广西博白县地质灾害易发性和危险性评价研究

王志星，沈 茜

（广西壮族自治区遥感中心，广西 南宁 530023）

地质灾害遥感解译采用人机交互式解译为主，遵循“先易后难、先微观后宏观、先已知后未知”的原则进行。利用国产高分辨率遥感数据，开展县域地质灾害及地灾背景遥感解译，结合坡度、构造、路网、NDVI、坡向等十个因子进行基于BP神经网络运算得出地质灾害易发性评价[1]。利用专家打分法，综合确定各项指标的权重值，叠加因子权重值，以此来进行计算，基于过去地质灾害活动程度、静态因素和诱发因素等指标，综合评价地质灾害的危险性。

1 地质灾害遥感解译

通过收集博白县基础地质灾害、基础地理和地质等相应资料，利用2017-2018年度国产高分辨率遥感数据，通过对比分析，开展县域1：5万地质灾害及地灾背景遥感解译。以计算机为主要工作平台，结合孕灾地质背景资料，采用二维与三维相结合的方式，在建立各典型地质灾害遥感解译特征或解译标志的基础上，在原始分辨率影像上人机交互目视解译。基于遥感影像，可以解译不稳定斜坡、滑坡、地裂缝、崩塌、泥石流等地质灾害内容。本次调查利用国产高分辨率遥感数据对全县地质灾害进行了1：5万遥感解译，共解译地质灾害点203处。

2 地质灾害易发性评价

基于当地的地形，某一区域出现滑坡崩塌等地质灾害的可能性是地质灾害易发性，是这一区域被未来斜坡运动所影响的程度，也就是回答“什么地方最容易发生滑坡崩塌”的问题。从本质上来讲，所谓的地质灾害易发性评价就是一个映射分析，用数学语言来表述就是滑坡易发性在给定的地质环境条件下斜坡失效的空间发生概率，即：

表1 地质灾害易发性评价影响因子分类状况

BP神经网络通常包含有输出层、输入层和几个隐藏层，隐藏层和输入层包括多个节点。采用包含一个输入层，一个输出层的三层前馈神经网络和一个隐藏层作为网络结构。易发性的评价因子是输入层，包含有植被覆盖、坡度坡向、断裂构造、植被指数等。用S型函数计算节点的作用，

隐藏层节点数对神经网络的性能具有一定的影响，隐藏层节点数过少则学习容量有限，不足以存储训练样本中蕴涵的所有规律；隐藏层节点数过多则不仅会增加网络训练的时间，还会存储样本中非规律性的内容，降低其泛化能力。计算隐藏层节点数量的公式：

3 地质灾害危险性评价

评价地质灾害的危害性主要从以下几个方面进行：第一，分析危险性的频率，要综合国内外相关经验，分析地质灾害的频率与概率，分析概率分布的二项式分布和泊松分布，且要使用泊松分布模型分析博白县滑坡在不同体积、面积等级上年、年和年的超越概率进行计算。第二，把地质灾害的频率划分为：间接频率、绝对频率和相对频率，依据不同的研究需求，选取不用类型的频率计算方式。第三，综合人类工程活动和降雨等的触发因素和过去地质灾害活动强度指标间接的反映地质灾害区域发生概率，区域地质灾害在一定时间滑坡发生的强度与可能性。第四，在地质灾害易发程度分区评价的基础上，采用乘积法和综合法进行地质灾害的危险性评价与分区。地质灾害在时间上可以被近似认为是一些随机的独立分布的

式中为评价因子权重值。评价因子权重见表2。

表2 地质灾害危险性评价因子权重

4 结语

综上所述，地质灾害属于破坏性地质事件，会威胁人们的生存环境和生命财产安全。基于人工神经网络模型对博白县进行地质灾害易发性和危险性评价，按县为单位编制了地质灾害遥感易发性评价图和危险性评价图，从而掌握了博白县地质灾害的易发和危险区域总体布局，为提前部署和防御地质灾害提供了有利依据。