全流程基于GIS、Python机器学习技术的地质灾害风险评价、易发性分析与信息化建库及灾后重建中的实践应用

最新推荐文章于 2025-03-18 18:23:42 发布
最新推荐文章于 2025-03-18 18:23:42 发布
阅读量1.7k 收藏 34
点赞数 39
分类专栏： 遥感 生态 地学 文章标签： python 机器学习 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jwwkyjspt/article/details/141252784
版权

  地质灾害是指全球地壳自然地质演化过程中，由于地球内动力、外动力或者人为地质动力作用下导致的自然地质和人类的自然灾害突发事件。由于降水、地震等自然作用下，地质灾害在世界范围内频繁发生。我国除滑坡灾害外，还包括崩塌、泥石流、地面沉降等各种地质灾害，具有类型多样、分布广泛、危害性大的特点。地质灾害危险性评价着重于根据多种影响因素和区域选择来评估在某个区域中某个阶段发生的地质灾害程度。以此预测和分析未来某个地形单位发生地质灾害的可能性。根据地质灾害的孕育和发展机理，现有的数据资料和技术，以及实际应用需要，评价目标和研究经费等因素，采用适当的方法，可通过模型评估并分析研究区域对地质灾害的危险性。那么如何深刻理解地灾危险性评价模型？如何高效处理好致灾因子数据？如何针对具体区域建立切实可行的地质灾害危险性评价与灾后重建方案？本课程将提供一套基于ArcGIS的方法和案例。

  GIS(Geographical Information System)——地理信息系统，是集地理、测绘、遥感和信息技术为一体，地理空间数据进行获取、管理、存储、显示、分析和模型化，以解决与空间位置有关的分析与管理问题。ArcGIS软件具有空间数据和属性数据的输入、编辑、查询、简单空间分析统计、输出、报表等功能，这为多源数据的有机整合提供了可能，也为建立灵活的分析模块提供了方便。空间分析功能是GIS得以广泛应用的重要原因之一。运用GIS分析技术，对各因素进行统计分析、信息叠加复合，研究地质灾害类型、分布规律级别和灾害损失度等，运用危险性指数等方法对地质灾害危险性现状评价与制图，将能使地质灾害风险评价更加效率化、科学化，为地质灾害数据库建设提供有力支撑。

  随着由遥感、地理信息系统和全球定位系统为代表的新型测绘技术的发展，地质灾害数据的质量和数量大幅提升。地质灾害数据具有多源性、时空性和非线性等特点，如何对这些海量数据进行准确且可靠的分析尤为重要。从当前的发展趋势来看，使用机器学习模型已经成为滑坡易发性区划的主流；深度学习作为当前人工智能领域的研究热点，能够从给定样本空间中学习到各种复杂的拟合函数，在广泛受到关注。

第一章、基本概念与平台讲解【基础篇】

1、基本概念

地质灾害类型

地质灾害发育特征与分布规律

地质灾害危害特征

地质灾害孕灾地质条件分析

地质灾害诱发因素与形成机理

图片

2、GIS原理与ArcGIS平台介绍

GIS简介

ArcGIS基础

空间数据采集与组织

空间参考

空间数据的转换与处理

ArcGIS中的数据编辑

地理数据的可视化表达

空间分析：

数字地形分析

叠置分析

距离制图

密度制图

统计分析

重分类

三维分析

图片

图片

第二章、空间信息数据库建设【基础篇】

空间数据库建立及应用

图片

1）地质灾害风险调查评价成果信息化技术相关要求解读

2）数学基础设计

比例尺；坐标系类型：地理坐标系，投影坐标系；椭球参数；投影类型；坐标单位；投影带类型等。

3）数据库内容及要素分层

图层划分原则；图层划分及命名；图层内部属性表

图片

4）数据库建立及入库

创建数据库、要素集、要素类、栅格数据和关系表等。

图片

矢量数据（shp文件）入库

Table表入库：将崩塌、滑坡、泥

最低0.47元/天 解锁文章
深度学习在地质勘探中的应用：使用Python构建卷积神经网络进行地震数据分析
sybh的博客
05-18 1167
在本文中，我们介绍了如何利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来处理和分析地震数据。我们使用了Python编程语言和TensorFlow框架构建了一个CNN模型，并使用地震数据进行了训练和评估。在本文中，我们将探讨如何利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来处理和分析地震数据。首先，我们需要获取地震数据集。通过本文的介绍，希望您能对深度学习在地质勘探领域的应用有更深入的了解，并能够应用这些技术来解决实际问题。在准备好地震数据和构建CNN模型后，我们需要将数据分为训练集和测试集。
gempy:GemPy是一个基于Python的开源3D结构地质建模软件，它允许根据界面和方向数据隐式（即自动）创建复杂的地质模型。 它还为随机建模提供支持，以处理参数和模型不确定性
05-12
Python中的开源，隐式3D结构地质建模。 概述 是一个基于Python的开源库。 基于潜在的强大隐式表示方法，它能够构建折叠结构，断层网络和不整合面的复杂3D地质模型。 安装 我们通过PyPi软件包服务提供了GemPy的最新发行版。 我们强烈建议您使用PyPi， $ pip install gempy 因为它将自动安装所有必需的依赖项-在Windows中需要额外一步。 Windows没有预安装gcc编译器。 获得与theano兼容的编译器的最简单方法是使用theano conda安装。 因此，该过程将如下所示： $ conda install theano $ pip install gempy 有关更多信息，请参阅。 资源 安装后，您可以查看笔记本教程或视频介绍以开始使用。 请访问文档站点以获取更多信息，并享受教程和示例。 如有疑问和支持，请使用讨论。 如果您发现错
基于机器学习的地震预测（Earthquake Prediction with Machine Learning）
weixin_51141489的博客
01-27 5897
机器学习技术在地震预测方面显示出了很好的结果。通过分析各种数据源，如地震记录、地理空间信息等，机器学习模型可以学习模式、趋势和关系，这些可以帮助识别潜在的地震发生。
基于ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建
最新发布
weixin_xiao5kou4chang6kai4的博客
03-18 1239
1、什么是大模型？大模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。l代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT 、DeepSeek等。l特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行业等多领域应用。2、高效提示词设计●什么是提示词？提示词（Prompt）是向大模型输入的文字说明，用于引导其生成期望的输出。●提示词的设计原则。
Python语言在地球科学领域中的实践技术应用
CCfz566的博客
03-06 452
除了Python标准库，几乎所有行业领域都有相应的Python软件库，随着NumPy、SciPy、Matplotlib和Pandas等众多Python应用程序库的开发，Python在科学和工程领域地位日益重要，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面的优异性能使得Python在地球科学中地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目中得到广泛应用并高效解决各种数据分析问题，可以预见未来Python将成为科学和工程领域的主流程序设计语言。专题五使用Python处理遥感。
Python语言在地球科学领域中的应用
weixin_55561616的博客
03-06 512
更多资讯，关注公众号：Ai科研学术社；（联系方式见文章底部）Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，Python能够运行在Linux、Windows、Macintosh、AIX操作系统上及不同平台（x86和arm），Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。Python具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化_地质灾害危险性gis制作
2401_86984324的博客
09-07 1099
地层岩性：岩性特征、岩层厚度、岩石成因类型等地质构造：断层、褶皱、节理裂隙等。地震：烈度、动峰值加速度、历史地震活动情况等工程地质：区域地壳稳定性，基岩埋深，主要持力层岩性、承载力、岩土体工程地质分区等。坡度、坡型、高程、地形起伏度、断裂带距离、工程地质岩组、斜坡结构、植被覆盖度、与水系距离等因子提取（1）相关性系数计算与分析（2）共线性诊断评价指标权重确定滑坡易发性评价结果分析与制图滑坡易发性综合指数易发性等级划分易发性评价结果制图分析2、崩塌易发性评价3、泥石流易发性评价。
全流程基于GIS、python机器学习技术的地质灾害风险评价与信息化建库实践应用
aishangyanxiu的博客
04-07 1247
用人口密度数据来量化人口易损性，基于各行政单元统计年鉴获取的人口数量，结合房屋建筑区数据，量化人口的空间分布，基于GIS的网格分析，得到单位面积上的人口数量即人口密度。崩滑严重性、泥沙沿程补给长度比、沟口泥石流堆积活动、沟谷纵坡降、区域构造影响程度、流域植被覆盖度、工程地质岩组、沿沟松散堆积物储量、流域面积、流域相对高差、河沟堵塞程度等。用房屋建筑区密度数据来量化房屋建筑易损性，利用房屋建筑区数据，基于GIS的网格分析，得到单位面积上的房屋建筑区面积，即房屋建筑区密度。坐标系类型：地理坐标系，投影坐标系；
GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化
CCfz566的博客
01-02 1037
根据地质灾害的孕育和发展机理，现有的数据资料和技术，以及实际应用需要，评价目标和研究经费等因素，采用适当的方法，可通过模型评估并分析研究区域对地质灾害的危险性。运用GIS分析技术，对各因素进行统计分析、信息叠加复合，研究地质灾害类型、分布规律级别和灾害损失度等，运用危险性指数等方法对地质灾害危险性现状进行评价与制图，将能使地质灾害风险评价更加效率化、科学化，为地质灾害数据库的建设提供有力支撑。从空间数据处理、致灾因子提取，空间分析、危险性评价与制图分析等方面掌握GIS在灾害危险性评价中的方法；
Geological-Log-Data-Machine-Learning-with-Python:使用Python中的机器学习（ML）技术分析了美国堪萨斯州一口井的地质测井数据。 对数据进行了概述，清理和分析，以发现重要的模式和关系，通过这些关系和关系我们发现了测井曲线之间的关系以及地层类型与测井曲线之间的关系。 使用此方法，当我们拥有该地区的先验地质知识后，就可以避免使用与地层类型相关或没有相对重要性的测井记录。 而且，一旦使用ML算法训练了数据，就可以成功地进行地层类型的预测
05-17
用Python进行地质记录数据机器学习 使用Python中的机器学习（ML）技术分析了美国堪萨斯州一口井的地质测井数据。 对数据进行了概述，清理和分析，以发现重要的模式和关系，通过这些关系和关系我们发现了测井曲线之间的关系以及地层类型与测井曲线之间的关系。 使用此方法，当我们拥有该地区的先验地质知识后，就可以避免使用与地层类型相关或没有相对重要性的测井记录。 而且，一旦使用ML算法训练了数据，就可以成功地进行地层类型的预测。
利用Python 自动化生成地质解释图件.pdf
02-16
利用Python 自动化生成地质解释图件.pdf
VizGEO:在这里找到我的python代码，可将数据转化为定量地质
03-29
VizGEO 在这里找到我的Python代码以将数据转化为定量地质'''我是一位地质学家和研究人员，对开发用于科学目的（尤其是科学讨论和合作）的数据分析和建模解决方案感兴趣。 如果您对此问题感兴趣，请使用GitHub，Research Gate或我的电子邮件 （机构）或 （个人）让我知道''''
seismic_deep_learning:几个Python脚本使用深度学习从地球物理图像中提取地质结构
03-16
深度学习的3D地震解释：简介 在这里，我们将分享使用深度学习来解释2D和/或3D地震反射数据中的地质结构（例如，断层，盐体和层位）的代码，教程和示例。 您可以在我们的上找到一些视觉示例，并在我们的找到更多技术细节。 首先，您不需要任何特殊的硬件，软件，数据或经验，只需一点时间。 查看 。 讲解 盐 本教程将向您展示如何使用2-D卷积神经网络在二维地震图像中映射盐，以进行像素分类。 本教程描述了如何使用U-Net类型卷积神经网络加快映射速度。 缺点 本教程将向您展示如何在3D地震体中绘制构造断层图。 本教程将说明如何将我们的故障映射工作流程转换为3-D。 本教程将指导您如何在故障映射期间量化不确定性（尚未准备好） 视界 本教程将向您介绍在3D地震体中绘制地平线的过程。 本教程将向您展示如何使用二维CNN改善地平线映射 本教程将说明如何将我们的地平线映射工作流程转换为3-D
GIS与地质灾害评价
weixin_45343779的博客
07-27 9821
地质灾害的易发性评价、危险性评价、易损性评价都与GIS和遥感影像解译有着密不可分的关系。 遥感解译可以为地质灾害评价提供一个地区的植被覆盖度，土地利用类型，房屋建筑建筑分布，工程地质岩性以及水系的分布特征。而GIS在地质灾害评价中的作用更多的是将基础地质调查的数据进行叠加分析与可视化。 下面就简单谈谈GIS在地质灾害分析评价中常用的功能： 1.基于DEM（数字高程模型）的分析： a.高程分析 b.坡度分析 c.起伏度分析（相对高差分析） d.曲率分析 （坡型：凸型坡与凹型坡） e.坡向分析
ArcGIS洪水灾害普查、风险评估及淹没制图丨山洪径流过程模拟及洪水危险性评价丨RUSLE水土流失模拟丨滑坡、泥石流风险普查等应用
weixin_46747075的博客
03-17 7005
掌握基于ArcGIS的数字流域分析、山洪降水径流建模、Hec-RAS建模及洪水危险性评价技能，并具备将其应用于解决实际问题的能力。
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。
遥感与GIS在滑坡、泥石流风险普查中的实践技术应用
zmjia111的博客
09-26 1655
技术具有强大的信息管理及空间分析功能，利用建立数据库可以有效地存储和管理地质灾害的信息，具备髙效性、准确性，已广泛应用于地质灾害调查、危险性评价、危险性区划、监测和预警预报、应急指挥中。地质灾害种类较多，泥石流、山体滑坡等是一类主要与降雨、生态、地形等有关的地质灾害，涉及因素多，分布广泛，容易链状成灾，结合RS和GIS技术，不但可以全面了解泥石流及滑坡灾害影响区域的地质、地貌、土地利用、人口、经济等情况，还可以进行泥石流、滑坡灾害的预警和风险评估。2.8 基于ArcGIS的滑坡、泥石流灾害文档保存。
地质灾害易发性评价 代码
10-19
地质灾害易发性评价通常是一个科学的过程，它涉及对特定地区潜在地震、滑坡、泥石流等灾害的风险评估。在计算机编程中，这可能涉及到地质数据处理、地理信息系统（GIS）的应用、以及统计模型或机器学习算法的开发。 具体的代码实现可能会包括以下几个步骤： 1. 数据收集：获取地质结构数据（如断层分布、岩石性质）、地形地貌数据、气候条件等。 ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('geological_data.csv') ``` 2. 数据预处理：清洗数据、缺失值填充、特征工程，如计算地表坡度、地下水位等。 ```python data['slope'] = data[['elevation', 'aspect']].apply(slope_function, axis=1) ``` 3. 应用数学模型或建立预测模型：例如，可以使用多元线性回归、支持向量机或深度学习模型（如卷积神经网络）来评估灾害易发性。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) # X_train是输入特征，y_train是灾害易发性指标 ``` 4. 输出结果：生成地质灾害易发性地图或报告。 ```python import geopandas as gpd evaluated_map = model.predict(gdf_features) # gdf_features是GIS中的空间特征 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值