基于RSIV-RF模型的凉山州泥石流易发性评价

针对随机森林(RF)模型进行泥石流易发性评价过程中存在连续型因子依靠主观意识分级、随机选取的非泥石流样本准确度较低等问题,以位于四川西南部的凉山彝族自治州为研究区,提出基于统计学先验模型抽样的随机森林对研究区进行泥石流易发性评价分区。利用累计灾害频率等曲线的相对变化对连续型因子进行分级处理;采用粗糙集理论(RS)和信息量法(IV)计算加权信息量值,划定极低和低易发性区并从中选择负样本数据。通过袋外误差(OOB)变化曲线确定RF模型的最佳树棵数n_estimators和分裂特征数max_features,随后构建加权信息量-随机森林(RSIV-RF)模型预测凉山州泥石流易发性。进一步地,与从全区随机选择非泥石流样本的RF模型开展对比研究。结果表明,训练集和测试集下RSIV-RF模型的准确度分别为0.89,0.83,且对应的ROC曲线的AUC值分别为0.920,0.895,均高于单独的RF模型;RSIV-RF绘制的泥石流易发性评价图与历史灾害分布较为一致,较高和高易发性等级区域占研究区面积比为18.625%,包含了78.57%的泥石流点。性能评估和易发性统计结果均表明基于RSIV-RF能够解决单独模型存在的非泥石样本采样不准确的问题,其泥石流易发性预测精度更高,在凉山州地区泥石流易发性评价研究中具有较好的适应性。

基于G/S模式的三维GIS监测系统研究

为了研究三维地理环境下的野外远程监控的效果,提出了一种将远程监测系统与三维地理信息系统集成的技术方案,该方案基于一种新型的地理信息浏览器/服务器群的空间信息访问模式。它利用3S技术与分布式网络组织数据服务,并在客户端实现具有三维地理环境效果的野外远程集成监测系统,测试表明:该系统实时远程三维监控效果良好,方案可行。

基于STM32微处理器的泥石流次声采集系统

对泥石流次声波的监测分析有助于泥石流灾害的预警。泥石流次声采集系统基于STM32高性能32位微处理器设计,结合次声传感器、GPS授时、本地文件存储与远程实时传输等功能,与接入互联网的PC上位机进行数据传输与通信,实现次声信号的远程采集。在泥石流观测研究站的测试应用结果表明,该系统运行稳定,达到预期设计目的。

空间信息Web服务在Web GIS中的共享应用研究

分析了地理空间信息共享的重要性以及传统Web GIS在数据共享方面存在的问题,结合Web服务的自身优势,研究讨论了空间信息Web服务技术在空间数据共享方面的特点。针对空间信息共享需求,提出一种基于Web服务的空间数据共享应用框架。最后,基于ArcGIS Server10.0与.net技术,介绍了省级应急指挥GIS系统中的空间数据共享技术实现案例。

基于改进ResU-Net的中分辨遥感影像滑坡检测方法

针对基于中分辨率遥感影像滑坡检测精度低的问题,提出了一种基于注意力机制的改进ResU-Net模型,并且基于多光谱遥感影像数据集得出了有益于滑坡检测的多特征模型输入组合。本研究所用的原始数据集共14个特征,首先剔除无效特征,并加入归一化植被指数和归一化水体指数,生成新数据集。然后将新数据集应用于改进的ResU-Net与U-Net,ResU-Net,Attention U-Net,BiSeNet,Semantic FPN,U-Net++的对比实验,结果表明改进的ResU-Net在测试集上可获得76.91%的F1分数,同时精确率和召回率分别为77.34%和76.49%,在该任务中优于其他对比模型,且比ResU-Net模型的F1分数高了0.43百分点,有效提高了中分辨率遥感影像的滑坡检测精度。最后,再向数据集中依次加入归一化湿度指数和坡向特征,对比不同特征组合数据集产生的检测效果,结果发现加入坡向特征可最大化提升滑坡检测精度,F1分数可达77.03%。

基于时间序列与时间卷积网络的滑坡位移预测

滑坡位移预测作为滑坡监测预警的重要组成部分,对滑坡灾害的防治具有重要意义。目前,滑坡位移预测大多集中在循环架构的神经网络模型上,其存在梯度爆炸、消失问题等问题。为此,提出了一种基于时间序列与时间卷积网络(time convolution network,TCN)的滑坡位移预测模型。首先,该模型通过移动平均法将滑坡位移分解为趋势项位移和周期项位移。其次,采用Holt线性趋势模型预测趋势项位移,并建立时间卷积网络预测周期项位移。最后,将趋势项位移和周期项位移叠加,实现滑坡位移的预测。将该模型用于八字门滑坡的观测研究,结果表明:该模型相较于循环架构的神经网络模型能更有效地提取时序特征,预测精度更高。将基于TCN的滑坡位移预测模型应用于滑坡位移预测具有广阔的应用前景。

基于组合特征选择的随机森林信用评估

构建个人信用风险评估模型的过程中,特征工程很大程度上决定了评估器的性能,传统的特征选择方法无法全面的考虑高维度指标对评估结果的影响,且大多数研究在构建模型的过程中人为决定特征集大小,导致随机性强、可信度低;基于此,提出基于传统风控指标优化XGBoost的随机森林模型(IV-XGBoostRF),将传统风控指标IV与XGBoost相结合对原始特征集进行筛选,建立较为完善的信用评估模型.通过对比实验的结果显示改进后的随机森林模型准确度提高了0.90%,且其他各项评估指标均优于传统信用评估模型,证明了该组合特征选择方法的可行性,有一定的应用价值.

西藏自治区农业气象灾害WebGIS平台的设计与实现

针对西藏农业气象灾害数据库系统数据类型多样,数据管理困难、挖掘利用不充分等问题,本文以B/S架构和GIS组件技术,以Oracle数据库为数据存储管理中心,设计研发了西藏自治区农业气象灾害数据库系统。实现对该区域1987—2015年农业气象数据、灾害事件、社会经济、基础地理信息的有效管理,系统具有用户管理、数据维护、数据查询、统计分析、趋势预测和防灾措施、地图可视化表达等功能,通过业务化试验与运行,结果表明,系统功能齐全、界面友好、运行稳定,对发展农业气象灾害预测预报理论、区域农业气象灾害数据统计分析、管理决策与防灾减灾等具有重要理论和现实意义。

基于SOA的地质灾害实时监测预警平台设计

构建具有良好兼容性的地质灾害监测预警平台,实现异构数据服务集成与灾害预警。通过采用面向服务的架构(SOA),在Spring MVC技术框架下以WebGIS方式集成了包括地理信息服务、监测数据服务、预警模型服务在内的多类异构服务,采用ECharts可视化组件、EhCache缓存框架、机器学习预警模型等技术增强平台实用性与可扩展性,并通过应用实践验证了平台的可靠性与设计目标。SOA架构与WebGIS结合构建地质灾害监测预警平台可对滑坡、泥石流、崩塌等典型地质灾害进行基于位置的综合信息管理,实现自动化监测预警,且具备较强业务扩展能力。

多糖体外抗氧化作用及其影响因素

多糖是一类具有抗氧化、抗病毒、抗肿瘤、降血糖、降血脂、免疫调节等广泛药理活性的天然高分子化合物,其中抗氧化作用是其抗肿瘤、降糖降脂的作用机制之一。查阅并整理了近年来的文献,对多糖的体外抗氧化作用机理及影响因素作一综述,重点阐述多糖的组成、结构、分子量等方面对体外抗氧化活性的影响,以期为多糖的深入研究及开发利用提供一定的参考。

基于高分辨率遥感的流域级地质灾害信息管理研究

简要分析了地质灾害调查、监测、预警和救援等阶段对高分辨率遥感数据的需求;针对高分辨率遥感技术在地质灾害领域日益广泛的应用,地质灾害信息将呈现海量、异构和多元化等发展趋势,以地质灾害的区域特征为依据,从流域的尺度研究地质灾害信息管理模式,将地质灾害点、行政区划和流域分别作为对象,建立了多层次树状结构流域地质灾害编码体系,构建了基于高分辨率地质灾害信息"点—线—面"管理的技术框架,并通过原型系统进行了可行性验证,为拓展我国高分辨率遥感技术在地质灾害领域应用的深度和广度提供了思路。

地质灾害和工程安全监测智能化预警平台关键技术及应用

我国地质灾害和工程事故频发,特别是崩塌、滑坡、地面塌陷和地面沉降等地质灾害,以及基坑工程垮塌、隧道透水和坍塌等工程事故,严重威胁人民群众的生命财产安全.目前,地质灾害和工程建设过程及其全寿命安全监测手段正从传统的、单一的人工监测迈向连续在线的星空地多维度和光电传感多手段的自动化监测和智能预警的新时代.