联合SBAS-InSAR和PSO-BP算法的高山峡谷区地质灾害危险性评价

近年来,高山峡谷区地质灾害频频发生,给人民生命和财产安全带来严重威胁。针对现有地质灾害评价方法存在地质灾害数据时效性差、不准确以及需进行大量评价因子权值计算等弊端,该研究提出一种联合SBAS-InSAR（Small Baseline Subsets- Interferometric Synthetic Aperture Radar）和PSO-BP（Particle Swarm Optimization-Back Propagation）算法来对高山峡谷区地质灾害危险性进行评价的方法。首先利用SBAS-InSAR技术获取得到研究区升降轨形变量,引入高分辨率影像等作为辅助识别,得到研究区地质灾害数据;然后,选取高程、坡度、升降形变速率等12个评价因子与是否为高危险区构建PSO-BP模型,对模型进行训练、验证并保存模型;利用保存好的模型得到研究区的地质灾害指数,通过ArcGIS自然间断点分级法结合专家参与进行危险性分级,最终得到研究区地质灾害危险性评价结果。试验结果表明：利用升降轨结合的方式对高山峡谷地质灾害进行识别,避免了单一轨道存在SAR成像几何畸变造成部分地质灾害不能识别或识别结果不全面等问题;利用SBAS-InSAR技术并结合高分辨率影像等辅助信息,可有效识别出活跃的泥石流、滑坡、崩塌和潜在地质灾害,解决了现有地质灾害点数据源时效性差、不准确等弊端;利用PSO-BP算法能跳过大量评价因子权值计算等弊端;为验证该研究方法的有效性,选择信息量法和组合赋权法进行定量和定性比较,结果表明,该研究方法有效的提高了地质灾害危险性评价的准确度,信息量法、组合赋权法和该研究方法的AUC（Area Under The Curve）值分别为0.694、0.721、0.785,准确率为73.3%、76.2%、79.8%。利用该方法能更为有效的对高山峡谷区地质灾害进行危险性评价,为防灾减灾事业及政府部门决策提供参考。     

匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法

无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。     

青岛市土地利用演化驱动力因素分析

在RS和GIS技术支持下,首先,以青岛市1986、2000和2006年3期遥感影像为基础,以谷歌地图为参考,对3期遥感影像进行分类处理,提取出了同时期的土地利用数据。其次,利用数学模型对1986~2006年青岛市土地利用数量变化、土地利用速度变化、土地利用程度变化等方面进行了分析。再次,结合同期青岛市社会经济统计资料,应用主成分分析法得到了影响青岛市土地利用发生变化的主要社会经济驱动力因子,计算得出青岛市社会经济驱动力指数,指出社会经济因素对土地利用的驱动力呈不断上升的趋势;应用多元线性回归分析法建立了青岛市水域、林地、建筑用地和耕地的社会经济驱动力模型,得到了影响每种土地利用类型的社会经济因子。最后,运用Markov模型预测了2012~2030年青岛市的土地利用变化趋势。     

基于GIS的大理市低丘缓坡建设适宜性评价研究

低丘缓坡土地资源的综合开发利用对保护优质耕地、拓展建设用地空间、保障城市建设用地的供给具有重大意义。大理市低丘缓坡资源丰富,可利用潜力巨大。该研究根据大理市实际情况,构建低丘缓坡建设适宜性评价体系,确定因子权重与评分标准,利用ArcGIS软件空间分析功能,对大理市低丘缓坡建设适宜性进行综合评价,结果表明:大理市85 606.33 hm2低丘缓坡土地中,适宜建设的占67.78%,不适宜建设的占32.21%。评价结果可为大理市重点区块及重点项目选址布局提供决策依据。