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滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果,滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法,忽略了滑坡变形演化的影响因素,难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面,亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例,基于滑坡宏观变形和位移监测数据,利用重标方差(rescaled variance statistic,V/S)分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析,进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型,定量预测滑坡位移。研究结果表明,滑坡体属牵引式滑坡,北东部稳定性较差,西部和后缘相对稳定,预测值的均方根误差为8.95 mm,证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。 相似文献
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新技术条件下电子地图的现状及发展趋势分析 总被引:12,自引:0,他引:12
IT领域迅速发生的技术变革为空间信息获取、处理、分析与表达提供了创新动力与技术升级空间,电子地图作为空间信息可视化产品之一,以不同层次的多种形式广泛应用于公众及行业领域。作者着眼于电子地图的产品模式、技术手段、信息组织、功能拓展等方面,结合多年研发实践,分别对其现状及发展趋势进行深入分析。最后,作者认为开发新一代电子地图著作工具将成为目前这一领域的紧迫课题。 相似文献
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滑坡敏感性评价是地质灾害预测预报的关键环节。针对BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,该文以三峡库区秭归县境内为研究区,采用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,构建PSO-BP神经网络滑坡敏感性预测模型,实现研究区滑坡敏感性评价。采用受试者工作特征曲线分析模型预测精度,得到PSO-BP神经网络预测精度为0.931,预测结果与实际滑坡总体空间分布具有良好的一致性,且预测能力优于BP神经网络。实验结果表明,PSO-BP神经网络耦合模型在实现滑坡敏感性评价上具有理想的预测精度和良好的适用性。 相似文献
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针对传统滑坡预测手段数据源有限、数据更新周期长、难以发现隐藏在复杂滑坡系统中的规律等问题,本文以三峡库区为研究对象,从多源空间数据中提取滑坡孕灾环境和影响因素等信息,采用数字地形水文分析方法划分斜坡单元,对评价因子进行重采样,进而构建两类支持向量机模型。分析了多源影响因素与滑坡易发性的定量关系,并生成滑坡易发性分区图。采用成功率曲线和误差率评价预测结果,模型预测精度达到98.21%,与野外调查实际情况吻合较好。 相似文献
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针对土地信息变更频繁、数据量越来越大的现状,应用MapInfo设计开发了土地利用规划系统。通过该系统实现对现状图和规划图的管理,并对现状图实现面积统计,对规划图实现利用结构统计,通过现状图与规划图的比较,发现土地用途的变化。 相似文献
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GIS支持下应用PSO-SVM模型预测滑坡易发性 总被引:1,自引:0,他引:1
滑坡灾害易发性预测是滑坡监测、预警与评估的关键技术。如何有效地选取评价因子和构建预测模型是滑坡灾害定量预测研究中的难题。本文以三峡库区长江干流岸坡作为研究区,通过地形、地质和遥感等多源数据融合,提取滑坡孕灾环境和诱发因素的信息作为评价因子。在此基础上,针对滑坡灾害的非线性和不确定性特征,采用粒子群算法对支持向量机模型参数进行全局寻优,构建粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)-支持向量机(support vector machine, SVM)模型,定量预测滑坡易发性。最后通过分类精度比较分析基于格网单元和对象单元的滑坡易发性预测精度,结果表明,基于对象单元的PSO-SVM预测精度较高,其曲线下面积为0.841 5,Kappa系数为0.849 0,预测结果与野外实际调查情况较为一致,可为三峡库区滑坡防灾减灾工作提供参考。 相似文献
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为了适应户外增强现实空间信息表达的实时性、移动性、准确性和鲁棒性,提出采用GPS结合三维电子罗盘直接获取用户头部位置和姿态数据的基于硬件跟踪设备的虚实配准方法:通过人机交互方式确定虚拟物体及属性信息在3D欧氏世界坐标系中的位置和姿态,采用GPS结合三维电子罗盘跟踪用户头部位置和姿态,得到从世界坐标到相机坐标的转换矩阵,避免了从世界坐标系到相机坐标系的转换计算.已知相机内部参数的前提下,将相机坐标转换到2D像平面坐标,实现虚拟物体及属性信息与真实场景图像的合成显示.其中GIS为户外增强现实系统提供位置相关的虚拟信息源,而户外增强现实技术为空间信息可视化表达提供了新界面. 相似文献