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公开(公告)号：CN117152918A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311245224.4
申请日：2023-09-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于区域滑坡灾害的危险性动态预警方法。采集研究区的多源数据，基于GIS平台建立滑坡灾害的地理信息数据库。构建滑坡易发性评价指标体系，开展区域滑坡易发性评估，得到区域滑坡易发性静态评价结果，采用多种精度评价指标对该静态结果进行对比，优选出最优的区域滑坡易发性区划。通过对气象信息和滑坡灾害信息进行数据挖掘，获得区域滑坡发生的多种降雨阈值分级曲线，优选出最优的滑坡临界降雨阈值。将前述最优的区域滑坡易发性区划划分为五个区间，同时融入以概率划分的最优的临界降雨阈值，借助模糊评价矩阵建立滑坡危险性预警模型。输入实时动态降雨数据，通过不断更新的小时降雨数据实现区域滑坡灾害危险性的动态预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114324113A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111641296.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 福州大学
IPC: G01N15/08
Abstract: 本发明涉及一种测定土‑结构物界面渗透系数与渗透路径试验装置，包括三轴系统、压力加载系统、土颗粒收集系统和数据采集系统；所述三轴系统包括压力室；所述压力加载系统包括输入水头面板、输出水头面板和围压控制面板；所述土颗粒收集系统包括锥形排水管、土颗粒收集器、精密天平和浊度计；所述数据采集系统与输入水头面板、输出水头面板、围压控制面板、浊度计以及精密天平分别相连；所述压力室与围压控制面板相连；所述顶帽与输入水头面板相连；所述土颗粒收集器与输出水头面板相连；所述锥形排水管与土颗粒收集器相连。本发明可实现不同围压，不同界面粗糙度下对界面渗透侵蚀特性的试验研究，监测界面渗流的开始、发展到最终破坏的全过程。
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公开(公告)号：CN113780174B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111063777.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种结合随机森林算法的高植被台风暴雨型滑坡识别方法，通过获取研究区多时相高精度光学遥感数据、坡度图、地形起伏度图及NDVI数据；以光学遥感数据、坡度、地形起伏度和归一化植被指数构建分类特征集，选取合适的训练样本和测试样本；依托ENVI中的随机森林算法构建工具构建随机森林模型，设置相关参数进行模型训练与地物识别；获得研究区光学遥感影像、坡度、地形起伏度和归一化植被指数识别分类后栅格图像，以光学遥感图像识别出的滑坡矢量数据为底图，再分别以坡度图、地形起伏度图和归一化植被指数数据图提取出的滑坡矢量数据为掩膜执行裁剪操作，得到多源数据识别的高精度滑坡点位图。提升了滑坡遥感识别的精度，实现更高效地提取滑坡信息。
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公开(公告)号：CN113780175B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202111063778.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种高植被覆盖区台风暴雨型滑坡的遥感识别方法，通过建立台风暴雨型滑坡大数据模型，基于统计学研究得出导致滑坡发生的降雨阈值；通过阈值缩小滑坡识别的区域范围；获取研究区多时相高精度光学遥感数据，利用ENVI中的支持向量机工具对不同时间的遥感影像进行滑坡初步识别，获得初步识别滑坡的位置、规模及发生时间；设置坡度筛选集筛除滑坡初步识别集中的其他相似地物；设置合适的NDVI筛选集，使其对初步识别的滑坡范围进行矫正，实现细化滑坡周界。本发明所述的技术方案，实现了更加高效的提取高植被覆盖区台风暴雨型滑坡的位置、规模及发生时间，提升了滑坡遥感识别的精度。
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公开(公告)号：CN113780175A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111063778.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种高植被覆盖区台风暴雨型滑坡的遥感识别方法，通过建立台风暴雨型滑坡大数据模型，基于统计学研究得出导致滑坡发生的降雨阈值；通过阈值缩小滑坡识别的区域范围；获取研究区多时相高精度光学遥感数据，利用ENVI中的支持向量机工具对不同时间的遥感影像进行滑坡初步识别，获得初步识别滑坡的位置、规模及发生时间；设置坡度筛选集筛除滑坡初步识别集中的其他相似地物；设置合适的NDVI筛选集，使其对初步识别的滑坡范围进行矫正，实现细化滑坡周界。本发明所述的技术方案，实现了更加高效的提取高植被覆盖区台风暴雨型滑坡的位置、规模及发生时间，提升了滑坡遥感识别的精度。
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公开(公告)号：CN113780174A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111063777.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种结合随机森林算法的高植被台风暴雨型滑坡识别方法，通过获取研究区多时相高精度光学遥感数据、坡度图、地形起伏度图及NDVI数据；以光学遥感数据、坡度、地形起伏度和归一化植被指数构建分类特征集，选取合适的训练样本和测试样本；依托ENVI中的随机森林算法构建工具构建随机森林模型，设置相关参数进行模型训练与地物识别；获得研究区光学遥感影像、坡度、地形起伏度和归一化植被指数识别分类后栅格图像，以光学遥感图像识别出的滑坡矢量数据为底图，再分别以坡度图、地形起伏度图和归一化植被指数数据图提取出的滑坡矢量数据为掩膜执行裁剪操作，得到多源数据识别的高精度滑坡点位图。提升了滑坡遥感识别的精度，实现更高效地提取滑坡信息。
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