● 题目 ●
Titlle
期刊：International Journal of Digital Earth
作者：Yi He, Zhan’ao Zhao, Qing Zhu, Tao Liu, Qing Zhang, Wang Yang, Lifeng Zhang & Qiang Wang
年份：2024
●●● 摘要(Abstract)●●●
本文开发了一种集成的神经网络滑坡易发性评估（LSA）方法，该方法集成了干涉合成孔径雷达（InSAR）变形数据的时间动态特征和滑坡影响因素的空间特征。我们构建了时间分布卷积神经网络（TD-CNN）和双向门控循环单元（Bi-GRU）来更好地理解InSAR累积变形的时间动态特征，并构建了多尺度卷积神经网络（MSCNN）来确定滑坡影响因素的空间特征，构建并行的统一深度学习网络模型，融合这些时空特征进行LSA。与传统的MSCNN方法相比，所提模型的准确率提高了1.20%。所提出模型的性能优于 MSCNN。测试集的受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到0.91。本文的 LSA 结果表明，所提出的模型清楚地描绘了滑坡敏感性非常高的区域。此外，只有10.18%的研究区域准确覆盖了84.79%的历史滑坡区域。主观后果和客观指标表明，所提出的融合时间序列InSAR变形动态特征的模型能够充分利用滑坡特征，有效提高LSA的可靠性。
●●● 图表(Figures)●●●
图1.实验场景。
图 2. 时序 InSAR 累积变形结果
图 4. 所提出的 LSA 集成神经网络框架的流程图
图 12. 验证集训练过程比较 (a) MSCNN，(b) 所提出的模型
图 17.LSA 结果 (a) MSCNN，(b) 提出的模型
图 19. 高易发性区与环境因素之间的关系。
图 20.特征提取过程和高级特征向量
●●● 结论(Conclusions)●●●
综合以上滑坡高发区和环境因素分析，兰州市滑坡主要分布在地质结构复杂、土壤含水量较高、人类工程活动频繁的地区。从滑坡灾害防治的角度出发，为避免滑坡灾害损失提出以下建议：
（1）增加植被覆盖度：适当增加植被覆盖度，可有效减少水土流失和地表侵蚀，提高土壤稳定性和抗滑性。兰州市政府应通过植树造林、草坪建设和生态工程推广，提高植被覆盖水平；此举将促进地质环境的改善和生态保护，减少地质灾害的发生。
（2）控制人类工程活动：过多的人类工程活动破坏土地的完整性和稳定性，加剧滑坡的发生。由于兰州独特的地形地貌，人地关系复杂。在发展经济的同时，政府应加强对采矿、建筑、开山伐地等人类重点活动的监管，控制对土地的破坏。
（3）加强地质灾害监测。建立健全地质灾害监测预警体系，积极排查重点区县地质灾害安全隐患。
● 参考文献 ●
●●● References ●●●
He, Y., Zhao, Z.A., Zhu, Q., Liu, T., Zhang, Q., Yang, W., Zhang, L. and Wang, Q., 2024. An integrated neural network method for landslide susceptibility assessment based on time-series InSAR deformation dynamic features. International Journal of Digital Earth, 2024, 17(1), 2295408.
End
工程地质灾害与滑坡风险评估
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