一種區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的ESDA分析法的制作方法

本發(fā)明涉及滑坡易發(fā)性評(píng)估領(lǐng)域，特別涉及一種區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的ESDA分析方法。

背景技術(shù)：

近年來，由于極端氣候和復(fù)雜地形條件影響國內(nèi)外滑坡等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，其中暴雨或短時(shí)特大暴雨等強(qiáng)對(duì)流天氣極易誘發(fā)大規(guī)模的山體滑坡，危害性極大。

由于信息熵、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等空間數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法與數(shù)學(xué)模型往往忽視了滑坡空間結(jié)構(gòu)差異的存在，未考慮計(jì)算圖層內(nèi)的空間數(shù)據(jù)自相關(guān)性與多圖層數(shù)據(jù)的空間互相關(guān)性，因此空間數(shù)據(jù)疊置運(yùn)算過程中易引入誤差，給易發(fā)性評(píng)估精確性帶來影響。

針對(duì)我國西部地區(qū)滑坡分布廣泛的國情，考慮到目前滑坡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法并不完善，準(zhǔn)確率低。對(duì)區(qū)域滑坡的分布規(guī)律，尤其是時(shí)空分布規(guī)律并不明確的現(xiàn)狀，本發(fā)明提出一種區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的新分析手段。

本發(fā)明通過一種區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的ESDA分析方法(探索性空間數(shù)據(jù)分析法)，是在滑坡綜合易發(fā)性指數(shù)和時(shí)空分布數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上采用一種更精確的空間數(shù)據(jù)分析方法，該方法充分考慮到滑坡易發(fā)區(qū)的真實(shí)演化規(guī)律，基于時(shí)空發(fā)展趨勢(歷年、逐季)及易發(fā)性時(shí)空結(jié)構(gòu)分析模型獲得數(shù)據(jù)的時(shí)空集散規(guī)律。該方法的過程包括：

首先獲取滑坡易發(fā)區(qū)多源時(shí)空數(shù)據(jù)，提取滑坡時(shí)空演化痕跡和變化環(huán)境下的滑坡孕災(zāi)因子信息，基于探索性數(shù)據(jù)分析和變異函數(shù)對(duì)滑坡敏感性指數(shù)的空間分布特征進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在的空間變化趨勢并找出數(shù)據(jù)內(nèi)部的空間分異規(guī)律。其次，計(jì)算時(shí)空綜合易發(fā)性指數(shù)，選取最優(yōu)的半變異函數(shù)模型對(duì)易發(fā)性指數(shù)進(jìn)行空間估值與表面擬合，對(duì)區(qū)域滑坡易發(fā)性進(jìn)行更精細(xì)的描述和預(yù)測。最后利用區(qū)域滑坡編目數(shù)據(jù)對(duì)易發(fā)性區(qū)劃進(jìn)行改正和精度評(píng)價(jià)，基于ESDA法的易發(fā)性指數(shù)時(shí)空分異規(guī)律圖譜分析實(shí)現(xiàn)區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的發(fā)掘。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

發(fā)明的目的是提供一種區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的ESDA分析方法，針對(duì)歷史發(fā)生的滑坡分布數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行自主性探索性空間分析，能夠結(jié)合高時(shí)空分辨率光學(xué)影像提取滑坡演化信息與時(shí)空演化痕跡，提取關(guān)鍵變化環(huán)境下的孕災(zāi)因子信息，用于滑坡時(shí)空分異規(guī)律因素計(jì)算，為滑坡時(shí)空分異規(guī)律發(fā)掘和孕災(zāi)模式發(fā)現(xiàn)提供一種更準(zhǔn)確的技術(shù)手段。

本發(fā)明公開了一種區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的ESDA分析方法。包括區(qū)域淺表滑坡分布指數(shù)的計(jì)算、空間變異性指數(shù)計(jì)算模型、空間估值擬合指數(shù)模型。方法的特征在于基于不斷更新的歷史滑坡數(shù)據(jù)，將滑坡面點(diǎn)狀化，提取滑坡災(zāi)害點(diǎn)的易發(fā)性關(guān)鍵信息，構(gòu)建采用ESDA法分析檢驗(yàn)下的滑坡時(shí)空綜合易發(fā)性指數(shù)模型，保障時(shí)空數(shù)據(jù)的有效利用與合理檢驗(yàn)。

具體步驟為：

(1)獲取滑坡易發(fā)區(qū)多源時(shí)空數(shù)據(jù)：多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)、地形地質(zhì)數(shù)據(jù)、人類工程活動(dòng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行幾何精校正、影像增強(qiáng)、空間數(shù)據(jù)矢量化、影像裁剪處理。

(2)時(shí)空數(shù)據(jù)處理與信息提?。翰捎肎IS疊置分析工具，將解譯的滑坡災(zāi)害信息與基礎(chǔ)地理地質(zhì)信息結(jié)合，提取災(zāi)害點(diǎn)的空間屬性信息。

(3)滑坡孕災(zāi)因子時(shí)空分布分析：應(yīng)用探索性空間數(shù)據(jù)分析對(duì)歷史滑坡點(diǎn)的各因子屬性進(jìn)行信息挖掘，通過距離變程分析孕災(zāi)因子的時(shí)間與空間變異性，探索滑坡孕災(zāi)因子的時(shí)空分布與不同因素對(duì)滑坡發(fā)育的內(nèi)在影響規(guī)律。建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用面積頻率比模型和層次分析法確定滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。

(4)計(jì)算時(shí)空綜合易發(fā)性指數(shù)并制圖，利用ESDA法分析滑坡時(shí)空綜合易發(fā)性指數(shù)的分布規(guī)律、總體趨勢、空間自相關(guān)及空間變異程度；通過距離變程分析、塊金系數(shù)變化分析不同時(shí)期滑坡易發(fā)性指數(shù)的時(shí)空分異規(guī)律與變化趨勢。

(5)空間估值與表面擬合：采用最優(yōu)表面擬合函數(shù)估值模型對(duì)滑坡綜合易發(fā)性指數(shù)進(jìn)行空間估值與表面擬合，空間插值得到空間分布狀態(tài)圖。

(6)通過對(duì)比同期歷史滑坡分布數(shù)據(jù)以及采用ROC曲線等方式評(píng)價(jià)精度，進(jìn)行易發(fā)性區(qū)劃改正。

(7)時(shí)空分異規(guī)律圖譜：針對(duì)不同時(shí)期滑坡易發(fā)性分布圖譜，利用ESDA法分析其潛在的易發(fā)性及其時(shí)空分異演化趨勢。

本發(fā)明解決了現(xiàn)有方法中易發(fā)性評(píng)估領(lǐng)域遇到的準(zhǔn)確度不高、滑坡分異機(jī)制不明確對(duì)易發(fā)性影響顧及不夠等瓶頸問題。方法充分顧及到了滑坡時(shí)空分異現(xiàn)象及規(guī)律的挖掘，在確定滑坡易發(fā)區(qū)與頻發(fā)點(diǎn)更準(zhǔn)確，精度更高，方法的復(fù)雜程度更低，易于對(duì)多尺度空間尤其是大中尺度滑坡易發(fā)性問題進(jìn)行分析。

附圖說明

圖1為本發(fā)明技術(shù)流程圖。

圖2為本發(fā)明方法細(xì)節(jié)圖。

圖3為本發(fā)明滑坡綜合易發(fā)性指數(shù)QQplot分布圖。

圖4為本發(fā)明滑坡綜合易發(fā)指數(shù)空間半變異函數(shù)圖。

具體實(shí)施方式

實(shí)施例:

為了更清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做詳細(xì)說明，以下實(shí)施例有助于本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好的理解本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，本領(lǐng)域內(nèi)的其他技術(shù)人員在不脫離于本發(fā)明和實(shí)例的基礎(chǔ)上演變而來的其他實(shí)例，都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。

圖1所示一種區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的ESDA分析法方法的技術(shù)流程圖，其詳細(xì)與關(guān)鍵步驟如下：

(1)時(shí)空數(shù)據(jù)處理與信息提?。旱湫蜏\表滑坡區(qū)近年滑坡識(shí)別與編目，面向高精度光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的滑坡解譯調(diào)查，滑坡災(zāi)害遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)來源，采用GoogleEarth、我國高分系列衛(wèi)星可見光紅外波段提取滑坡和植被信息，使用美國ASTER DEM作為滑坡調(diào)查與監(jiān)測評(píng)估的背景環(huán)境評(píng)估數(shù)據(jù)；收集完善工區(qū)地形數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、人類工程活動(dòng)數(shù)據(jù)，篩選有價(jià)值信息并從中挖掘可用信息。

(2)滑坡發(fā)生后，坡體上的巖土體沿滑動(dòng)面下滑，滑動(dòng)過程中地表原有物質(zhì)被掩埋和沖毀，通過對(duì)比災(zāi)前和災(zāi)后兩個(gè)不同時(shí)期的遙感影像，識(shí)別因滑坡而改變的地面區(qū)域，劃出滑坡破壞范圍。

(3)利用GIS軟件對(duì)地形圖、地質(zhì)圖以及遙感影像進(jìn)行幾何精校正，將滑坡面點(diǎn)狀化。結(jié)合ASTER-GDEM2地形數(shù)據(jù)開展解譯標(biāo)志的建立，獲取滑坡體的位置、面積、體積、類型、滑移的距離/方向等信息。結(jié)合滑坡點(diǎn)數(shù)據(jù)，從已知地災(zāi)系統(tǒng)電子地圖采集和導(dǎo)出滑坡災(zāi)害點(diǎn)名稱和坐標(biāo)。

(4)根據(jù)不同時(shí)序的典型滑坡遙感影像圖，應(yīng)用GIS軟件對(duì)多時(shí)相遙感影像進(jìn)行解譯，獲得土地覆被/利用數(shù)據(jù)；結(jié)合ASTER-GDEM2地形數(shù)據(jù)處理，獲得工作區(qū)地形、地貌、植被、人類活動(dòng)空間數(shù)據(jù)，完成孕災(zāi)環(huán)境遙感信息提取。

應(yīng)用全球ASTER DEM2數(shù)據(jù)集，從遙感和地形數(shù)據(jù)中提取分析水文因子和地貌因子數(shù)據(jù)；基于RS、GNSS、GIS技術(shù)集成的滑坡空間特征參數(shù)提取，反演獲得地表淺表關(guān)鍵參數(shù)信息；遙感圖像災(zāi)害環(huán)境參數(shù)解譯、微地貌、與工程地質(zhì)巖組含水量、NDVI、土地覆蓋指數(shù)、河流侵蝕指數(shù)、治理工程指數(shù)、歸一化水體指數(shù)(MNDWI)。

(5)滑坡孕災(zāi)因子時(shí)空分布分析：對(duì)于不同尺度、不同時(shí)間分辨率的遙感影像數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)、文字資料和實(shí)地采集數(shù)據(jù)，通過最大值、最小值、平均值、中數(shù)、偏態(tài)和峰度等指標(biāo)及參數(shù)直接反應(yīng)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的屬性，基于ESDA直方圖分析，統(tǒng)計(jì)分析各滑坡孕災(zāi)因子對(duì)滑坡發(fā)生的敏感性程度與頻率分布規(guī)律?；谝蜃用舾行苑治龊Y選相對(duì)重要的評(píng)價(jià)因子構(gòu)建滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

(6)基于歷史因子分布圖建立滑坡孕災(zāi)環(huán)境靜態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)，靜態(tài)指標(biāo)包括地層巖性、斷層分布密度，動(dòng)態(tài)指標(biāo)包括坡度、高程、坡向、曲率、多年平均降雨量、歸一化植被指數(shù)、土地利用、河流侵蝕、人類工程活動(dòng)等主要致災(zāi)因子信息。

(7)計(jì)算時(shí)空綜合易發(fā)性指數(shù)并制圖，對(duì)評(píng)估指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化與權(quán)重確定，計(jì)算評(píng)估分值，結(jié)合面積頻率比模型和層次分析法確定因子權(quán)重，具體步驟如下：1、構(gòu)造判斷矩陣，2、根據(jù)判斷矩陣P每行數(shù)值的乘積得向量A，3、將向量A開n次方根得向量M，4、一致性檢驗(yàn)。

(8)滑坡空間綜合易發(fā)性指數(shù)是定量描述滑坡空間易發(fā)程度的重要指標(biāo)，將滑坡易發(fā)性影響因子的權(quán)重疊加計(jì)算得到滑坡綜合易發(fā)性指數(shù)，表達(dá)為如下公式：

SI為某一時(shí)期滑坡綜合易發(fā)性指數(shù)，Wi為滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)因子權(quán)重，Xi為評(píng)價(jià)因子量化值。在GIS軟件中應(yīng)用柵格數(shù)據(jù)計(jì)算功能對(duì)各因子圖層進(jìn)行權(quán)重疊加運(yùn)算，得到工作區(qū)規(guī)則網(wǎng)格單元滑坡時(shí)空綜合易發(fā)性指數(shù)分布圖。

(9)ESDA分析：區(qū)域降雨型滑坡具有時(shí)空分布廣泛，滑坡數(shù)量眾多、分布密度大的特點(diǎn)。不穩(wěn)定斜坡的發(fā)育程度和滑坡易發(fā)性受到孕災(zāi)環(huán)境的直接影響，鄰近和相似的地形地貌、地質(zhì)水文、人類工程活動(dòng)條件會(huì)產(chǎn)生孕育性質(zhì)相近的滑坡發(fā)生并形成有相似的滑動(dòng)條件。

(10)針對(duì)區(qū)域地形地貌和地質(zhì)水文環(huán)境具有特定尺度下的空間自相關(guān)性與空間變異性，應(yīng)用ESDA方法采用直方圖和QQ-plot圖對(duì)部分高敏感性、連續(xù)分布的因子進(jìn)行空間模式檢驗(yàn)，挖掘不同影響因素對(duì)滑坡發(fā)育規(guī)律的內(nèi)在影響。

采用直方圖和QQ-plot圖對(duì)綜合易發(fā)性指數(shù)進(jìn)行空間模式檢驗(yàn)，探索其滿足變程內(nèi)空間插值的條件，發(fā)掘其作為區(qū)域化變量的空間變異性和相關(guān)性特征，見附圖3。

(11)ESDA分析法-自相關(guān)與變異分析：說明書附圖4顯示滑坡綜合易發(fā)指數(shù)半變異函數(shù)圖橫坐標(biāo)表示滑坡綜合易發(fā)指數(shù)的空間采樣距離，縱坐標(biāo)表示滑坡綜合易發(fā)指數(shù)的半方差函數(shù)值。地形環(huán)境在空間上存在顯著差異分布，滑坡的孕育因地形因素的差異而表現(xiàn)空間變異性特征，見專利說明書附圖4。

在區(qū)域點(diǎn)xi處以及與之相距h遠(yuǎn)的xi+h處，綜合滑坡易發(fā)性指數(shù)Z(x)的取值Z(xⁱ)和Z(xⁱ+h)的差的方差的一半為半變異函數(shù)記為r(x,h)，表示為

函數(shù)云圖中各位點(diǎn)在擬合曲線分布的變化有高有低，各向異性不明顯，主要為各向同性。在函數(shù)橫坐標(biāo)的空間采樣為0時(shí)，滑坡綜合易發(fā)指數(shù)半方差值不為0，存在明顯的塊金值，表明滑坡綜合易發(fā)指數(shù)在空間上存在變異性。滑坡綜合易發(fā)指數(shù)的空間變異由自然因素和人為因素共同作用與影響，通過進(jìn)一步擬合最佳函數(shù)分析滑坡易發(fā)性的空間變異程度。

(12)ESDA分析法-結(jié)構(gòu)比反應(yīng)空間相關(guān)程度，其空間自相關(guān)程度大于變異程度。變異性主要是由人類工程活動(dòng)導(dǎo)致地形改變，坡腳開挖、依山建房等致使邊坡原始的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)遭到破壞，同時(shí)地形因素本身發(fā)育過程中存在的局部差異也會(huì)導(dǎo)致滑坡易發(fā)性在空間變異。

(13)ESDA分析：探索性數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖及數(shù)據(jù)全局趨勢圖對(duì)挖掘易發(fā)性指數(shù)及其核心因子的空間統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律具有幫助。全局趨勢分析是為了發(fā)現(xiàn)空間事物的總體規(guī)律，忽略局部變異的存在，重點(diǎn)關(guān)注全局因素對(duì)滑坡易發(fā)性的綜合影響，對(duì)于滑坡易發(fā)性判斷具有優(yōu)勢。

利用GIS地統(tǒng)計(jì)分析模塊的Trend analysis工具，生成三維透視圖，從三維多視角觀察數(shù)據(jù)集的空間整體分布與分異趨勢，制作輸出綜合易發(fā)性指數(shù)的時(shí)空分布趨勢圖。

(14)ESDA分析：區(qū)域綜合易發(fā)性指數(shù)滿足鄰域重復(fù)規(guī)律結(jié)合歷史不穩(wěn)定斜坡發(fā)生滑坡的災(zāi)害統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)滑坡易發(fā)性指數(shù)進(jìn)行探索性空間數(shù)據(jù)分析，通過易發(fā)性指數(shù)結(jié)構(gòu)比與塊金系數(shù)分析區(qū)域空間變異程度的改變，詳見專利說明書附圖2。

(15)空間估值與表面擬合：滑坡綜合易發(fā)性指數(shù)在全局上具有趨勢分布規(guī)律，選擇有基臺(tái)值模型進(jìn)行擬合。目前領(lǐng)域主要的基臺(tái)值擬合模型有球狀模型、指數(shù)模型和高斯模型。為了獲得最優(yōu)的易發(fā)性半變異函數(shù)模型，在GIS地統(tǒng)計(jì)分析模塊中，通過擬合參數(shù)計(jì)算且比較選擇合適的擬合模型。

(16)由于不穩(wěn)定斜坡和滑坡發(fā)育發(fā)生過程的復(fù)雜性，考慮到某些隨機(jī)因素引起的空間變異數(shù)量占系統(tǒng)總變異的比例，對(duì)滑坡敏感性指數(shù)半變異理論模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，選取均值、標(biāo)準(zhǔn)平均值、均方根預(yù)測誤差、平均標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根預(yù)測誤差五個(gè)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)參考。均值和標(biāo)準(zhǔn)平均值最近似于0、標(biāo)準(zhǔn)均方根預(yù)測誤差最接近1、均方根預(yù)測誤差最小、平均標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測誤差最接近均方根誤差的模型視為最優(yōu)模型。利用最優(yōu)擬合模型根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行地統(tǒng)計(jì)空間估值和表面擬合。

(17)ESDA分析：采用動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)圖形和動(dòng)態(tài)鏈接窗口技術(shù)將數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)特征顯示出來，可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中非直觀的異常特征。利用ESDA法追索空間數(shù)據(jù)中的異常值以及其對(duì)空間估值結(jié)果的影響，剔除錯(cuò)誤估計(jì)值。

(18)ESDA分析法：構(gòu)建易發(fā)性時(shí)空Moran’s I指數(shù)、局部時(shí)空Moran’s I指數(shù)和Moran’s散點(diǎn)圖。易發(fā)指數(shù)分析的方法：Moran’s I空間規(guī)律分析方法。利用全局空間自相關(guān)指標(biāo)Moran's I指數(shù)來反映整個(gè)易發(fā)區(qū)因子的聚集現(xiàn)象。該指數(shù)用于衡量易發(fā)區(qū)內(nèi)滑坡與所有空間要素的相互關(guān)系，其值在-1與+1之間，大于零且具有顯著性則表明正相關(guān)，反之則為負(fù)相關(guān)。數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中Xi和Xj代表在i和j處的易發(fā)性觀測值，表示所有易發(fā)性觀測值的平均數(shù)，Wij表示二元對(duì)稱矩陣，N代表易發(fā)區(qū)域總數(shù)。

易發(fā)性局部Moran’s I指數(shù)可以度量每個(gè)時(shí)空綜合易發(fā)性指數(shù)單元局部空間自相性，數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(19)基于GIS分析模塊，以指數(shù)模型為最優(yōu)擬合模型，對(duì)滑坡綜合易發(fā)指數(shù)進(jìn)行普通克里格預(yù)測插值，制作典型滑坡易發(fā)性區(qū)劃圖。

(20)易發(fā)性區(qū)劃改正與精度評(píng)價(jià)：采用ROC曲線對(duì)滑坡易發(fā)性區(qū)劃的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證，與歷史滑坡編目數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，獲得估值擬合模型的精度。采用受試者工作特征曲線(ROC曲線)對(duì)滑坡編目點(diǎn)與易發(fā)性區(qū)劃空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，完成易發(fā)性區(qū)劃改正，并實(shí)現(xiàn)時(shí)空分異規(guī)律圖譜分析。

(21)綜合上述，可以通過以上實(shí)施例的詳細(xì)步驟，實(shí)現(xiàn)和利用本專利提出的區(qū)域淺表滑坡時(shí)空分異規(guī)律的ESDA分析法。