滑坡地质灾害风险性评价与治理措施

本书是编著者对多年相关研究领域成果的总结。本书总结了滑坡稳定性评价、滑坡治理措施推荐的相关理论，充分利用了人工智能、图像处理、机器学习、模式识别、决策理论等前沿技术。全书共分八章，第１章介绍了滑坡稳定性评价和滑坡治理措施推荐的国内外研究进展；第２章和第３章介绍了常见滑坡治理研究方法和滑坡成因、分类及分布规律；第４章着重介绍了滑坡稳定性评价的相关理论；第５章和第６章介绍了滑坡治理工程定性推荐模型研究以及滑坡治理工程定量推荐模型的相关理论；第７章着重介绍了滑坡降雨临界阈值的相关理论；第８章介绍了四川省滑坡地质灾害监测预警系统。

郑泽忠，毕业于西南交通大学，就职于电子科技大学，研究方向为地质灾害监测与预警等。何勇，毕业于成都理工大学，就职于四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院，主要研究方向为地质灾害监测与预警、遥感图像处理与应用、地理信息系统等。刘强，毕业于武汉大学，任职于电子科技大学，研究方向为遥感图像处理与应用等。贺占勇，毕业于电子科技大学，任职于四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院，研究方向为地质灾害领域信息化建设等。蒋玲，毕业于武汉大学，就职于电子科技大学，研究方向为空间信息共享与服务等。戴雷禹，电子科技大学在职研究生，主要研究方向为地理大数据。

1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外相关研究现状和发展态势
1.2.1 滑坡稳定性评价
1.2.2 滑坡治理研究
1.2.3 常见滑坡治理措施介绍
2 滑坡治理方法研究介绍
2.1 传统的滑坡稳定性评价方法
2.1.1 确定性方法
2.1.2 非确定性方法
2.2 滑坡风险性评价
2.2.1 滑坡风险性评价的背景
2.2.2 滑坡风险性评价概念辨析
2.2.3 滑坡风险评估计算方法
2.3 传统滑坡治理方法
2.3.1 抗滑桩的应用
2.3.2 数据挖掘建立模型
2.3.3 神经网络预测
2.4 潜在滑坡影响因子分析
2.4.1 滑坡自然地理条件因子
2.4.2 滑坡地质环境条件因子
2.4.3 滑坡灾害体基本特征因子
2.4.4 滑坡威胁对象及稳定性趋势因子
2.4.5 滑坡其他条件因子
2.5 常见机器学习算法介绍
2.5.1 支持向量机
2.5.2 XGBoost
2.5.3 LightGBM
2.5.4 随机森林
2.5.5 KNN
2.5.6 推荐算法
2.5.7 DNN双塔模型算法
3 滑坡成因、分类及分布规律
3.1 滑坡的成因
3.1.1 地质地貌条件
3.1.2 雨水
3.1.3 人类工程活动
3.1.4 岩土类型
3.1.5 地质构造条件
3.2 滑坡的分类
3.3 滑坡的分布规律
3.4 滑坡成因案例分析
3.4.1 数据分析
3.4.2 因子分析
4 滑坡稳定性评价研究
4.1 潜在滑坡稳定性影响因子介绍
4.1.1 自然地理条件因子与滑坡稳定性相关性分析
4.1.2 地质环境条件因子与滑坡稳定性相关性分析
4.1.3 灾害体基本特征因子与滑坡稳定性相关性分析
4.1.4 各影响因子与滑坡稳定性相关性分析总结
4.2 滑坡稳定性研究算法介绍
4.2.1 数据预处理
4.2.2 基于SVM的滑坡稳定性评价模型
4.2.3 基于随机森林的滑坡稳定性评价模型
4.2.4 基于XGBoost的滑坡稳定性评价模型
4.2.5 基于LightGBM的滑坡稳定性评价模型
4.2.6 基于Stacking的滑坡稳定性评价模型
4.3 模型精度验证
4.4 滑坡影响因子重要性验证
4.5 通江县滑坡易发性与风险分析
4.5.1 通江县滑坡易发性评价
4.5.2 通江县滑坡灾害风险分析
5 治理工程定性推荐模型研究
5.1 潜在滑坡治理措施影响因子分析
5.1.1 自然地理条件因子与滑坡治理措施相关性分析
5.1.2 地质环境条件因子与滑坡治理措施相关性分析
5.1.3 灾害体基本特征因子与滑坡治理措施相关性分析
5.1.4 威胁对象及稳定性趋势因子与滑坡治理措施相关性分析
5.1.5 其他条件因子与滑坡治理措施相关性分析
5.1.6 各影响因子与滑坡治理措施相关性分析总结
5.2 定性推荐模型
5.2.1 滑坡信息模型建立
5.2.2 相似度计算
5.3 推荐算法
5.4 推荐算法对比实验
5.4.1 度量标准
5.4.2 实验结果
6 治理工程定量推荐模型研究
6.1 数据预处理
6.2 潜在滑坡治理成本影响因子分析
6.2.1 自然地理条件因子与滑坡治理总成本相关性分析
6.2.2 地质环境条件因子与滑坡治理总成本相关性分析
6.2.3 灾害体基本特征因子与滑坡治理总成本相关性分析
6.2.4 威胁对象及稳定性趋势因子与滑坡治理总成本相关性分析
6.2.5 其他条件因子与滑坡治理总成本相关性分析
6.2.6 各影响因子与滑坡治理总成本相关性分析总结
6.3 图像特征提取
6.4 定量推荐模型
6.4.1 KNN回归算法
6.4.2 SVM回归算法
6.4.3 随机森林回归算法
6.4.4 AdaBoost回归算法
6.4.5 XGBoost回归算法
6.5 滑坡治理工程定量推荐模型评价
6.5.1 度量标准
6.5.2 抗滑桩的参数定量推荐实验结果
6.5.3 滑坡治理总成本定量推荐实验结果
6.5.4 实验结果对比总结
6.6 滑坡影响因子重要性验证
7 滑坡降雨临界阈值研究
7.1 临界阈值拟合方法
7.2 基于区域划分的临界阈值研究
7.2.1 川北地区旺苍县降雨临界阈值
7.2.2 川东地区邻水县降雨临界阈值
7.2.3 川南地区会东县降雨l临界阈值
7.2.4 方案总结
7.3 基于推荐系统的临界阈值研究
7.3.1 推荐系统架构
7.3.2 推荐系统在SPARK上的并行化设计
7.3.3 推荐系统在SPARK上的并行化实现
7.3.4 实例验证
7.3.5 方案总结
7.4 方案对比
8 四川省滑坡地质灾害检测预警系统
8.1 系统相关技术介绍
8.1.1 软件开发技术
8.1.2 地质灾害监测预警模型介绍
8.1.3 软件系统测试方法
8.2 地质灾害监测预警系统需求分析
8.2.1 系统概述
8.2.2 系统功能需求和用例分析
8.2.3 系统非功能性需求分析
8.2.4 系统数据需求分析
8.3 地质灾害监测预警系统的设计
8.3.1 监测预警系统体系结构和技术框架
8.3.2 监测预警模型设计
8.3.3 系统功能模块设计
8.3.4 数据库设计
8.4 地质灾害监测预警系统功能的实现及测试
8.4.1 系统基础功能的实现
8.4.2 系统业务功能的实现
8.4.3 系统功能测试