【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法及系统，属于机器学习及地质灾害评估。
技术介绍
1、随着全球气候变化和人类活动的加剧，地质灾害的频发性和复杂性日益凸显，传统的地质灾害预测与防治手段已难以满足当前的需求。因此，如何科学、准确地评估地质灾害危险性，并制定相应的防治策略，成为地质灾害研究领域的重要课题。
2、近年来，随着遥感技术、gis（地理信息系统）以及机器学习技术的飞速发展，为地质灾害危险性评价提供了新的思路和方法。遥感技术能够快速获取大范围、高精度的地表信息，为地质灾害危险性评估提供了丰富的数据源；gis技术则具备强大的空间分析功能，能够对多源数据进行整合、处理和分析，揭示地质灾害与地理环境之间的复杂关系；而机器学习技术，特别是深度学习等算法，能够自动从数据中学习规律，构建预测模型，实现地质灾害危险性的精准预测。
3、然而，当前的地质灾害危险性评价方法仍存在一些不足，如数据源单一、评价指标选择不全面、模型预测精度有待提高等。因此，亟需一种综合多源数据、全面考虑地质灾害发生机理和区域特征、利用先进机器学习技术进行建模和预测的地质灾害危险性评价方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法及系统，用以解决上述
技术介绍
中提及的问题：
2、本专利技术提出的一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，所述方法包括：
3、s1、确定待评价的地质灾害目标地区，获取目标地区的多源数据，基于ar
4、s2、根据地质灾害发生机理和区域特征，进行地质灾害易发性评价指标选取；并确定地质灾害易损性评价指标；对选取的评价指标进行正向化、归一化处理，构建地质灾害危险性评价指标体系；
5、s3、选取历史地质灾害点作为正样本，并确定正样本的缓冲区范围，在缓冲区外随机选取负样本，基于地质灾害危险性评价指标体系，对样本集进行预处理，得到训练集和测试集；
6、s4、通过多种机器学习算法进行建模，采用鲸鱼算法对支持向量机模型进行参数优化，将训练集输入优化后的机器学习模型进行训练，使用测试集对训练好的模型进行验证，评估模型性能；
7、s5、将待评价地区的数据输入训练好的地质灾害危险性评价模型，进行危险性预测；根据预测结果，制定地质灾害危险性等级划分标准，绘制地质灾害危险性分布图；结合区域实际情况，制定地质灾害防治策略和应急方案。
8、进一步的，所述s1，包括：
9、s11、确定地质灾害评价的具体目标，基于历史灾害记录、地质勘探报告和专家咨询，确定所需的多源数据类型和精度要求；
10、s12、通过多种方式对原始遥感图像进行收集，利用gis软件对遥感图像进行几何校正、辐射校正和大气校正；
11、s13、从地质部门获取地形地貌数据、地质构造数据，并进行数据一致性校验，从气象部门获取长期和短期的气象数据；
12、s14、通过数据融合技术，将多源数据进行空间和时间上的配准；
13、s15、根据评价需求和数据分辨率，采用自适应网格划分方法，将目标区域划分为大小不等但相互连接的网格单元；
14、s16、针对每个网格单元，利用gis空间分析工具提取地质灾害相关因子数据。
15、进一步的，所述s14，包括：
16、对来自不同源的数据进行格式、坐标系和投影的标准化处理，采用统计方法和图像处理技术，对数据中的噪声和异常值进行去除；
17、利用sift及surf算法，从遥感图像、地形图和地质图中提取稳定的特征点，并进行精确匹配，建立不同数据源之间的空间对应关系；
18、基于特征点匹配结果，采用仿射变换模型调整数据集的相对位置，并通过插值方法对因变换产生的空隙进行填充；
19、对时间序列数据，构建完整的时间序列框架，将各时间点的数据对应到评价系统中；采用时间插值，将各数据源的时间序列调整至统一的时间分辨率；
20、根据数据的来源可靠性、分辨率和时效性，为每种数据类型分配不同的权重，通过加权平均进行数据融合。
21、进一步的，所述s15，包括：
22、基于评价区域的整体尺寸和数据分辨率，设定一个初始的基准网格大小；使用gis软件，按照基准网格大小对评价区域进行初步的均匀划分，生成初步的网格框架；
23、利用地形地貌数据，对评价区域的地形复杂度进行分析，结合历史灾害记录、地质勘探报告和专家知识库，识别出地质灾害的高风险区域和低风险区域；
24、在高风险区域或地形复杂度高的地区，根据实际需求减小网格大小，实现更精细化的划分；在低风险区域或地形平缓的地区，增大网格尺寸；
25、检查每个网格单元内的数据分辨率是否满足评价要求；对于分辨率不足的区域，进行进一步收集高分辨率数据或采用数据插值方法提升数据质量；
26、利用gis空间分析工具，对划分后的网格进行质量评估，为每个网格单元分配唯一的编码或标识符，并建立网格单元的属性数据库，记录每个网格的关键数据。
27、进一步的，所述关键数据包括基本信息、地形特征以及地质灾害风险。
28、进一步的，所述s2，包括：
29、s21、对地质灾害易发性进行深入分析；基于文献调研和专家经验，初步筛选出一系列潜在的易发性评价指标；
30、s22、利用相关性分析及主成分分析对初步筛选的指标进行降维和重要性排序，确定关键评价指标；
31、s23、结合社会经济数据，对区域内人类活动的密集程度和潜在经济损失进行分析；制定差异化的易损性评价指标；
32、s24、基于层次分析法，构建地质灾害危险性评价指标体系，基于专家知识库对评价指标进行打分和权重分配，并通过多轮迭代优化权重设置。
33、进一步的，所述s3，包括：
34、s31、基于考虑灾害点的时间分布、空间分布和类型分布，从历史地质灾害数据库中筛选出具有代表性的灾害点作为正样本；
35、s32、采用无监督学习方法在缓冲区外生成潜在的负样本点；结合专家知识库和gis空间分析，对生成的负样本点进行校验和筛选；
36、s33、基于地质灾害危险性评价指标体系，提取每个样本点的评价指标值，采用数据增强技术对样本集进行扩展；
37、s34、采用分层抽样或随机抽样方法将样本集划分为训练集和测试集；并对训练集和测试集进行进一步的数据清洗和预处理。
38、进一步的，所述s4，包括：
39、s41、对不同机器学习算法在地质灾害危险性评价中的适用性和优缺点进行评估，基于现有集成学习方案，将多个算法进行组合；
40、s42、针对每个机器学习算法，设计参数优化方案，采用元启发式优化算法对模型参数进行全局搜索和优化；
41、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述S1，包括：
3.根据权利要求2所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述S14，包括：
4.根据权利要求2所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述S15，包括：
5.根据权利要求4所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述关键数据包括基本信息、地形特征以及地质灾害风险。
6.根据权利要求1所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述S2，包括：
7.根据权利要求1所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述S3，包括：
8.根据权利要求1所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述S4，包括：
9.根据权利要求1所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述S5，包括：
10.一种基于机器学
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述s1，包括：
3.根据权利要求2所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述s14，包括：
4.根据权利要求2所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述s15，包括：
5.根据权利要求4所述一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述关键数据包括基本信息、地形特征以及地...
【专利技术属性】
技术研发人员：马兆生，王品鑫，吴岳峰，
申请(专利权)人：浙江浙交检测技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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