基于GF-2卫星数据的泥石流自动提取及评价模拟研究

发布时间：2020-11-09 22:23

　　 泥石流是北京地区造成人员伤亡最大的地质灾害,对当地的人身安全及经济发展造成极大威胁。与此同时,遥感调查技术与计算机信息自动提取技术的不断前进,使得地质灾害遥感调查的工作方式发生了巨大的变革,摒弃了以往灾害调查难度大、工作量庞大、低效率的缺点,逐步向高效率、高精度、自动化的方向发展。论文以“北部沿海地区自然资源遥感综合调查”项目为依托,利用国产卫星数据,以北京房山、门头沟为研究区,建立起泥石流灾害系统调查的应用体系。在深入了解国产高分二号卫星数据特征的基础上,结合研究区泥石流的发育特点,提出了运用机器学习中的支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)对泥石流灾害的裸露、松散堆积物进行自动提取,并结合DEM数据建立泥石流自动提取应用体系。同时选取工作区基础资料较为完善的泥石流隐患沟作为示例,创新性地提出一种能够兼顾主客观因素的泥石流灾害危险程度评价模型;并采用FLO-2D模型进行数值模拟,精确预测不同暴雨强度下,该泥石流隐患沟波及范围、灾损程度。论文主要取得以下成果:(1)研究泥石流灾害发育特征在遥感影像中的表现形式发现:泥石流的发育与物源区的规模关系紧密,而物源区中的松散固体堆积物往往与周围的地物产生强烈色调反差。利用该光谱特点,提出运用机器学习中SVM模型对泥石流裸露松散堆积物进行提取;再利用研究区DEM数据进行三维空间分析,从而提取出泥石流隐患沟的沟系范围,结合研究区实际情况,通过坡度值、面积对图斑进行筛选,最后野外验证查明该泥石流灾害信息自动提取应用体系的准确率。(2)本文提出运用超效率DEA--AHP模型对工作区典型泥石流隐患沟进行评价,基于评价模型结构,能够分析出该评价模型真正意义上做到了主客观因素兼顾,既规避了单独使用AHP评价方法的主观性过大问题,同时也发挥了超效率DEA模型的优势。(3)对工作区泥石流隐患沟进行数值模拟,采取FLO-2D模型预测淤积成灾范围。探讨在一定降雨条件下,泥石流运动冲淤范围及深度分布情况,为泥石流影响范围及灾损评估提供科学依据。
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P642.23;P627
【部分图文】：

中国地质大学（北京）硕士学位论文2 研究区概况本文研究区为北京市房山区和门头沟区，地处北京市西南部，其地理坐标：N39°30′-40°10′，E115°25′-116°15′，面积约为 3474km2，研究区自然地理域地质概况以及泥石流灾害发育情况如下所述：.1 自然地理概况2.1.1 交通地理位置研究区内交通发达，京石高速、107 国道、108 国道分别从东部、北部穿山区和门头沟区，如图 2-1 所示：

图 2-2 工作区地形地貌图3 气象水文区三面环山，仅南部为平原。西面、北面以及东面的山脊大致了一道弧形的天然屏障，这导致了北京地区山前山后具有明显区四季变化显著。春季：气温上升快，早晚温差大，干旱多风热，降水集中，降水量可占全年降水量的 70%以上。并且北京多极易出现山洪、泥石流灾害。秋季北京地区天高气爽，但阵风现象。冬季降温迅速，常有雨雪冰雹。降水集中，强度大，分布不均匀，具有年内集中和连丰连枯的年平均降水量 573.6mm；多年平均最大 24 小时降雨量自北西

中国地质大学（北京）硕士学位论文.2 GF-2 波普响应函数制作个波段都有一个波段范围，例如，HJ-B1（475 nm）的波段为520～43各个点实际感应的强度在相关的波段范围内中都存在一定的差异像内，原则上需要参考基本的波段响应函数来实现对应的加权平均整体的处理程序相对较为复杂，所以大部分图像直接从波段范围的需要精确地计算像素的波段响应，例如大气校正的真实表面反射响应函数。此步的目的是通过对 GF-2 卫星数据每个波段的光谱响，重新标定中心波长，为下一步的 FLAASH 大气校正提供参考。遥感图像处理软件 ENVI 制作 GF-2 卫星光谱响应函数，图 3-2 就 米多光谱数据重新标定后的光谱辐射响应曲线。
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本文编号：2877033