ES6知识

最新推荐文章于 2025-05-07 23:30:13 发布
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分类专栏： ES6
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该博客记录了学习ES6的笔记，着重介绍了工作中常用到的ES6语法，有助于提升对ES6的掌握和应用能力，在前端开发工作中能更好地运用相关技术。

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GEE案例分析：通过地形坡度、植被覆盖、土壤湿度和降水量等因素，评估特定区域的滑坡风险
此星光明博客
03-04 308
// 定义感兴趣区域var AOI =region =] */在这段代码中，我们定义了一个点和一个多边形作为我们的研究区域。// 0. 时间和日期通过以上步骤，我们成功地使用Google Earth Engine进行滑坡易发性分析。这一过程展示了GEE在地理空间数据分析中的强大能力。希望这篇博客对您在使用GEE时有所帮助！如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。
新疆地区主要灾害链总结
最新发布
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
05-07 106
通过上述刨析可见，自然灾害链并非简单的线性过程，而是复杂的多级级联反应，常涉及跨介质（固-液-气）、跨领域（地质、水文、气象、生态、社会经济）的耦合。灾害链的演化受多种因素制约，包括触发灾害的强度和范围、区域地形地貌、地质条件、植被覆盖、气候背景、基础设施脆弱性以及社会韧性等。：长时间强降雨、融雪、风暴潮、水库泄洪等导致的河流水位上涨、湖泊/水库容积超限、地面径流无法有效排除。：闪电、人为火源等点火源在干燥、可燃物充足和有利天气（风、低湿）条件下的植被燃烧。：地震波引起的地面震动、位移和应变。
arcgis_滑坡易发性评价数据处理过程
qq_36980284的博客
05-13 2922
gis进行滑坡易发性评价的笔记和操作过程。
频率比（滑坡易发性评估）
m0_52460096的博客
02-06 559
频率比模型基于滑坡发生的频率与各影响因素之间的关系来评估滑坡易发性。它通过计算每个影响因素不同等级或类别中滑坡发生的频率与整个研究区域内滑坡发生总频率的比值，来确定该因素对滑坡易发性的贡献程度。比值越高，说明该因素在该等级或类别下引发滑坡的可能性越大，对滑坡易发性的影响也就越显著。
GIS 地质灾害评价——易发性评价方法的选择
weixin_45343779的博客
12-30 1万+
20世纪六十年代，人们开始了对地质灾害易发性评价的研究，九十年代后伴随着计算科学和信息量论以及模糊数学论等众多学科被引入到地质灾害的研究领域，地质灾害易发性评价由最初的定性发展逐步向定量发展转换，即以数据资料为基础和依据，更加客观的反映地质灾害的易发性的真实状况。目前基于GIS的地质灾害易发性评价方法大致可以分为两大类。例如以层次分析法、频率比法、证据权法和逻辑回归为代表的统计方法，另一类是神经网络模型、模糊综合判定法、信息量模型、支持向量机模型为代表的数学模型法。 1统计分析法 层次分析法（AHP）.
滑坡易发性评价影响因子研究综述
12-27
滑坡易发性评价影响因子研究综述，王得双，桂先刚，滑坡的易发性评价对于防灾减灾工作有着重要的作用，是防灾减灾的主要依据之一，其相关研究是社会发展的必然要求。广泛搜集已有滑
基于GIS技术的地质灾害易发性评价
weixin_45915096的博客
12-07 4124
1.使用GIS软件，处理dem影像，我选择30m*30m的栅格像元做易发性评价单元。 2.分别从dem中提取坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率评价因子图层。 3.从dem中使用填洼-流向-流量-栅格河网矢量化，提取水系。 4.从openstreetmap下载道路图 5.从地质图件中提取断层 6.矢量化地质图 7.处理landsat8影像得到植被指数 8.图层叠加分析得到易发性分区。 以上步骤会从下一个文档依次进行讲解。 ...
关于地质灾害易发性评价的点点探讨
weixin_45915096的博客
12-06 1701
随着气候的变化，地质灾害易发，造成很大的经济损失，使用GIS技术可以对地质灾害的发生定量分析，但由于人为因素的引入，往往使得我们的分析结果不够准确，于是开始借此利用机器学习去探究灾害易发性评价。那么什么样的机器学习最优呢？如何解决该类问题，我们将引入部分机器学习来探讨地质灾害易发性评价，为防灾减灾提供参考。 首先谈谈GIS技术定量分析，往往这类的分析以人为因素为主，通常可以根据研究区的地质图件初步估计研究区y ...
基于GIS技术的地质灾害易发性评价—高程提取
weixin_45915096的博客
12-15 3974
1.根据府谷县地形地貌，选取高程、坡度、坡向、曲率、降雨量、水系距离、道路距离、岩性展开易发性评价。 2.为保证所有图层均在一个坐标系下，我们后续采用CGCS_2000Albers坐标系。 3.30m DEM拼接，并投影至CGCS2000坐标系，具体操作如下： 上图时已经投影好的涵盖整个陕西省的dem。 4.Spatial Analyst工具—提取分析—按掩膜提取—府谷县dem 5.Spatial Analyst—重分类（将府谷县dem分为6类） 6.以上对dem的提取...
全国防汛抗旱知识大赛试题及答案(小学)_2.pdf
02-17
持续降雨停止后的48小时看守，是为了预防滞后性洪水和地质灾害的发生。 3. **洪水类型**：暴雨洪水是指因短时间内大量降雨导致河流水量快速增加、水位急剧上升的现象。其他选项如溃坝洪水、融雪洪水、冰川洪水则...
江西省德安县地质灾害易发性评价
07-06
江西省德安县地质灾害类型主要有滑坡、崩塌、泥石流和地面塌陷等。文章主要对地质灾害发生与发育的影响因素研究,通过对各影响因素的权重值计算,运用MapGIS对影响因素进行数字化,并利用提供的图层叠加分析功能对德安县地质灾害易发性进行评价,把研究区的地质灾害划分为易发区、较易发区和少易发区。
fall-detection-two-stream-cnn:使用两流卷积神经网络（CNN）和运动历史图像（MHI）进行实时跌倒检测
05-02
跌倒检测两个流cnn 使用两流卷积神经网络（CNN）和运动历史图像（MHI）进行实时跌倒检测 该存储库包含使用两流CNN的实时跌倒检测模型的代码。 光流被“运动历史图像”（MHI）取代，可以进行实时推断。 utils.py文件包含用于生成数据的实用程序代码，train_model.py文件创建并训练模型，而fall_detection.py文件包含使用FDD数据集上的weights文件夹中的权重运行模型的代码。视频或您的网络摄像头。 有关模型架构，性能以及在不久的将来会出现的演示画面/图片的详细说明。 在生成的数据子集上实现了相当不错的交叉验证错误率。 当前致力于获取更多数据并完善数据生成技术。
基于GIS技术的地质灾害易发性评价—水系提取（二）
weixin_45915096的博客
12-17 2041
1.基于上述步骤水系提取完毕之后，我们需要建立水系图层，将水系做欧式距离分析，具体操作步骤如下。Spatial Analyst—距离分析—欧氏距离 2.Spatial Analyst —提取分析—按掩膜提取—水系图层 3.重分类为6类，分别为0~200m，200~400m，400m~600m，600m~800m，800m~1000m，>1000m 至此，水系图层完全制作完毕。 ...
ArcGIS滑坡易发性及危险性评价实验文字说明
qq_63479251的博客
07-30 9329
ArcGIS对青川县及苍溪县进行滑坡易发性及危险性评价的实验文字说明（实验步骤）
基于GIS与地质灾害易发性评价—信息量模型
热门推荐
hu397313168的博客
12-05 1万+
来源：GIS前沿地质灾害种类很多，如崩塌、滑坡、泥石流、地震、火山...等等，它们形成的原因也很复杂多样，拿泥石流来举例，其形成必须同时具备以下3个条件：陡峻的地形地貌、丰富的松散物质、短时间内有大量的洪流，我们在做研究时就需要将这些因素考虑进去，这样我们真正在做研究时需要用到的数据就会非常多，就比如坡度数据、岩性数据、以及降水量、路网、水系等等数据；而本文仅利用数字高程数据和地质灾害点数据来介绍可以用来评价地质灾害易发性的一个小模型——信息量模型。一、信息量模型简介具体模型建立步骤如下: 二、数据
滑坡易发性的流程
qq_43607538的博客
05-19 3085
滑坡易发性的流程 指标分级 在学习滑坡易发性的过程中，发现存在很多小问题。传统的方法认为影响因素很大，在进行指标分级时，客观性即经验存在很大影响，不同的人对指标分级存在差异，导致结果会有很大的差别。 个人觉得指标分级的过程不外乎是个加大两级分化即将信息量大（对滑坡影响较大）的分级归为一类，加大这一区域的影响，缩小其余区域的影响，导致低易发区和高易发区之间差值明显，用尽可能小的区域去包含尽可能多的已知滑坡，即滑坡比率最大，证明结果的可靠性。这一分级过程类似聚类分析的思想，将信息量大的区域聚合在一起，形成较强的
ArcGIS基于信息量模型计算地质灾害易发性评价
weixin_44689807的博客
11-06 2806
式中：Ｉｉ为评价单元内总信息量值；总信息量值（Ｉｉ）可用于指示该单元发生地质灾害 的可能性，其数值越大表示地质灾害越容易发生，该单元的地质灾害风险性也就越高，最终依据全部单元信息量划分成不同的易发性等级。其中，Si表示在i级分级中的滑坡面积，S总表示研究区的总面积，Ni表示i级分级中的栅格数，N总表示研究区总的栅格数。参考网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/582247464。
基于频率比模型采用arcgis的滑坡易发性评估
qq_36980284的博客
05-05 2618
基于频率比模型采用Arcgis的滑坡易发性评估，详细步骤。
基于gis与bp神经网络的崩塌滑坡地质灾害易发性预测
09-25
基于GIS（地理信息系统）和BP（反向传播）神经网络的崩塌滑坡地质灾害易发性预测是一种利用地理信息数据和神经网络算法来评估地质灾害发生风险的方法。这种预测模型可以综合分析地理环境、地质条件、人类活动和降雨等因素，准确预测潜在的崩塌滑坡区域。 首先，在GIS中，我们收集和整理了地理环境和地质条件的空间数据。包括土地利用类型、坡度、地形起伏、土壤类型、地质构造等，这些因素与崩塌滑坡发生有关。然后，通过建立地理数据库，将这些数据转换为数字化信息。同时，还需要收集历史地质灾害的点线面数据，用于训练和验证模型。 其次，利用建立好的GIS数据库，我们将数据输入到BP神经网络中进行训练和预测。BP神经网络是一种常用的人工神经网络算法，可以通过反向传播算法不断优化权重和偏置，从而提高预测准确性。训练时，我们将历史地质灾害的数据作为输入和输出，让神经网络学习其内在的关联规律。训练完毕后，我们可以使用该模型对未来可能发生的地质灾害进行预测。 最后，基于预测结果，我们可以制作易发性评估地图，将不同区域的崩塌滑坡风险进行分类和呈现。同时，该模型还可以进行敏感性分析，对不同因素的影响程度进行评估。这样，相关部门可以根据预测结果和地质灾害风险评估的工作进行有效的地质灾害防治规划和决策制定。 综上所述，基于GIS与BP神经网络的崩塌滑坡地质灾害易发性预测能够通过整合和分析多种地理信息数据，建立预测模型，为地质灾害防治提供科学依据。这种方法的可行性和准确性对于预防和减轻地质灾害的影响至关重要。
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