本發(fā)明涉及地質(zhì)災(zāi)害評(píng)估預(yù)測(cè)，具體涉及一種基于圖深度學(xué)習(xí)的地震滑坡空間規(guī)模預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、滑坡是一種常見(jiàn)的地質(zhì)災(zāi)害，特別是在山區(qū)、丘陵等地形復(fù)雜的區(qū)域，極端天氣事件(如暴雨、地震等)容易誘發(fā)滑坡，造成嚴(yán)重的生命財(cái)產(chǎn)損失。因此，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)地震滑坡發(fā)生的范圍和空間規(guī)模對(duì)于防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。

2、滑坡的空間規(guī)模是反映滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)程度的重要指標(biāo)。然而在區(qū)域范圍內(nèi)評(píng)估所有地震滑坡的空間規(guī)模是困難的，特別是對(duì)于極端事件導(dǎo)致的群發(fā)性滑坡。相反，在區(qū)域范圍內(nèi)繪制多邊形滑坡清單容易得多，因此根據(jù)其形狀指數(shù)(如寬度與長(zhǎng)度比)或其他形態(tài)測(cè)量特性(如面積)可以用來(lái)解釋滑坡的危險(xiǎn)性。傳統(tǒng)的滑坡災(zāi)害預(yù)測(cè)模型主要基于地質(zhì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等進(jìn)行滑坡的空間或者時(shí)間頻率的建模，然而，這些方法無(wú)法解釋滑坡的空間規(guī)模大小。此外，一般的，區(qū)域范圍內(nèi)的滑坡規(guī)模顯示出顯著的長(zhǎng)尾分布特征，即絕大多數(shù)斜坡無(wú)滑坡發(fā)生或者規(guī)模較小，而規(guī)模更大的特大型滑坡的數(shù)量相對(duì)要少得多。傳統(tǒng)方法在建模過(guò)程中會(huì)排除滑坡面積等于零的斜坡，因?yàn)檫@可能使預(yù)測(cè)偏向于較小的值，和大規(guī)?；碌牡凸馈５沁@種方法忽略了大量滑坡面積為零的斜坡所提供的信息，不能全局的考慮所有斜坡提供的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于，提出一種基于圖深度學(xué)習(xí)的地震滑坡空間規(guī)模預(yù)測(cè)方法，為極端事件作用下區(qū)域范圍內(nèi)滑坡危險(xiǎn)性的空間分布，特別是地震滑坡規(guī)模預(yù)測(cè)提供一個(gè)實(shí)用的框架和技術(shù)路徑。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本發(fā)明提供一種基于圖深度學(xué)習(xí)的地震滑坡空間規(guī)模預(yù)測(cè)方法，所述預(yù)測(cè)方法包括以下步驟：

4、s1、獲取研究區(qū)的數(shù)字高程模型，采用斜坡單元?jiǎng)澐盅芯繀^(qū)域；

5、s2、獲取與滑坡災(zāi)害相關(guān)的各種地理要素，并使用不同的集成法將各地理要素集成到每個(gè)斜坡單元中；

6、s3、依次滑動(dòng)固定大小的網(wǎng)格提取斜坡單元，每個(gè)網(wǎng)格提取到多個(gè)斜坡單元，同一個(gè)網(wǎng)格所提取到的所有斜坡單元構(gòu)成斜坡單元子集，每個(gè)斜坡單元子集為一個(gè)子圖數(shù)據(jù)，子圖中斜坡單元視為節(jié)點(diǎn)v，任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)vi和vj都視為具有連接關(guān)系，其節(jié)點(diǎn)間的連接關(guān)系使用邊矩陣e∈rm×m表示，其中m表示子圖數(shù)據(jù)中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，邊矩陣e的元素值均為1，子圖數(shù)據(jù)中節(jié)點(diǎn)的特征為使用不用集成法集成于對(duì)應(yīng)斜坡單元的地理要素，子圖數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)為對(duì)應(yīng)斜坡單元內(nèi)滑坡的平面面積的大小，對(duì)于無(wú)滑坡發(fā)生的斜坡單元內(nèi)的滑坡平面面積設(shè)置為0；所有子圖數(shù)據(jù)構(gòu)成滑坡影響因素的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集，一個(gè)子圖對(duì)應(yīng)一個(gè)邊矩陣，相鄰子圖之間無(wú)連接關(guān)系；

7、s4、利用圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集，采用圖transformer模型評(píng)估區(qū)域范圍內(nèi)地震滑坡的平面面積。

8、進(jìn)一步地，所述斜坡單元通過(guò)通過(guò)在grass?gis環(huán)境中運(yùn)行r.slopunit代碼獲得。

9、優(yōu)選地，所述數(shù)字高程模型為srtm模型、aster模型、alos模型或copernicus模型等。

10、進(jìn)一步地，所述地理要素，包括：斜坡單元的面積、斜坡坡度、斜坡坡向、剖面曲率、平面曲率、地形位置指數(shù)、地表覆蓋、地層巖性、道路密度、地震烈度和峰值地面加速度。

11、所述的集成法包括：斜坡單元內(nèi)地理要素的平均值、方差、眾數(shù)、最大值；

12、對(duì)于連續(xù)變量的要素，包括斜坡坡度、斜坡坡向、剖面曲率、平面曲率、地形位置指數(shù)，使用斜坡單元內(nèi)其平均值和方差值作為要素特征集成到斜坡單元中；

13、對(duì)于分類(lèi)變量的要素，包括地表覆蓋、地層巖性要素，使用斜坡單元內(nèi)要素子分類(lèi)數(shù)的眾數(shù)作為要素特征集成于斜坡單元中；

14、對(duì)于道路密度、地震烈度、峰值地面加速度要素，使用斜坡單元內(nèi)要素的最大值作為要素特征集成于斜坡單元中。

15、進(jìn)一步地，所述步驟3的具體過(guò)程是：

16、步驟s31、初始化網(wǎng)格大小，并以所研究區(qū)域的左上角為起點(diǎn)按順序滑動(dòng)網(wǎng)格，滑動(dòng)步長(zhǎng)為1個(gè)網(wǎng)格單位；

17、步驟s32、計(jì)算每個(gè)斜坡單元與第l步長(zhǎng)網(wǎng)格相交部分的面積，并使用面積比公式評(píng)估每個(gè)斜坡單元是否能夠被該網(wǎng)格提取，使用面積比r確定第l步長(zhǎng)網(wǎng)格所提取的斜坡單元子集，面積比公式為：

18、

19、其中，ui∩kl表示第i個(gè)斜坡單元與第l步網(wǎng)格在空間上相交的區(qū)域，s(ui∩kl)表示該區(qū)域的面積，表示第i個(gè)斜坡單元的面積；

20、當(dāng)r≥0.5，表明該斜坡單元被第l步網(wǎng)格提取，否則不會(huì)被第l步網(wǎng)格提取；第l步網(wǎng)格提取到的所有斜坡單元構(gòu)成斜坡單元子集；

21、步驟s33、當(dāng)網(wǎng)格遍歷完研究區(qū)域的所有斜坡單元后，得到l個(gè)斜坡單元子集并處理為l個(gè)子圖數(shù)據(jù)，其中l(wèi)為滑動(dòng)的次數(shù)，斜坡單元視為子圖數(shù)據(jù)中的節(jié)點(diǎn)v，子圖中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)vi和vj都視為具有連接關(guān)系的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。

22、進(jìn)一步地，所述的圖transformer模型，包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入層，一個(gè)位置嵌入模塊和一個(gè)多頭注意力模塊以及后續(xù)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

23、優(yōu)選地，所述圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集依次通過(guò)節(jié)點(diǎn)嵌入層、位置嵌入模塊、多頭注意力模塊以及后續(xù)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出預(yù)測(cè)的滑坡的平面面積。

24、進(jìn)一步地，所述位置嵌入模塊使用weisfeiler-lehman(wl)法為圖結(jié)構(gòu)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)絕對(duì)位置節(jié)點(diǎn)編碼，對(duì)于子圖節(jié)點(diǎn)集vi的節(jié)點(diǎn)vj，其節(jié)點(diǎn)編碼表示為wl(vj)∈n，嵌入的節(jié)點(diǎn)向量表示為

25、

26、其中，表示節(jié)點(diǎn)vj在整個(gè)圖結(jié)構(gòu)中的位置，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的編碼wl(vj)使用sin()和cos()函數(shù)更新子圖中節(jié)點(diǎn)在整個(gè)圖結(jié)構(gòu)中的位置；s為圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集中所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，dh為位置更新后節(jié)點(diǎn)特征的維度。

27、進(jìn)一步地，所述的圖transformer模型使用平方誤差相關(guān)區(qū)域sera函數(shù)作為所述圖transformer模型的損失函數(shù)，定義一個(gè)相關(guān)性函數(shù)利用相關(guān)性函數(shù)將真實(shí)標(biāo)簽和預(yù)測(cè)標(biāo)簽值都映射到[0,1]，統(tǒng)計(jì)映射后的真實(shí)標(biāo)簽值的范圍，確定端點(diǎn)值n1和n2，n1和n2在0到1之間取值；以平面面積作為橫坐標(biāo)，縱坐標(biāo)為映射后的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的平方誤差，并在n1和n2之間設(shè)置多個(gè)間斷點(diǎn)t，相鄰t值之間間隔為0.01-0.05，

28、

29、其中，dt表示yi值大于間斷點(diǎn)t的值的集合；sert為間斷點(diǎn)t處的平方誤差，和yi為樣本i映射后的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值。

30、進(jìn)一步地，所述相關(guān)性函數(shù)的可選的轉(zhuǎn)換類(lèi)型函數(shù)包括：i)線性，ii)指數(shù)，iii)對(duì)數(shù)，iv)平方根，以及各種根中的至少一種；所述各種根包括v)平方根，vi)立方根，vii)五次根，viii)八次根，ix)十次根，x)二十次根中的至少一種。

31、第二方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)可實(shí)現(xiàn)所述方法的步驟。

32、第三方面，本發(fā)明提供一種基于圖深度學(xué)習(xí)的地震滑坡空間規(guī)模預(yù)測(cè)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)處理模塊和滑坡面積預(yù)測(cè)模塊；

33、數(shù)據(jù)處理模塊，根據(jù)研究區(qū)數(shù)字高程模型劃分斜坡單元，獲取與滑坡災(zāi)害相關(guān)的地理要素，基于斜坡單元集成各地理要素?cái)?shù)據(jù)，并利用網(wǎng)格內(nèi)的斜坡單元間的空間連接構(gòu)建子圖數(shù)據(jù)，所有子圖數(shù)據(jù)構(gòu)成圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集；

34、滑坡面積預(yù)測(cè)模塊，以子圖為輸入，以斜坡單元內(nèi)滑坡的平面面積為輸出，利用圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練圖transformer模型，用于地震滑坡面積的預(yù)測(cè)。

35、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

36、1.本發(fā)明使用斜坡單元作為基礎(chǔ)的計(jì)算單元，并將所有斜坡單元納入模型的考量當(dāng)中，即不排除滑坡面積為0的斜坡單元。并使用滑動(dòng)網(wǎng)格法提取研究區(qū)域的斜坡單元作為圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的樣本，該類(lèi)型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠建立斜坡單元內(nèi)的空間依賴，相比于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有更加豐富的空間連接信息。

37、2.本發(fā)明采用了圖transformer模型處理具有空間連接關(guān)系的圖數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)滑坡面積的建模。利用位置嵌入模塊和多頭注意力機(jī)制能夠有效捕捉滑坡發(fā)生區(qū)域內(nèi)的全局空間關(guān)聯(lián)性，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)滑坡災(zāi)害空間建模時(shí)不能夠考慮斜坡之間的相互依賴關(guān)系的缺陷，從而提高地震滑坡面積預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

38、3.采用sera函數(shù)作為損失函數(shù)用于模型的訓(xùn)練，利用相關(guān)性函數(shù)將標(biāo)簽值映射到0-1之間，能最小化所考慮的樣本整體分布的誤差，同時(shí)兼顧到總體和尾部的分布特征。因此，本發(fā)明的模型架構(gòu)能夠在不選擇特定統(tǒng)計(jì)分布的情況下，在感興趣的區(qū)域估計(jì)滑坡的平面面積，并仍然能夠解釋樣本不平衡問(wèn)題。