一种GIS与人工智能技术支持下的滑坡危险度评价方法

摘要

本发明公开了一种GIS与人工智能技术支持下的滑坡危险度评价方法。通过访谈滑坡专家，获取滑坡与地理环境之间关系的知识，并根据专家知识中地理环境要素对滑坡的影响程度、数据源质量和获取难易程度等条件，筛选地理环境要素；利用GIS提取定量化的地理环境要素；用模糊隶属度函数表达滑坡与地理环境要素关系的专家知识，构建基于地理环境要素计算滑坡危险度值的模糊推理机；将定量化的地理环境要素输入模糊推理机，推算区域滑坡危险度的空间分布。本发明有效克服了统计方法对样本质量和数量要求高、方法可解释性差、可移植性差等缺点，提高了滑坡危险度空间分布推测的精度和详细程度，在区域滑坡危险度分析和滑坡防灾减灾方面具有广阔的应用前景。

主权项

一种GIS与人工智能技术支持下的滑坡危险度评价方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)获取专家知识经过访谈专家并逐步精炼知识，获取专家关于滑坡与地理环境要素组合之间关系的知识；(2)定量描述地理环境要素根据专家意见和地理环境要素的重要性选取地理环境要素。基于地理信息系统技术，从地形图和地质图中提取地理环境要素：地层岩性、地面坡度、地面坡向、岩层倾角、岩层倾向、临空面高差和坡面形态，数据以栅格形式存储；(3)构建模糊推理机基于专家知识，确定滑坡发生的典型地理环境要素组合以及当环境要素与典型环境要素发生偏离时滑坡危险度的变化情况；利用人工智能技术将获取到的滑坡危险度与单个地理环境要素组合的定量关系表达成模糊隶属度曲线的形式，并构建模糊推理机，其中模糊隶属度曲线表达了随着地理环境要素的变化某栅格点的滑坡危险度的变化情况；离散型的地理环境要素可根据专家知识设置不同的滑坡危险度权重；连续型的地理环境要素则采用类似于高斯函数的模糊隶属度曲线表达，基本函数如下：$S_k=e^{-{\left(\frac{\left|v-v_0\right|\times 0.5477}{w}\right)}^2}$其中，S_k是第k个地理环境要素组合下的滑坡危险度值，v是地理环境要素在某栅格点的值，v₀是滑坡发生的该地理环境要素的典型值，w是该地理环境要素对滑坡发生影响的有效范围，即与典型值的距离。v₀和w的具体值根据专家知识而定；对某个栅格点计算各地理环境要素组合下的滑坡模糊危险度值，通过加权平均进行综合，得出该栅格点的综合滑坡危险度：$S=\frac{{\Sigma }_{k=1}^n{W}_k{S}_k}{n}$其中，W_k是第k个地理环境要素组合的权重，S_k是第k个地理环境要素组合下的滑坡模糊危险度；n是地理环境要素组合总个数；(4)滑坡危险度制图将定量化的地理环境要素输入到模糊推理机中，遍历研究区中的每个栅格单元，进行如下计算：先计算单个栅格点中的单个地理环境要素组合下的滑坡危险度，然后将单个地理环境要素组合下的滑坡危险度进行加权平均，得到该点的滑坡危险度；该步骤的计算结果为研究区滑坡危险度的空间分布。