面向对象的三峡库区新生型滑坡空间预测研究

 三峡水库运行期间,库水位的变动不仅可能诱发老滑坡复活,还会产生新的滑坡（新生型滑坡）。以库首区秭归段岸坡为研究区,采用了面向对象的C5.0决策树分类的预测方法,选取了库水、坡度、工程岩组、斜坡结构和影像纹理等作为评价因子,在遥感解译和野外调查的基础上,利用遥感、地理信息系统和空间数据挖掘技术,建立了新生型滑坡空间预测模型,生成了新生型滑坡易发性区划图。验证显示：预测结果与实际较为一致,该方法可为新生型滑坡的防治提供科学依据。     

基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法

研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势,为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响,解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题,文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法。对原始红外图像进行NSCT域变换;变换后含有噪声的高频分量采用VT去噪后,接着采用改进模糊增强处理;对变换后含有电力设备主体的低频分量进行灰狼自适应阈值分割为背景和前景部分,随后分别进行增强处理;最后将处理后的各分量进行逆NSCT变换。经对比应用,验证了该算法应用在变电站电力设备红外检测上的优越性：文章算法与其他算法相比在边缘强度、信息熵、对比度、标准差、峰值信噪比五类评价指标上的涨幅至少为3.94%、 2.16%、 9.86%、 7.45%、 21.86%。文章算法处理后的红外图像符合人眼视觉效果,更易于人眼识别故障,有利于电力设备热故障的检测与故障定位。     

基于外因响应的滑坡位移预测模型研究

根据滑坡位移序列的单调性和非线性,将滑坡位移分为趋势项和偏离量,建立曲线回归-BP神经网络模型对滑坡位移进行动态预测。以三峡库区树坪滑坡为例,首先通过曲线回归提取滑坡位移趋势项;然后在选取滑坡位移动态变化影响因子的基础上,建立BP神经网络模型逼近位移偏离量;最后将趋势项和偏离量预测值叠加,得到滑坡位移预测值。结果表明,该模型可更好地反映影响因子动态变化对滑坡位移发展的关键作用,预测的平均相对误差为3.3%,有效地提高了预测结果的精度。