钟山县山洪地质灾害风险评估与预警

摘要

为研究山洪地质灾害的智能评估与预警,以亚热带典型地区中国广西壮族自治区钟山县为研究对象,以遥感影像和实地调查为数据源,在ENVI和ArcGIS平台上处理遥感影像、光谱数据和DEM数据,全方位获取研究区的地形坡度、植被覆盖指数、土壤松散系数、山谷山脊类别、降雨量等数据。量化数据作为输入因子,以山洪灾害风险等级为输出因子,建立钟山县山洪地质灾害风险等级评价的广义回归神经网络模型。模型经过历史数据训练后,具有较强的自学习功能,通过实例验算,模型计算出的风险等级与实际风险等级吻合较好,所建模型适用于钟山县全境的山洪地质灾害风险等级评价。通过无线传输技术输入GPS定位的经纬度到模型中,自动匹配该点的神经网络输入数据,再经模型运算输出灾害风险等级,在用户终端上输出警示信息,从而实现对山洪地质灾害的实时智能预警,在钟山县具有较好的应用效果。