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基于遥感与机器学习的大尺度降雨型滑坡特征提取
ID：2934
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-23 20:07:01
Hits：2148
Extended type 1
Start Time：2024-05-19 11:42（Asia/Shanghai）
Duration：3min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
滑坡是世界上最常见、最严重的自然灾害之一，其中降雨型滑坡约占滑坡总数的90%，研究降雨型滑坡事件的时空变化特征对于区域滑坡预警和灾害防治具有重要意义。鉴于此，本研究设计一套基于 Google Earth Engine（GEE）与机器学习的滑坡事件空间信息自动化提取算法；耦合滑坡前期土壤湿度和近期降雨情况，建立基于水文气象阈值的滑坡预测模型，探索降雨型滑坡的区域空间分布特征。本文基于遥感长时序滑坡变化检测方法，顾及滑坡事件提取的面积精度，实现大尺度的滑坡事件空间信息的快速提取，同时考虑滑坡事件的类型和时间，提出一种顾及前期土壤湿度和近期降雨的水文气象阈值模型，实现降雨型滑坡的判别，为降雨型滑坡事件的时空特征分析提供了数据支撑。
Keywords
滑坡空间提取;NDVI;水文气象阈值
Speaker
曾桐潇
硕士研究生 南京师范大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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