22、基于人工智能的灾害管理智能地理空间分析

基于人工智能的灾害管理智能地理空间分析

1. 引言

在过去几十年里，人类为应对自然灾害，遵循适者生存的策略。滑坡是常见的自然灾害之一，会造成人员伤亡、生计受损、基础设施严重破坏以及环境损害。传统上，利用遥感技术通过地形表面和遥感图像来识别滑坡，虽然目视解译的识别精度较高，但这一过程需要大量人力且耗时。近年来，基于人工智能（AI）的半自动和自动方法在滑坡识别中逐渐流行起来。

滑坡识别在灾害缓解和风险管理中起着至关重要的作用。当前，研究人员热衷于在地理信息系统（GIS）上开发各种人工智能和机器学习（ML）算法。在滑坡研究中，评估性能时需要考虑两个重要因素：位置信息识别和及时预测。

目前，利用光学图像进行滑坡识别的研究较少，大多数研究集中在降雨数据、地面数据和地质数据的遥感图像上。用于分析的常见数据类型包括地形数据、地质数据和降雨相关数据。土地用途、海拔、土地覆盖、等高线、坡度波动、梯度、湿度指数和曲率等可能是导致滑坡的因素，这些因素的特征被作为地形因素进行分析。通过考虑上述致灾因素，对数字高程模型（DEMs）和卫星图像（LISS - III）进行处理。在ARCGIS中使用加权叠加分析对滑坡易发性分区（LSZ）进行分析，并绘制滑坡影响因素图。制作LSZ图后，在特定的滑坡检测地点进行实地验证，并将该图与历史数据进行验证，以进行更详细的滑坡灾害分析。

循环神经网络（RNNs）广泛应用于图像字幕、语言建模等领域。它将历史信息应用于当前输入，并允许网络进行反馈，但RNN的局限性在于无法处理梯度消失问题。卷积神经网络（CNN）作为一种通用的研究技术，用于识别混合光谱特征。利用这种混合波段可以选择更多的遥感图像。CNN可以很好地预测灾害发生前后具有共同空间信息的时间序列，通常用