GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化

地质灾害是指全球地壳自然地质演化过程中，由于地球内动力、外动力或者人为地质动力作用下导致的自然地质和人类的自然灾害突发事件。由于降水、地震等自然作用下，地质灾害在世界范围内频繁发生。我国除滑坡灾害外，还包括崩塌、泥石流、地面沉降等各种地质灾害，具有类型多样、分布广泛、危害性大的特点。地质灾害危险性评价着重于根据多种影响因素和区域选择来评估在某个区域中某个阶段发生的地质灾害程度。以此预测和分析未来某个地形单位发生地质灾害的可能性。根据地质灾害的孕育和发展机理，现有的数据资料和技术，以及实际应用需要，评价目标和研究经费等因素，采用适当的方法，可通过模型评估并分析研究区域对地质灾害的危险性。那么如何深刻理解地灾危险性评价模型？如何高效处理好致灾因子数据？如何针对具体区域建立切实可行的地质灾害危险性评价与灾后重建方案？本课程将提供一套基于ArcGIS的方法和案例。

ArcGIS软件具有空间数据和属性数据的输入、编辑、查询、简单空间分析统计、输出、报表等功能，这为多源数据的有机整合提供了可能，也为建立灵活的分析模块提供了方便。空间分析功能是GIS得以广泛应用的重要原因之一。运用GIS分析技术，对各因素进行统计分析、信息叠加复合，研究地质灾害类型、分布规律级别和灾害损失度等，运用危险性指数等方法对地质灾害危险性现状进行评价与制图，将能使地质灾害风险评价更加效率化、科学化，为地质灾害数据库的建设提供有力支撑。

本教程将结合项目实践案例和科研论文成果进行讲解。入门篇，ArcGIS软件的快速入门与GIS数据源的获取与理解；方法篇，致灾因子提取方法、灾害危险性因子分析指标体系的建立方法和灾害危险性评价模型构建方法；拓展篇，GIS在灾害重建中的应用方法，Python环境中利用机器学习进行灾害易发性评价模型的建立与优化方法。

您将进一步理解地质灾害形成机理与成灾模式；从空间数据处理、致灾因子提取，空间分析、危险性评价与制图分析等方面掌握GIS在灾害危险性评价中的方法；在具体实践案例中，学会运用地质灾害危险性评价原理和技术方法，同时学会GIS在灾后重建规划等领域的应用方法，提升GIS技术的应用能力水平。

第一章 基本概念与平台介绍

1、基本概念
2、GIS原理与ArcGIS平台介绍

第二章 地质灾害风险评价模型与方法

1、地质灾害易发性评价模型与方法
2、滑坡易发性评价
3、崩塌易发性评价
4、泥石流易发性评价
5、地质灾害易发性综合评价

第三章 地质灾害风险性评价

1、地质灾害风险性评价
2、地质灾害危险性评价
3、地质灾害易损性评价
4、地质灾害风险评价结果提取与分析

第四章 GIS在灾后重建中的应用实践

1、应急救援路径规划分析
2、灾害恢复重建选址分析
3、震后生态环境变化分析

第五章 进阶：Python机器学习应用与论文写作与复现

1、论文写作要点分析
2、论文投稿技巧分析
3、论文案例分析

部分成果复现

模型介绍： 逻辑回归模型
随机森林模型
支持向量机模型

实现方案：

一、运行环境部署
Python编译环境配置 sklearn库
二、线性概率模型——逻辑回归
介绍 连接函数的选取：Sigmoid函数 致灾因子数据集：数据介绍；相关性分析；逻辑回归模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵 注意事项
三、SVM支持向量机
线性分类器 SVM-核方法：核方法介绍；sklearn的SVM核方法 参量优化与调整 SVM数据集：支持向量机模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵
四、Random Forest的Python实现
数据集 数据的随机选取 待选特征的随机选取 相关概念解释 参量优化与调整：随机森林决策树深度调参；CV交叉验证定义；混淆矩阵；样本精度分析 基于pandas和scikit-learn实现Random Forest：数据介绍；随机森林模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵
五、方法比较分析
精度分析 结果对比分析

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