利用光学遥感数据、GIS及人工神经网络模型分析区域滑坡灾害

摘要：

用光学遥感数据和地理信息系统(GIS)分析了马来西亚Selangor地区的滑坡灾害.通过遥感图像解译和野外调查,在研究区内确定出滑坡发生区.通过GIS和图像处理,建立了一个集地形、地质和遥感图像等多种信息的空间数据库.滑坡发生的因素主要为:地形坡度、地形方位、地形曲率及与排水设备距离;岩性及与线性构造距离;TM图像解译得到的植被覆盖情况;Landsat图像解译得到的植被指数;降水量.通过建立人工神经网络模型对这些因素进行分析后得到滑坡灾害图:由反向传播训练方法确定每个因素的权重值,然后用该权重值计算出滑坡灾害指数,最后用GIS工具生成滑坡灾害图.用遥感解译和野外观测确定出的滑坡位置资料验证了滑坡灾害图,准确率为82.92%.结果表明推测的滑坡灾害图与滑坡实际发生区域足够吻合.

关键词：滑坡、灾害、人工神经网络、GIS、马来西亚

所属期刊栏目：14

分类号：P642.22(水文地质学与工程地质学)

资助基金：韩国科学技术部基础研究项目

在线出版日期：2008-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：143-152