【摘要】：地質(zhì)災(zāi)害特別是次生地質(zhì)災(zāi)害,隱藏著巨大的災(zāi)害性,而滑坡又是次生災(zāi)害中影響最大的自然災(zāi)害之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)我國(guó)每年都會(huì)發(fā)生上千起地質(zhì)災(zāi)害,造成的損失不計(jì)其數(shù),而且在各種因素的綜合影響下,極易再次發(fā)生次生災(zāi)害。因此,滑坡信息的及時(shí)提取以及滑坡危險(xiǎn)性的評(píng)價(jià)研究,對(duì)滑坡預(yù)警、防震減災(zāi)具有重要意義。2008年汶川縣發(fā)生8.0級(jí)地震,死傷慘重,同時(shí)誘發(fā)了各種地質(zhì)災(zāi)害,對(duì)當(dāng)?shù)卦斐闪藰O其嚴(yán)重的影響,距離汶川地震已經(jīng)十多年了,雖然已經(jīng)對(duì)災(zāi)區(qū)進(jìn)行了重建修繕,但次生災(zāi)害的影響仍在,并且還不斷有地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生。本文對(duì)四川省汶川縣威州鎮(zhèn)進(jìn)行了滑坡信息提取以及滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究。威州鎮(zhèn)是汶川縣的縣城,也是5.12汶川地震中遭受?chē)?yán)重破壞的鄉(xiāng)鎮(zhèn)之一,具有代表性。本文以2015年高分一號(hào)影像為數(shù)據(jù)源,采用基于像元的最大似然法分類(lèi)(MLC)、支持向量機(jī)(SVM)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)(NNC)、迭代自組織算法(ISODATA)以及K-均值分類(lèi)(K-Means)法和面向?qū)ο蟮哪：诸?lèi)方法進(jìn)行滑坡信息提取,結(jié)合提取出來(lái)的滑坡信息以及選擇的評(píng)價(jià)因子,使用30m*30m的網(wǎng)格作為評(píng)價(jià)單元,利用層次分析模型(AHP)和層次信息量模型分別評(píng)價(jià)滑坡危險(xiǎn)性,并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。取得的成果主要有:(1)為了突出影像中的地物信息,消除大氣等對(duì)影像信息的影響,需要對(duì)高分一號(hào)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括對(duì)數(shù)據(jù)的輻射校正、增強(qiáng)和裁剪,最后得到研究需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。(2)從基于像元和面向?qū)ο髢蓚�(gè)方面分別提取汶川縣威州鎮(zhèn)的滑坡信息。首先根據(jù)高分一號(hào)影像的光譜特征,采用基于像元的監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)對(duì)威州鎮(zhèn)進(jìn)行分類(lèi),其分類(lèi)結(jié)果用混淆矩陣展開(kāi)準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果表明監(jiān)督分類(lèi)三種方法中最大似然法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)的分類(lèi)精度分別為78.99%、80.07%以及80.11%,而非監(jiān)督分類(lèi)中的ISODATA和K-Means方法的分類(lèi)精度分別為49.50%和41.22%;其次在eCognition軟件平臺(tái)上,將影像與高程和坡度數(shù)據(jù)結(jié)合,采用多尺度分割算法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行面向?qū)ο竽：诸?lèi),通過(guò)ESP2最優(yōu)分割尺度工具選擇分割尺度為38和54來(lái)建立分割層次,選擇合適的對(duì)象特征集合,建立地物提取規(guī)則,最終提取到研究區(qū)域的滑坡信息。利用采集的339個(gè)滑坡樣本點(diǎn)對(duì)提取的滑坡進(jìn)行驗(yàn)證,同時(shí)用eCognition軟件中的精度評(píng)價(jià)方法進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明面向?qū)ο蠓椒ㄌ崛〉幕聹?zhǔn)確率為81.71%,符合遙感影像信息提取的要求,其提取結(jié)果的評(píng)價(jià)精度達(dá)到了92.60%,說(shuō)明提取的效果很好。(3)選取層次分析模型(AHP)和層次信息量模型,結(jié)合提取的滑坡數(shù)據(jù),對(duì)汶川縣威州鎮(zhèn)進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)。根據(jù)實(shí)際情況,選取高程、坡度、地形濕度指數(shù)(TWI)、地面粗糙度(TRI)、年降水量、增強(qiáng)型歸一化植被指數(shù)(ENDVI)以及距水系距離7個(gè)評(píng)價(jià)因子,建立滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)體系;采用層次分析模型和層次信息量模型進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià),關(guān)鍵點(diǎn)是應(yīng)用確定性系數(shù)方法結(jié)合ArcGIS,通過(guò)分析各個(gè)評(píng)價(jià)因子的變程確定其對(duì)滑坡的敏感性。通過(guò)這種方式,評(píng)價(jià)因子得到客觀排序,敏感性排序結(jié)果為:降雨量坡度地面粗糙度(TRI)高程水網(wǎng)距離ENDVI地形濕度指數(shù)(TWI),基于此排序利用層次分析模型建立評(píng)價(jià)矩陣并計(jì)算評(píng)價(jià)因子的權(quán)重值,得到各個(gè)評(píng)價(jià)因子的權(quán)重值分別為0.336,0.221,0.143,0.099,0.062,0.035,0.025;將評(píng)價(jià)因子與對(duì)應(yīng)的權(quán)重值進(jìn)行柵格計(jì)算,得到層次分析模型的滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)結(jié)果;在進(jìn)行層次信息量模型評(píng)價(jià)時(shí),結(jié)合計(jì)算出來(lái)的權(quán)重值,基于建立的評(píng)價(jià)模型,將信息量與權(quán)重進(jìn)行計(jì)算,得出研究區(qū)的滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)結(jié)果圖。(4)運(yùn)用預(yù)測(cè)結(jié)果精度方法對(duì)兩種危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)比較,結(jié)果表明,層次信息量模型的評(píng)價(jià)精度(81.86%)高于層次分析模型的評(píng)價(jià)精度(71.89%),因此層次信息量模型對(duì)研究區(qū)的危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)更客觀。應(yīng)用面向?qū)ο蠓椒ǹ梢愿鼮闇?zhǔn)確且快速的提取出研究區(qū)域的滑坡信息,本文結(jié)合提取的滑坡數(shù)據(jù),基于評(píng)價(jià)模型對(duì)汶川縣威州鎮(zhèn)進(jìn)行了滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)并展開(kāi)了分析,這對(duì)該區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃、次生災(zāi)害預(yù)警與防治等方面能提供一些參考價(jià)值。
【圖文】：

（5）采用確定性系數(shù)和 ArcGIS 相結(jié)合的方法，計(jì)算并比較各個(gè)評(píng)價(jià)因子的變程，根據(jù)各個(gè)因子對(duì)滑坡的影響范圍來(lái)進(jìn)行排序。根據(jù)排序，運(yùn)用層次分析法通過(guò)建立判斷矩陣來(lái)計(jì)算權(quán)重，最后用一致性檢驗(yàn)來(lái)判斷權(quán)重是否合格。（6）采用層次分析模型和層次信息量模型分別進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)，，并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)。本文進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)主要是分析某區(qū)域震后的的致災(zāi)環(huán)境和因子，再結(jié)合災(zāi)害信息的分布情況以及提取的結(jié)果，建立相關(guān)的模型來(lái)評(píng)價(jià)該地區(qū)的危險(xiǎn)程度。1.4 技術(shù)路線(xiàn)本文將理論研究和實(shí)踐驗(yàn)證相結(jié)合，對(duì)研究?jī)?nèi)容進(jìn)行深入分析，分別從兩方面來(lái)開(kāi)展具體實(shí)施，一方面是滑坡信息的提取；另一方面是結(jié)合提取的滑坡數(shù)據(jù)，采用不同的評(píng)價(jià)模型來(lái)進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)。本文的具體技術(shù)路線(xiàn)見(jiàn)圖 1-1。

Band4 0.187在 ENVI5.3 中進(jìn)行輻射定標(biāo)時(shí)，可以根據(jù)公式 3-1，采用波段計(jì)算得到輻射定標(biāo)結(jié)果，也可以采用應(yīng)用增量和偏移工具按照表 3-2 中的輻射定標(biāo)系數(shù)進(jìn)行添加，之后編輯數(shù)據(jù)頭文件的中心波長(zhǎng)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作完成，利用輻射定標(biāo)工具，最終實(shí)現(xiàn)輻射定標(biāo)。（2）大氣校正當(dāng)傳感器接收到地物的輻射值以及反射值時(shí)，受到大氣中水汽的吸收、散射以及反射等的影響，會(huì)造成傳感器與地物的實(shí)際值產(chǎn)生誤差。因此，需要進(jìn)行大氣校正消除這些影響。目前，對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正有多種方式，但通常會(huì)基于軟件平臺(tái)或合適的插件來(lái)進(jìn)行大氣校正。本文利用 ENVI5.3 軟件中的 FLAASH 大氣校正模塊和處理好的輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì) GF-1 數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正，并根據(jù)影像的屬性合理選擇參數(shù)。輻射校正的結(jié)果見(jiàn)圖 3-2。
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：P642.22

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本文編號(hào)：2626283