通过文献调查收集中巴经济走廊滑坡数据集,使用最新Google Earth遥感影像识别滑坡的地表证据(如连续的地貌形态突然被破坏、明显的滑坡壁、滑坡舌从滑坡体向下延伸的特征、滑坡造成的地形地貌、植被、水系及景观生态等的异常突变)验证滑坡数据的真实性,制备中巴经济走廊历史滑坡事件。
数据集命名:LandslideCPEC.Shp
属性信息
ID: 滑坡编号
Image: 滑坡证据的遥感影像名
Elevation: 滑坡处的海拔
Latitude: 滑坡体的纬度
Longitude:滑坡体的经度
Basin:滑坡所属流域
Country: 滑坡所属国家
| 采集时间 | 2010/01/01 - 2022/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 中巴经济走廊北部高山高海拔区,中巴公路喀什至塔科特段沿途全部内流流域 |
| 海拔 | 240.0m - 8560.0m |
| 数据量 | 4.3 MiB |
| 数据格式 | shp |
1. Google Earth影像:通过Google Earth软件访问。
2. DEM数据:空间分辨率为1″的SRTM DEM数据,下载地址:http://imagico.de/map/demsearch.php 。
3. 中巴经济走廊历史滑坡数据:
YI, X., et al. 2021. An inventory dataset of the typical rockfalls and landslides in CPEC from 1970 to 2020[DS/OL]. V2. Science Data Bank, DOI: 31253.11.sciencedb.j00001.00294. CSTR:31253.11.sciencedb.j00001.00294.
NASA Landslide Viewer. 2021. 全球滑坡点及滑坡区域数据集(1915-2021年). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), DOI: 10.12072/ncdc.nieer.db2700.2023. CSTR: 11738.11.ncdc.nieer.db2700.2023.
Zou, Q. 2019. Landslides and debris flows in CPEC. A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Disas.tpdc.271671. CSTR: 18406.11.Disas.tpdc.271671.
Liu Q., et al.2020 .inventory dataset of glacier and glacial lake related hazards (events) along the China-Pakistan Economic Corridor[DS/OL]. V1. Science Data Bank, DOI:10.11922/sciencedb.j00001.00145. CSTR:31253.11.sciencedb.j00001.00145.
1. 历史灾害资料的收集:从多种渠道收集中巴经济走廊历史滑坡事件。
2. 历史灾害事件的验证:基于Google Earth影像影像,依据连续的地貌形态突然被破坏、明显的滑坡壁、滑坡舌从滑坡体向下延伸的特征等特征验证滑坡数据的真实性,制备出中巴经济走廊历史泥石流数据。
3.完善属性信息:利用遥感技术提取滑坡的属性参数,包括滑坡的面积、前后缘高差、滑坡的位置、滑坡的前后平距等,建立完善的滑坡数据库。
4. 交互检查和质量控制:通过交互检查进一步检验事件的可靠性。
滑坡事件经过严格的质量控制,且每个事件均有对应的遥感影像和证据,考虑到部分因施工挖除、遥感解译误判等,整体可靠度优于90%。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022YFF0711704-05 | 中巴经济走廊冰缘灾害感知与应用示范 | 国家重点研发计划 |
| 2 | 2022YFF0711704-04 | 中巴经济走廊冰缘灾害预测预警与应用示范 | 国家重点研发计划 |
| 3 | 2022YFF0711703 | 冰冻圈变量速变智能发现及演变感知数据工程 | 国家重点研发计划 |
本作品采用
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | 滑坡 |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/07/26 21:52 | 祁*基 |
用于中巴经济走廊地区冻融滑坡与泥石流调查项目,需下载对应区域shp矢量数据,支撑野外验证、交叉验证和空间分析工作。
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| 2 | 2026/07/03 07:10 | 陈*中 |
本次申请数据拟用于“基于历史数据的地质灾害风险分析与评估模型研发”项目的后续研究。项目面向滑坡、崩塌、泥石流等典型山区地质灾害,拟基于历史灾害记录、地形地貌、地质环境、降雨水文、地下水、库水位、GNSS/GPS 位移、裂缝变化、InSAR 形变及遥感影像等多源异构数据,构建地质灾害多维数据融合数据库,并开展地质灾害早期识别、风险评估、预测预警和时空分布可视化分析研究。
申请数据将用于地质灾害控制因素、影响因素、诱发因素、变形迹象及已有灾害信息的整理与融合,支撑机器学习和深度学习模型训练。项目拟采用随机森林、XGBoost、CNN、LSTM 等方法,分析降雨、水位、地下水、地形、地质、植被、土地利用和位移变形等因子与地质灾害发生之间的关系,构建地质灾害风险分析与评估模型,并进一步开展滑坡变形趋势预测、灾害隐患早期识别和风险预警阈值研究。
本次申请数据仅用于科研分析、模型研发、论文撰写和项目成果验证,不用于商业转售或其他非授权用途。研究过程中将严格遵守数据共享平台的数据使用规定和引用要求,规范管理所申请数据,并在相关研究成果中按要求注明数据来源。
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| 3 | 2026/06/12 00:01 | Sh****an |
您好,我是三峡大学的一名研究生,我的论文题目是基于贝叶斯模型的滑坡易发性评估预测研究,郑重承诺数据仅仅用于硕士毕业论文需要,并规范引用。
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