上方山地质灾害评估

1. 研究目标

        上方山山体滑坡评估

        北京7.21暴雨，房山区受灾严重，而上方山作为国家森林公园对于洪涝灾害的抵抗能力非常关键，为此进行了研究。

2. 研究手段：

深度学习+ARCGISPro

3. 研究过程

• 框架搭建

ARCGIS PRO 2.8.4+ARCGIS PRO深度学习库

CUDA CNN+ANACONDA搭建 pytorch训练环境，确保GPU参与运算。

• 实例学习

        本次深度学习使用的是已有的神经网络，经训练的骨干网（这种神经网络已经有庞大的测试，使用量；模型精度好；本次使用的模型为RESNET-152 ，原始PSNR，SSIM评价指标均得分较高。）；并没有采取从头开始训练的方法。

• 模型迁移

        在living atlas 中选取了已有的图像；参数通过SQL语句查询得到了2014.7.1至2020.9.1每年7，8月份的图像（包含terrain和mutispectural landsat）；通过在线深度学习分析了含有上方山区域的影像的坡度与NDVI，共755幅图片。

(1)水站数据分析（反距离权重法）（水站数据：NOAA）

（2）LANDSAT多图像分析，定义查询（NDVI+(4,3,2)伪彩色）

（3）terrain多图像坡度分析

•          创建函数

分级

• 综合分析，执行函数。

（5）叠加

• 得到分析结果

• 调整参数，构建分析函数

        通过归一化指数，结合山洪爆发，地质灾害一般出现在7，8月份；所以降水量权重设为2；NDVI指标设为1，坡度影响设为1；

函数重映射；裁剪得到上方山区域的山体评估结果；

• 上方山模型

        上方山图像分辨率较低，道路为矢量，难以叠加分析，所以采取在区域内放置2000个随机点来模拟道路位置，得到结果。

（共五级，展示危险程度较高的两级，为可能出现地质灾害的地点）