基于“3S”技术的滑坡灾害风险评估与预警研究

Risk assessment and prewarning used "3S" technical is an effective method to reduce the loss of Landslide disaster. Based on spatial technical, this project use SPOT、ASTER、aviation image and other remote sensing data such as DEM data, select height、slope、aspect、vegetation coverage、river、lithology、land use information、road、human activities as landslide risk assessment factors, and uses support vector machine (SVM) model as risk assessment method. It realizes the landslide hazards space division in main Guangzhou' ground-launched at last. Through overlaying landslide spatial probability with precipitation time probability, regional rainfall-induced landslide probability is obtained.Early warning work can be carried out with the help of risk zoning result.Purpose of this research is to provide a scientific method to realize the landslide disaster risk assessment and early warning, and to resolve the contradiction between economic development and environmental disasters. Project has characteristics of comprehensive、system and quantitative. The research results can provide decision support and help government make right policies.

集成"3S"息技术优势实现灾害信息的管理、处理、分析,做出灾害风险评价与预警,是目前减轻滑坡灾害损失最有效的方法。本项目拟在空间信息处理技术支持下,利用SPOT、ASTER、航空影像等多源遥感数据结合DEM数据,将获取的高程、坡度、坡向、植被覆盖度、岩性、河网、土地利用和路网等数据作为滑坡风险的影响因子,以Logistic回归-加权支持向量机模型作为滑坡灾害风险评估方法,实现广州市主要陆域的滑坡灾害空间区划,得出滑坡灾害的风险评价结果。最后基于滑坡的风险分布,实现基于降雨影响下的滑坡灾害预警体系,并提出具体的防灾减灾对策。项目旨在探索复杂环境下如何实现滑坡灾害的风险评估与预警研究,为实现区域的可持续发展、解决经济发展与环境灾害之间的矛盾提供一种科学手段。项目具有鲜明的综合、系统、定量的特色,研究成果可为政府部门公共安全政策制定提供决策支持。

滑坡是影响我国的三大灾害之一，进行滑坡的风险评估与区划研究，能够为决策者科学制定防灾减灾政策提供帮助。本研究在外业调查及相关研究基础上，选择了地形、岩性、植被、土地利用、降水、断裂带、人类活动等11个因子作为评价指标，采用Logistic回归-加权支持向量机模型进行滑坡的风险评价，划分5种风险等级类型，最后采取ROC曲线进行模型精度的检验。研究结果表明：花都区的梯面镇大部、花东镇和赤坭镇部分地区是滑坡灾害风险较高的区域，这与65个滑坡灾害存量数据空间分布相吻合；风险等级中很低、较低、中等、较高、很高比例分别是28.19%、31.31%、25.54%、11.73%、3.24%；ROC曲线的精度验证表明，Logistic回归-加权支持向量机模型能有效进行该区域的滑坡风险评价，并且具有较好的评价精度、分类能力和客观性。