泥石流沟谷

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威胁对象分散型泥石流沟谷灾害特征及防治对策——以青龙县二道沟泥石流为例
《矿产勘查》2024年第S2期709-718,共10页刘京楠 王喜军 程立群 王玉珏 徐一鸣 
河北省自然资源厅2020年度水工环海专项预算项目(454-0502-JBN-330G)资助。
青龙满族自治县为秦皇岛市地质灾害易发多发县,其中以泥石流地质灾害最为常见。本文以青龙满族自治县二道沟泥石流为例,通过实地调查与综合分析,总结了其地质特征,提出了防治对策。研究表明,该泥石流沟所在位置沟谷发育、地形起伏大,物...
关键词：泥石流 形成条件 灾害特征 参数分析 防治对策 
基于改进ResNet50网络的泥石流沟谷识别
《昆明学院学报》2024年第6期114-119,128,共7页刘秋雨 王保云 
国家自然科学基金项目(61966040).
针对传统神经网络进行泥石流沟谷图像分类时,可能出现准确率不高、提取图像特征较差、边缘模糊等问题,对ResNet50网络进行改进.在ResNet50网络部分残差块前加入注意力机制模块,使其具有更高的性能和准确性,可以精确捕捉到泥石流沟谷图...
关键词：注意力机制 卷积神经网络 泥石流灾害 ResNet50 
基于SINMAP模型的泥石流沟谷稳定性分析
《水利规划与设计》2024年第4期107-112,139,共7页周凯尊 秦天 
为探究碳窑凹子泥石流沟不同降雨工况下的地表稳定性,基于GIS技术,并结合地质资料确定力学参数,采用SINMAP定量评估模型,分别对97、138.3、163.4、181.6mm/d的降雨工况进行分析。结果表明:降雨工况从97mm/d到181.6mm/d,不稳定区域面积...
关键词：SINMAP 滑坡 泥石流 稳定性 
基于双通道残差网络的泥石流沟谷孕灾风险预测被引量：2
《贵州大学学报（自然科学版）》2023年第6期78-85,115,共9页袁若浩 王保云 
国家自然科学基金资助项目(61966040)。
云南作为泥石流受灾最严重的省份之一,每年均会遭受重大损失。为了应对这种突发性灾害,本文基于DCHNNet(dual-channel hybrid neural network)提出了一个基于双通道的改进残差结构的卷积神经网络——双通道残差网络(two-way residual ne...
关键词：泥石流 分类 卷积神经网络 预测 
泥石流沟谷地形的机载激光雷达点云滤波算法对比被引量：1
《兰州大学学报（自然科学版）》2023年第6期770-777,共8页王泽华 甘淑 吕杰 杨在松 
国家自然科学基金项目(62266026);教育部产学合作协同育人项目(202101096033);云南省教育厅基金项目(2021J0047)。
为探究不同滤波算法对泥石流沟谷复杂地形机载激光雷达点云数据处理的普适性,选取昆明市东川区大白泥河沟作为研究区,采用改进的渐进加密三角网滤波(IPTDF)、布料模拟滤波(CSF)、基于坡度的滤波(SBF)3种常用滤波算法对研究区内的15个样...
关键词：滤波算法 泥石流沟谷 机载激光雷达点云 坡度 植被覆盖度 误差分析 
复杂条带状沟谷地形点云抽稀与内插算法对数字高程模型构建的精度影响被引量：1
《兰州大学学报（自然科学版）》2023年第4期460-467,共8页黄志豪 袁希平 甘淑 杨敏 黎昊 
国家自然科学基金项目(41861054);云南省基础研究专项(202101AU070123)。
针对点云数据构建数字高程模型(DEM)的精度受点云抽稀和内插算法等因素影响的问题,设计不同点云抽稀方法和不同内插算法对DEM构建精度影响的两组试验,寻求适用于复杂条带状泥石流沟谷地形构建DEM的组合方法.利用空间抽稀、体素分割抽稀...
关键词：泥石流沟谷 地面激光扫描 点云抽稀 内插方法 数字高程模型 
基于残差注意力机制的泥石流沟谷识别被引量：4
《中国地质灾害与防治学报》2022年第6期134-141,共8页刘坤香 王保云 徐繁树 韩俊 
国家自然科学基金项目(61966040)。
针对泥石流灾害沟谷图像分类问题,文章对Resnet18网络进行改进,提出了一种改进的卷积神经网络模型。通过在网络结构中加入残差注意力模块,解决了原模型提取图像特征较差、边缘模糊的问题,改进后的网络能精确捕捉到泥石流灾害沟谷图像中...
关键词：Resnet18 注意力机制 遥感影像 泥石流灾害 
基于原型网络的泥石流沟谷图像预测
《现代信息科技》2022年第11期130-132,共3页王旭 王保云 韩俊 徐繁树 
国家自然科学基金(61966040)。
泥石流灾害发生迅速、破坏力极大,给人类生命财产安全带来了严重的威胁,云南省西北部地区极易发生泥石流灾害。针对泥石流灾害预测问题,文中以云南怒江流域为研究区域,以历史泥石流灾害数据为基础,提取该流域沟谷数字高程模型图,发生泥...
关键词：小样本学习 原型网络 泥石流 数字高程模型 
基于神经网络的泥石流沟谷易发性预测
《电脑与电信》2022年第6期5-9,共5页袁若浩 王保云 
国家自然科学基金“基于深度迁移学习的遥感影像中泥石流孕灾沟谷识别——以云南省为例”,项目编号:61966040。
从泥石流沟谷地貌条件出发,借助数字高程模型(DEM)图,对泥石流沟谷发生泥石流的概率进行预测。首先将泥石流沟谷的DEM图进行分类,分为发生过泥石流与未发生过两种;接着使用VGG与AlexNet及其对应的残差这四种神经网络对上述两种样本进行...
关键词：泥石流 数字高程模型 VGG AlexNet 残差 预测 
基于残差网络的怒江泥石流沟谷分类及其预测
《现代信息科技》2022年第12期108-110,114,共4页刘存熙 王保云 
国家自然科学基金(61966040)。
云南的怒江流域是泥石流的高发地区。基于怒江流域的沟谷数字高程模型(DEM)图,采用残差神经网络对沟谷图像进行训练,实现分类预测,并使用损失值、正确率对模型进行评价。结果表明:利用残差网络对沟谷数字高程模型(DEM)图进行分类及预测...
关键词：泥石流 数字高程模型 残差神经网络 预测 
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