基于地球多传感器网络信息的潜在滑坡判识模型

潜在滑坡的判识是滑坡预测预报中的关键问题,潜在滑坡早期判识能够有效减少灾害的发生。基于滑坡灾害诱发的各种影响因素,利用地球多源时空信息和多传感器网络,遥感监测潜在滑坡体,利用监测设备获取滑坡岩性、坡体结构、地貌形态、活动迹象等关键控制信息,从中选取滑坡灾害诱发的主要控制要素作为判识指标,建立基于多源信息的潜在滑坡多因素判识模型;特别是根据滑坡的成灾规律,分析潜在滑坡孕育过程中地貌形态改变、成灾条件变化与滑坡发生的临滑诱发条件,建立基于不同信息源的滑坡控制因素判识模型。最后,通过汶川地震灾区垮梁子滑坡体实例分析,验证潜在滑坡综合判识模型并进行优化,从而为滑坡灾害的早期判识预测提供依据。