滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)及其應(yīng)用研究.pdf

1、我國(guó)滑坡災(zāi)害頻繁,每年造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。遙感技術(shù)和地面?zhèn)鞲衅骷夹g(shù)的迅速發(fā)展為滑坡監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)提供來(lái)了較好的技術(shù)支撐,對(duì)典型滑坡災(zāi)害易發(fā)區(qū)域的監(jiān)測(cè),也從原來(lái)的單一傳感器模式發(fā)展到對(duì)地觀測(cè)遙感系統(tǒng)與多種地面?zhèn)鞲衅飨嗉傻幕聻?zāi)害監(jiān)測(cè)智能多傳感器網(wǎng)絡(luò),這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源多樣,具有不同的時(shí)間和空間分辨率,將其進(jìn)行時(shí)空尺度轉(zhuǎn)換,構(gòu)建統(tǒng)一的時(shí)空基準(zhǔn)對(duì)滑坡監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)非常重要。本文對(duì)比分析了現(xiàn)有的遙感與滑坡關(guān)鍵因子數(shù)據(jù)時(shí)空轉(zhuǎn)換方法,構(gòu)建滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理平

2、臺(tái),開(kāi)展典型應(yīng)用,這對(duì)于提高滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)與預(yù)警水平、提高防災(zāi)減災(zāi)能力具有重要意義。本文采用的研究方法和形成的結(jié)論如下:
　　(1)在分析現(xiàn)有時(shí)空轉(zhuǎn)換方法和滑坡預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,通過(guò)構(gòu)建系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則和總體設(shè)計(jì)方案,基于Arcgis Engine、ENVI/IDL和C＃語(yǔ)言,在Microsoft Visual Studio環(huán)境下完成了滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了滑坡關(guān)鍵因子數(shù)據(jù)處理、光學(xué)遙感數(shù)據(jù)處理、時(shí)空基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換和滑坡預(yù)測(cè)等功能

3、。
　　(2)以汶川災(zāi)區(qū)為研究區(qū),采用SRTM3 DEM、ASTER GDEM和GTOPO30三種DEM(Digital Elevation Model)分別對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行信息量模型的危險(xiǎn)性區(qū)劃,結(jié)果表明統(tǒng)一到一個(gè)空間尺度的SRTM3 DEM更適合于該區(qū)域的信息量建模。對(duì)RTM3 DEM數(shù)據(jù)通過(guò)重采樣得到10m,20m,30m,40m,50m,60m,70m,80m,90m尺度的數(shù)據(jù),進(jìn)行信息量模型的危險(xiǎn)性區(qū)劃,利用本文提出的評(píng)價(jià)參

4、數(shù)a,發(fā)現(xiàn)重采樣到60m的分辨率的SRTM3 DEM最適合研究區(qū)域基于信息量模型的滑坡預(yù)測(cè)。
　　(3)基于滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)平臺(tái)的滑坡預(yù)測(cè)模塊,以茅坪滑坡為實(shí)驗(yàn)點(diǎn),應(yīng)用指數(shù)平滑模型、GM(1,1)模型和二項(xiàng)式回歸模型進(jìn)行了10個(gè)月的位移預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,對(duì)于指數(shù)平滑模型,當(dāng)進(jìn)行三次指數(shù)平滑、平滑系數(shù)為0.2的時(shí)候,指數(shù)平滑模型的預(yù)測(cè)精度最高;對(duì)于二項(xiàng)式回歸模型,運(yùn)用等維灰數(shù)遞補(bǔ)方法能很好的提高該模型的預(yù)測(cè)精度;而針對(duì) GM(1