彭令
- 作品数：36 被引量：512H指数：16
- 供职机构：中国地质环境监测院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术经济管理环境科学与工程更多>>
- 时间序列分析与支持向量机的滑坡位移预测被引量：35
- 2013年
- 滑坡在变形演化过程中,遭受季节性外界影响因素的作用,变形位移时间曲线呈现出阶跃型特征.采用时间序列分析方法,将位移分解为趋势项和季节项.趋势项位移由坡体自身地质条件控制,利用多项式函数进行预测;季节项位移受降雨、库水位和地下水位等因素的季节性作用而变化.选取当月降雨量、累计前2个月降雨量、当月库水位高程、月库水位变化速率和当月地下水位高程作为影响因子,利用进化支持向量机耦合模型进行预测;通过时间序列加法模型得到滑坡总位移预测值.以三峡库区白家包滑坡为例,通过计算得到预测结果与实际监测值基本吻合,其中最大均方根误差为18.8,而最小相关系数为0.98.研究表明:基于时间序列分析与进化支持向量机的滑坡位移预测模型,有效反映了阶跃型滑坡位移变化规律与季节性影响因素之间的响应关系,是一种行之有效的滑坡位移预测方法.
- 彭令牛瑞卿吴婷
- 关键词：滑坡时间序列遗传算法支持向量机
- 基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法
- 本发明公开了一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法，涉及水质遥感监测领域。该方法通过对比分析地面测量光谱数据和高光谱影像数据，提取光谱曲线形态特征，并选取与水质参数呈显著相关的地面测量光谱形态特征建立基于地面测...
- 彭令徐素宁梅军军陈启浩王仁政
- 文献传递
- 基于Landsat卫星影像的纳雍县土地利用变化研究被引量：2
- 2019年
- 本文以贵州省纳雍县为研究区,以1997年、2006年和2015年的Landsat遥感影像为数据源,利用RS与GIS手段获取研究区土地利用分类图与土地利用转移概率矩阵,建立Markov模型模拟纳雍县未来土地利用类型的演化趋势。结果表明:未来9a研究区内的耕地、未利用地面积呈现逐年减少的趋势,建设用地不断扩张,林地面积持续较大面积的增加,而水域面积基本没有变化。基于此,建议提高现有建设用地的利用,同时加强对耕地的保护,实现土地资源的合理利用。
- 胡超卢涵宇彭令卢天健丁蕾锭
- 关键词：LANDSAT土地利用变化MARKOV模型
- 基于高分一号影像的汶川震区滑坡信息快速提取研究
- 近年来由地震引发的滑坡事件频繁发生,已引起政府的高度重视和社会的广泛关注.在地质灾害领域,滑坡信息遥感提取一直饱受争议,但是高分辨率遥感影像凭借其丰富的纹理、几何等特征信息可有效提高信息提取精度,对地震诱发的突发性滑坡(...
- 王赛彭令徐素宁
- 关键词：滑坡面向对象多尺度分割信息提取
- 地震滑坡高分辨率遥感影像识别被引量：41
- 2017年
- 区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。
- 彭令徐素宁梅军军苏凤环
- 关键词：地震滑坡高分辨率遥感汶川地震
- 诱发因素影响下的滑坡参数优化预测模型研究被引量：14
- 2017年
- 在降雨等外界诱发因素的综合作用下,滑坡位移预测是一个复杂的动力系统问题。利用三峡库区白家包滑坡综合监测数据,分析滑坡演化实时特征,提取影响滑坡变形的最相关因素,研究发现白家包滑坡为降雨主导型堆积层滑坡;采用自回归综合移动模型(ARIMA)模型进行拟合及预测,引入月累积降雨量对模型季节性趋势参数进行评估优化,对白家包滑坡72期月相对位移数据进行拟合及预测研究,最终模型结果和实测值的平均绝对误差和相关系数分别为2.873和0.983。研究结果表明,与传统经验法相比,优化参数模型更符合滑坡变形的一般规律。
- 段功豪牛瑞卿彭令付杰
- 关键词：滑坡ARIMA参数优化
- 基于粗糙集和粒子群优化支持向量机的滑坡变形预测被引量：28
- 2015年
- 以三峡库区白水河滑坡为例,首先分析降雨量与库水位等影响因素与滑坡变形特征的响应关系,然后利用粗糙集理论对10个初始影响因子进行属性约减,筛选出影响滑坡变形的核因子集,最后基于该因子集建立粒子群优化支持向量回归模型,对滑坡位移速率进行预测。研究结果表明:测试样本的预测结果与实测值变化趋势基本一致,其平均绝对误差为0.234 mm/d,均方差和判定系数分别为0.163和0.520。粗糙集理论在分析滑坡变形特征、筛选关键因子方面的适用性与科学性,构建的粗糙集-粒子群优化支持向量机模型具有较高的泛化能力,是一种有效的滑坡变形预测方法。
- 赵艳南牛瑞卿彭令程温鸣
- 关键词：滑坡变形预测粗糙集粒子群优化支持向量机
- 多源遥感数据支持下区域滑坡灾害风险评价被引量：18
- 2016年
- 滑坡风险管理是防灾减灾的有效途径之一,而灾害风险评价是风险管理的基础和依据。以三峡库首区为研究区、多源遥感影像为主要数据源,利用立体像对技术及光谱分析等方法快速提取地形地貌、地表覆被、地质及水文条件等滑坡孕灾环境信息,应用随机森林模型分析区域滑坡危险性;采用面向对象方法建立典型承灾体识别规则,快速提取建筑物及交通道路等信息,综合分析滑坡危险性及承灾体信息,以实现区域滑坡灾害风险评价。结果显示:高风险区面积为41km2,约占研究区面积的9%,主要集中于人口聚集的城镇和交通建设用地等经济价值大的地区。其评价结果与野外实地调查情况基本吻合。
- 彭令徐素宁彭军还
- 关键词：滑坡危险性承灾体遥感
- 基于深度学习的滑坡灾害易发性分析被引量：29
- 2021年
- 滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型(Convolutional Neural Networks, CNN)的滑坡易发性分析处理框架:基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明:所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。
- 王毅方志策牛瑞卿彭令
- 关键词：滑坡卷积神经网络特征提取逻辑回归
- 基于进化支持向量机的滑坡地下水位动态预测被引量：19
- 2012年
- 地下水位动态预测对滑坡稳定性评价具有关键作用。滑坡地下水位演化过程是一个受水文地质条件控制,并受降雨、库水和气温等多种影响因素综合作用而发展演化的非线性动力系统,地下水位与其影响因素之间存在非线性响应关系。以三峡库区白家包滑坡地下水位监测数据为例,在深入分析滑坡地下水位变化特征及其与影响因素响应关系的基础上,利用非线性智能遗传算法和支持向量机建立进化支持向量机耦合模型,并对地下水位进行预测,其预测结果的均方差和相关系数的平方分别为0.013和0.929,说明预测结果与实测值较吻合。选择神经网络模型进行对比,耦合模型的均方差小154%,而相关系数的平方大10%。综合表明进化支持向量机耦合模型具有较好的拟合和泛化能力,是一种行之有效的滑坡地下水位预测方法。
- 彭令牛瑞卿叶润青赵艳南
- 关键词：地下水位滑坡支持向量机遗传算法
