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申请/专利权人：湖南科技大学

摘要：本发明公开了一种滑坡灾害多尺度时空研判方法、系统、设备及存储介质，其中滑坡灾害多尺度时空研判方法包括如下步骤：建立顾及坡体单元的滑坡灾害时空数据库；分别从面域滑坡灾害、单一坡体单元类型的滑坡灾害和不同规模的滑坡灾害等多个尺度进行时空数据库分析和提取数据；再分别对数据进行预处理，定义并得到原始时间序列；通过检验原始时间序列的平稳性，自适应选择最优的p、d、q参数；检验残差白噪声并构建ARIMAp,d,q模型；应用ARIMAp,d,q模型，获取预测结果，并对残差项进行正态性检验。本发明针对时序滑坡灾害时空演化特征存在分异性问题，提出并研发滑坡灾害多尺度时空研判方法、系统、设备及存储介质，为防灾减灾、监测预警及决策部署提供参考借鉴。

主权项：1.一种滑坡灾害多尺度时空研判方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：引入顾及坡体单元的滑坡判识提取与优化方法，建立顾及坡体单元的滑坡灾害时空数据库；引入的顾及坡体单元的滑坡判识提取与优化方法包括的步骤：利用GEE云平台，获取研究区范围内去噪声和去云后的Landsat系列遥感影像，包括Landsat5TM、Landsat7ETM+、Landsat8OLI、Landsat9OLI-2，并进行条带处理、辐射定标、大气校正、影像裁剪、线性拉伸遥感影像预处理，建立滑坡灾害影像数据库；接着选择不同类型、规模、发育阶段、孕灾条件、季节的滑坡灾害体，建立滑坡灾害样本库，在此基础上，分析滑坡灾害的几何特征、色彩特征、光谱特征、纹理特征、孕灾特征、致灾特征，建立滑坡灾害判识知识库和规则库；然后结合滑坡灾害影像数据库、样本库、知识库和规则库，建立滑坡灾害遥感判识模型和信息提取方法，实现滑坡灾害快速判识提取，形成滑坡灾害编目数据库；最后引入坡体分类及提取结果，修正并优化滑坡灾害编目数据库，建立顾及坡体单元的滑坡灾害时空数据库；步骤S2：获取面域滑坡灾害数量，首先对数据进行预处理，定义并得到原始时间序列，然后通过检验原始时间序列的平稳性，选择自适应的参数p、d、q，接着检验残差白噪声并构建ARIMAp,d,q模型，最后应用ARIMAp,d,q模型，获取预测结果，并对残差项进行正态性检验；步骤S2包括以下步骤：S201、基于顾及坡体单元的滑坡灾害时空数据库，得到研究区范围内时序滑坡灾害数量；S202、定义日期与时间；S203、生成面域滑坡灾害数量与时间的二维平滑曲线图；S204、对原始时间序列进行平稳性检验；S205、对原始时间序列进行ACF图分析；S206、对原始时间序列进行PACF图分析；S207、进行1阶差分序列ACF图检验；S208、进行1阶差分序列PACF图检验；S209、进行2阶差分序列ACF图检验；S210、进行2阶差分序列PACF图检验，确定最佳参数p、d、q；S211、进行残差ACF、PACF图分析；S212、建立ARIMAp,d,q模型，进行数据预测；ARIMAp,d,q模型中，p代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数；d代表时序数据达到稳定状态需要进行差分化的阶数；q代表预测模型中采用的预测误差的滞后数；S213、对残差项进行正态性检验，得到模型拟合残差Q-Q图；步骤S3：基于坡体单元分类方案及提取结果，统计各坡体单元类型中各年份雨季非雨季的滑坡数量，选取单一坡体单元类型的滑坡数量作为原始时间序列，建立满足R的平方大于0.8平稳性条件的ARIMAp,d,q模型并执行应用和结果检验步骤；步骤S4：基于步骤S2中获取的滑坡灾害数量，计算各年份雨季非雨季滑坡灾害面积均值和方差，根据S206中的分析数据，确定阈值并划分不同规模滑坡，通过不同规模的滑坡灾害数量数据处理后得到原始时间序列，对原始时间序列进行平稳性检验后，建立满足R的平方大于0.8平稳性条件的ARIMAp,d,q模型并执行应用和结果检验步骤。

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百度查询： 湖南科技大学 滑坡灾害多尺度时空研判方法、系统、设备及存储介质