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公开(公告)号：CN112700104A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011565086.4
申请日：2020-12-25
Applicant: 中南大学 , 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 , 长沙理工大学 , 应急管理部国家自然灾害防治研究院
Abstract: 本发明涉及地震灾害危险评估方法，公开了一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法，包括如下步骤：(1)收集滑坡致灾因子特征数据并预处理，并根据滑坡致灾因子特征数据的内在属性区别将相关的滑坡致灾因子特征数据相结合，以得到不同类型的滑坡致灾因子模态数据；(2)采用随机森林原理获得各类滑坡致灾因子模态数据的相似度图形；(3)采用非线性融合方法融合多种滑坡致灾因子模态数据的相似度图形，以生成相似度融合图；(4)在相似度融合图的基础上通过相关分类算法得到滑坡敏感性图以评价震区滑坡易发性。本发明一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法能够快速而精确地实现地震滑坡危险性评价。
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公开(公告)号：CN116467659A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310133515.8
申请日：2023-02-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2431 , G06N3/08 , G06Q10/0635 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像联合众源数据评估滑坡易发性的方法，包括以下步骤：划分斜坡单元，收集滑坡致灾因子的空间分布数据进行预处理，根据滑坡致灾因子进行状态分级处理，以独立性检验筛选；从众源数据提取滑坡灾害点并进行标准化处理，生成第一类滑坡训练样本；利用轻量级的YOLOv4算法提取遥感影像的滑坡灾害点，生成第二类滑坡训练样本；将第一类滑坡训练样本和第二类滑坡训练样本整合清洗获得第三类滑坡训练样本，将上述三类滑坡训练样本分别通过随机森林分类方法进行滑坡易发性评价，以评估区域滑坡的危险性。本发明的遥感影像联合众源数据评估滑坡易发性的方法能够生成滑坡样本，从而快速而精确得评价区域滑坡的危险性。
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公开(公告)号：CN112700104B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011565086.4
申请日：2020-12-25
Applicant: 中南大学 , 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 , 长沙理工大学 , 应急管理部国家自然灾害防治研究院
Abstract: 本发明涉及地震灾害危险评估方法，公开了一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法，包括如下步骤：(1)收集滑坡致灾因子特征数据并预处理，并根据滑坡致灾因子特征数据的内在属性区别将相关的滑坡致灾因子特征数据相结合，以得到不同类型的滑坡致灾因子模态数据；(2)采用随机森林原理获得各类滑坡致灾因子模态数据的相似度图形；(3)采用非线性融合方法融合多种滑坡致灾因子模态数据的相似度图形，以生成相似度融合图；(4)在相似度融合图的基础上通过相关分类算法得到滑坡敏感性图以评价震区滑坡易发性。本发明一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法能够快速而精确地实现地震滑坡危险性评价。
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