该数据集为2017年度三峡库区白水河滑坡、八字门滑坡、树坪滑坡、新滩滑坡、链子崖危岩体专业监测年报汇编,内容包括三峡库区5处重大危险性地质灾害体,即白水河滑坡、八字门滑坡、树坪滑坡、新滩滑坡、链子崖危岩体在2017年的专业监测情况,具体又分为滑坡基本情况、监测网布置与运行情况、变形监测分析与综合分析。
采集时间 | 2017/01/01 - 2017/12/31 |
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采集地点 | 长江三峡库区白水河、八字门、树坪、新滩、链子崖 |
数据量 | 15.6 MiB |
数据格式 | doc |
数据时间分辨率 | 日 |
坐标系 | WGS84 |
自主生产,人工采集
计算、汇总、统计
本数据经过人工检查、质量良好
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 2017年三峡站共享元数据.xlsx | 24.3 KiB |
2 | 滑坡专业监测年报汇编2017年.doc | 15.6 MiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2024/03/10 22:47 | 周*康 |
用于国家重点研发项目“黄河上游干流库坝群段多灾种应对关键技术”中对灾害的分析
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2 | 2024/01/26 00:17 | 郑* |
论文题目:滑坡变形智能预测
数据在研究中的作用:基础数据
论文类型:期刊论文
导师姓名:李炎隆
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3 | 2023/12/16 18:35 | 谭*铵 |
论文题目:暂未定,目前属于数据收集阶段,研究方向是对于边坡位移的预测
数据在研究中的作用:拟定用于模型训练和验证
论文类型:硕士论文
导师姓名:黄海于
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4 | 2023/12/15 23:10 | 叶*峰 |
论文题目:基于机器学习的库岸滑坡位移预测
数据在研究中的作用:作为数据源
论文类型:期刊论文和硕士论文
导师姓名:邱海军
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5 | 2023/12/11 18:54 | 张*良 |
您好,本人是兰州理工大学22级信号与信息处理专业学生,正在做滑坡位移方面的数据处理工作,郑重的向您申请获取地质灾害点相关数据集,本人承诺严格遵守数据引用格式,保证数据不外传,只在本实验室使用,望批准!
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6 | 2023/12/04 07:06 | 刘* |
当然,我会为你编写一份数据申请原因的草稿。请注意,这只是一个示例,你可以根据需要进行修改和定制。
尊敬的数据提供方,
我写信是希望申请获取您的数据,以下是我申请的原因和相关信息:
1. 数据下载的目的或研究背景:
我是一名研究人员,目前从事社会科学领域的研究工作。我希望使用您的数据进行统计分析和模型建立,以深入了解人类行为和社会现象。具体而言,我计划探索人们对新型技术的接受度和使用行为,以及其对社会变革的影响。
2. 数据的重要性:
贵方提供的数据对我的研究至关重要。该数据包含全面的用户信息和行为数据,涉及广泛的社交网络、在线交流和数字产品使用。这些数据将使我能够在我的研究中获得准确、全面的结果,并对现有理论进行验证和拓展。
3. 数据使用计划:
我计划使用您的数据进行多维度的分析,包括基本统计分析、因果推断和机器学习算法的应用。我将根据相关研究问题提出假设,并使用您的数据验证这些假设。此外,我还计划将数据用于论文的撰写和学术交流,以促进研究领域的进步。
4. 数据的合法使用证明:
我保证将严格遵守数据使用的法律、道德和隐私准则。我承诺不将这些数据用于商业目的,仅用于学术研究和非盈利性的科学探索。我将确保对数据进行适当的安全保护,防止未经授权的访问和泄露。
5. 数据保密与共享:
我将承诺在任何情况下保护数据的保密性和安全性。我不会将数据与任何第三方共享,除非事先取得您明确的书面许可。如有需要共享数据,我将与您协商并签订相关的数据共享协议,以确保数据的合法性和保护数据提供方的权益。
6. 时间规划:
我计划在接收数据后的六个月内完成数据下载和相关研究工作。这期间将包括数据清洗、分析、结果解读和论文撰写等环节。我将确保按时提交研究进展报告,并欢迎随时与您沟通和分享我的研究成果。
如果您愿意提供数据给我支持我的研究工作,我将非常感激。我相信您的数据将对推动社会科学领域的研究产生积极的影响。
非常感谢您的时间和考虑!期待您的回复。
诚挚的,
长安大学
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7 | 2024/01/17 18:27 | JIN*****YUE |
论文题目:基于改进门控循环单元的位移预测模型
数据在研究中的作用:利用数据对建立的模型可行性进行验证
论文类型:期刊论文
导师姓名:周小平
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8 | 2023/11/07 23:52 | 王*宇 |
对于项目课题一的灾情实时侦测预处理做数据准备,需要相关的次生灾害数据进行分析
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9 | 2023/11/04 03:26 | 孙*雨 |
论文题目:基于深度学习的时间序列监测数据预警方法及应用
数据在研究中的作用:训练神经网络模型及验证神经网络模型和算法可行性
论文类型:硕士论文
导师姓名:张黎明
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10 | 2023/11/04 00:49 | 朱*宝 |
论文题目:基于深度学习的InSAR滑坡形变预测研究
论文摘要:研究围绕以往滑坡预测模型多是单点建模,滑坡预测精度不高的问题,提出了一种基于InSAR技术的时空融合方法。从时空特征切入:在空间预测模块利用深度学习网络对空间上下文信息进行编码,寻找各个滑坡监测点的内部联系,有效提升获取特征的效率;在时间预测模块,针对滑坡时序数据波动存在不确定性、非线性的特点与沉降敏感因子(如降水量和库水位)的干扰,利用深度学习网络模型提取时序数据的特征,通过自注意力机制学习序列中不同位置之间的依赖关系,能够更好地捕获上下文信息,提高算法准确性;再对时空模块输出的特征进行精炼融合,实现基于时序InSAR技术处理的SAR图像中的滑坡形变精确预测
论文类型:硕士论文
导师姓名:张冬梅教授
目前导师开展了一个滑坡监测预测的研究,同时支撑学生的毕业设计,由于其解释性较好,拟采用三峡库区白水河区域和树坪滑坡的数据,目前下载了哨兵一号的数据,但缺少相应年份的降水和库水位的数据。希望贵站能通过申请,真诚的感谢!
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