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基于多源遥感影像的动态滑坡灾害空间预测模型研究

作者简历第6-7页
摘要第7-9页
abstract第9-10页
第一章 绪言第15-26页
    1.1 研究意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状及存在问题第16-21页
        1.2.1 滑坡灾害空间预测的研究现状及存在问题第16-19页
        1.2.2 多源遥感影像在滑坡灾害空间预测中应用的现状第19-21页
    1.3 研究目标与研究内容第21-24页
        1.3.1 研究目标第21-22页
        1.3.2 研究内容和技术路线第22-24页
    1.4 论文结构安排第24-25页
    本章小结第25-26页
第二章 研究区概况第26-33页
    2.1 地形地貌第26-27页
    2.2 基础地质第27-30页
        2.2.1 地层岩性第27-28页
        2.2.2 地质构造第28-29页
        2.2.3 水文地质第29-30页
    2.3 气象水文第30页
    2.4 人类工程活动第30-31页
    2.5 地质灾害第31-32页
    本章小结第32-33页
第三章 多源遥感影像处理与滑坡编录第33-39页
    3.1 遥感影像数据源第33-34页
    3.2 遥感影像预处理第34-36页
    3.3 滑坡遥感编录第36-38页
    本章小结第38-39页
第四章 滑坡灾害模型评价因子获取及分析第39-68页
    4.1 滑坡灾害控制因素第39-46页
        4.1.1 地层岩性因子第39-40页
        4.1.2 断层距离因子第40-42页
        4.1.3 高程、坡度和坡向因子第42页
        4.1.4 斜坡结构因子第42-44页
        4.1.5 斜坡形态因子第44-46页
    4.2 滑坡灾害诱发因素第46-66页
        4.2.1 植被覆盖度因子第46-48页
        4.2.2 土地利用因子第48-55页
        4.2.3 土地利用变化因子第55-60页
        4.2.4 重大工程活动因子第60-62页
        4.2.5 重大工程活动变化因子第62-63页
        4.2.6 降雨因子第63-64页
        4.2.7 地震因子第64-65页
        4.2.8 库水波动因子第65-66页
    本章小结第66-68页
第五章 多源数据融合与模型评价因子规则化第68-81页
    5.1 多源遥感影像融合第68-71页
        5.1.1 像素级遥感影像融合第68-70页
        5.1.2 特征级遥感影像融合第70-71页
    5.2 模型评价因子规则化和优化第71-80页
        5.2.1 评价因子规则化第71-77页
        5.2.2 模型评价因子优化第77-80页
    本章小结第80-81页
第六章 典型单体滑坡形变规律分析第81-95页
    6.1 滑坡形变规律分析第81-85页
    6.2 滑坡形变量预测第85-94页
        6.2.1 LSTM方法简介第85-87页
        6.2.2 分解预测第87-94页
    本章小结第94-95页
第七章 区域动态滑坡灾害空间预测及分析第95-143页
    7.1 处理单元选择第95-96页
    7.2 数据类别不平衡问题第96-99页
    7.3 模型算法原理第99-105页
        7.3.1 逻辑回归方法第99-100页
        7.3.2 支持向量机方法第100-102页
        7.3.3 深度学习方法第102-105页
    7.4 超参数优化第105-107页
    7.5 动态模型构建第107-112页
        7.5.1 基于浅层机器学习的滑坡灾害动态空间预测模型第107-109页
        7.5.2 基于深层机器学习的滑坡灾害动态空间预测模型第109-112页
    7.6 滑坡灾害动态空间预测实验及结果分析第112-142页
        7.6.1 数据类别不平衡问题处理方法对比试验第112-114页
        7.6.2 模型评价因子优化方法对比试验第114-118页
        7.6.3 模型预测结果第118-135页
        7.6.4 预测结果变化分析第135-140页
        7.6.5 危险性变化结果空间分布特征分析第140-142页
    本章小结第142-143页
第八章 结束语第143-147页
    8.1 研究成果及创新第143-145页
        8.1.1 研究成果第143-144页
        8.1.2 创新点第144-145页
    8.2 讨论与展望第145-147页
致谢第147-148页
参考文献第148-158页

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