄河流域内最新时段不同植被类型时空特征分析及其与影响因子间关系的研究。为此,基于2000—2020年获取的MODIS NDVI时间序列遥感数据,利用趋势分析、相关分析、偏相关分析和残差分析法,挖掘黄河流域不同植被类型时空特征,厘清在年尺度和月尺度上受气温和降水的影响机制,同时探究人类活动对不同植被类型时空特征的影响。结果表明:①2000—2020年黄河流域不同植被NDVI总体均呈上升趋势,其中以耕地和林地的增长尤为突出;然而不同植被类型NDVI增长趋势随着海拔的升高呈现出不同的下降特征。②21 a来各植被类型在大部分区域呈现改善,但少部分区域呈现出退化,主要集中在草地和耕地区域。各植被类型未来变化趋势呈反持续性的区域占比较大。③气温和降水对黄河流域各植被的生长表现出促进作用,但各植被对降水的响应高于气温,并且其响应存在明显的时滞性,其中草地和灌木的生长对降水和气温的响应更为敏感。④人类活动对黄河流域的整体植被起到积极作用,但在草地和耕地类型中存在部分消极影响,应在未来规划中引起重视。2000—2020年黄河流域大部分植被呈改善状态,但部分草地和耕地呈退化趋势,应对典型退化区域进行保护。研究结果可为黄河流域内生态环境建设和经济发展提供科学数据和理论支撑。 展开更多
关键词 植被类型 HURST指数 残差分析 遥感 黄河流域
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