地震對人類的威脅不僅是發(fā)生時直接造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失,更體現(xiàn)在地震所產(chǎn)生的高隱蔽性、高危險性滑坡隱患體帶來的危害,震后區(qū)域滑坡隱患體的快速識別和科學(xué)評價在震后搶險、排險工作中至關(guān)重要。以九寨溝地區(qū)"川主寺—九寨溝"公路沿線區(qū)域?yàn)檠芯繉ο?建立了基于DIn SAR-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的震后區(qū)域滑坡危險性綜合評價模型。研究結(jié)果顯示,九寨溝地區(qū)震后的滑坡高危險性區(qū)域面積約為2602. 35 km2,是震前的3. 4倍,并且這些區(qū)域主要分布在震中東北方向約20 km附近、九寨溝景區(qū)內(nèi)以及川九路前70 km,符合震后調(diào)查情況;使用多元非線性回歸法可以有效計(jì)算震后地表形變值對滑坡危險性的影響,使震后危險性評價結(jié)果精度提高了13. 9%,證明了模型在研究區(qū)域內(nèi)具有良好的適用性。 

【文章來源】：工程地質(zhì)學(xué)報(bào). 2020,28(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

川九路部分滑坡現(xiàn)場圖像

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)是一種廣泛用于模式識別、分類的通用非線性函數(shù)逼近器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由幾組基本單元(神經(jīng)元)構(gòu)成，可以實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的非線性計(jì)算。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個輸入節(jié)點(diǎn)都有一個分配權(quán)值，用于確定輸入節(jié)點(diǎn)對輸出節(jié)點(diǎn)的影響，人造神經(jīng)單元結(jié)構(gòu)如圖3所示，其中，si是神經(jīng)元i的輸出，wij是從神經(jīng)元i到神經(jīng)元j的連接權(quán)重。單元j的輸出過程由兩步完成:(1)根據(jù)公式zj=∑jwijsij計(jì)算加權(quán)輸入zj;(2)使用非線性函數(shù)(S函數(shù)或雙曲函數(shù))計(jì)算減去偏差項(xiàng)后的zj作為j單元的輸出sj。本文建立了適用于震前滑坡危險性評價的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體做法為:

差分干涉測量技術(shù)(DInSAR)是一種利用同一地區(qū)不同時間的SAR影像，通過差分干涉計(jì)算獲得地表形變信息的技術(shù)手段，計(jì)算方法主要有兩軌法、三軌法和四軌法。其中，兩軌法僅需兩張SAR影像，計(jì)算過程簡易且精度較高，但是需要另外輸入高精度DEM圖像作為參照，本文在研究區(qū)域內(nèi)可以獲取1 m×1 m的三維激光掃描數(shù)據(jù)，保證了DEM圖像質(zhì)量，因此選擇兩軌法進(jìn)行計(jì)算。兩軌法的DInSAR技術(shù)實(shí)施流程主要包括:(1)基線估算;(2)主從影像配準(zhǔn);(3)高精度DEM參考圖輸入;(4)差分干涉;(5)濾波、相位解纏、地形校正;(6)獲得地表形變信息。本文使用的兩幅SAR影像對空間垂直基線距離為36.803 m，適合進(jìn)行差分干涉處理，其中，震前(2017年7月30日)影像為主影像，震后影像(2017年8月10日)為從影像(圖5)。DInSAR計(jì)算過程通過Sarscape軟件實(shí)現(xiàn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3383947