基于GIS的人工神经网络模型在地质灾害危险性区划中的应用

地质灾害区域评价和危险性区划结果的准确与否 ,主要取决于基础地质资料的可靠性及数学模型的合理性。为了提高数据的可靠性 ,利用 GIS,在其支持下管理多源基础地学数据 ,进行数据处理 ,提取因素图层 ,剖分形成评价图元区域。然后在 GIS基础上进行二次开发 ,将人工神经网络模型和 GIS有机整合 ,这样 GIS既为人工神经网络模型提供评价数据 ,又处理其评价结果数据 ,成图输出。本文遵从上述思路 ,结合长江三峡示范区 (巴东 -新滩 )具体实例 ,探讨了人工神经网络和 GIS结合 (基于 GIS的人工神经网络 )的可能性和现实途径及其在区域地质灾害危险性区划中的应用前景。这种思路同样也适合其他数学模型与 GIS的结合。