多源数据支持下的三峡库区滑坡灾害空间智能预测

被引：22

作者：

武雪玲 ^{[1
]}

任福 ^{[2
]}

牛瑞卿 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院

[2] 武汉大学资源与环境科学学院

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2013年 / 08期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

多源数据; 三峡库区; 滑坡; 智能; 空间预测;

D O I：

10.13203/j.whugis2013.08.007

中图分类号：

P642.22 [滑坡]; P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

0837 ; 1404 ;

摘要：

针对传统空间分析技术不易发掘多源、海量滑坡数据中隐藏的模式、趋势和关系等问题,以三峡库区为研究对象,通过多源数据融合提取滑坡孕灾环境和影响因素信息,进而利用动态构建算法建立BP神经网络模型,定量预测滑坡空间易发性,生成滑坡易发性分区图。采用成功率曲线分析预测结果,三层BP神经网络的预测精度达到89.75%,预测结果与野外调查实际情况吻合较好。

引用

页码：963 / 968

页数：6

共 9 条

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