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基于卷积神经网络的区域滑坡易发性评价:以三峡库区万州区为例
被引量:
1
1
作者
杨延晨
周超
施佳湄
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第11期1-6,共6页
开展区域滑坡易发性评价是滑坡气象预警与风险评价的关键。针对目前诸多易发性研究未考虑滑坡发生与邻接环境有关的情况,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的区域滑坡易发性建模框架。以三峡库区万州区为例,选取坡度、坡向等12个因...
开展区域滑坡易发性评价是滑坡气象预警与风险评价的关键。针对目前诸多易发性研究未考虑滑坡发生与邻接环境有关的情况,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的区域滑坡易发性建模框架。以三峡库区万州区为例,选取坡度、坡向等12个因子构建评价指标体系,通过信息量法分析因子对滑坡发育的影响程度,采用二维矩阵构建数据集,运用CNN进行易发性建模,得到易发性评价图,同时探究构建样本时二维矩阵的大小对精度的影响。研究结果表明,越靠近水库带越易发生滑坡,水系和人类工程活动对于滑坡发育具有较大影响;CNN模型精度为0.925,相比机器学习模型精度明显提升;增大构建样本时的二维矩阵可提高精度。CNN模型在多维空间数据处理方面具有优势,它考虑了滑坡位置及其邻接环境的影响,是一种准确可靠的区域滑坡易发性评价方法。
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关键词
水库滑坡
易发性制图
卷积神经网络
三峡库区
下载PDF
职称材料
题名
基于卷积神经网络的区域滑坡易发性评价:以三峡库区万州区为例
被引量:
1
1
作者
杨延晨
周超
施佳湄
机构
中国地质大学(武汉)李四光学院
中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第11期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金(42371094
41702330)。
文摘
开展区域滑坡易发性评价是滑坡气象预警与风险评价的关键。针对目前诸多易发性研究未考虑滑坡发生与邻接环境有关的情况,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的区域滑坡易发性建模框架。以三峡库区万州区为例,选取坡度、坡向等12个因子构建评价指标体系,通过信息量法分析因子对滑坡发育的影响程度,采用二维矩阵构建数据集,运用CNN进行易发性建模,得到易发性评价图,同时探究构建样本时二维矩阵的大小对精度的影响。研究结果表明,越靠近水库带越易发生滑坡,水系和人类工程活动对于滑坡发育具有较大影响;CNN模型精度为0.925,相比机器学习模型精度明显提升;增大构建样本时的二维矩阵可提高精度。CNN模型在多维空间数据处理方面具有优势,它考虑了滑坡位置及其邻接环境的影响,是一种准确可靠的区域滑坡易发性评价方法。
关键词
水库滑坡
易发性制图
卷积神经网络
三峡库区
Keywords
reservoir landslide
susceptibility mapping
convolutional neural network
Three Gorges Reservoir area
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的区域滑坡易发性评价:以三峡库区万州区为例
杨延晨
周超
施佳湄
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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参考文献
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