在地质条件复杂、断层分布密集的陕南地区,崩塌、泥石流、滑坡等地质灾害分布广泛,威胁着居民的生命财产安全。本文以陕南地区为研究区域,基于机器学习和遥感技术,进行地质灾害风险性评价研究,结果可为灾害预警和防治提供参考依据。本文主要内容与结论如下:1.收集陕南地区的气候、地理以及地质灾害资料,对研究区域地质灾害的分布和发育特征进行研究和归纳。发现研究区域内地质灾害主要集中于秦巴地区的中低山区,灾害分布与断层距离、岩性成分有较高相关性。2.从环境条件和外界诱发因素角度选取地形地貌、断层缓冲区及降雨量等16种指标建立指标体系。通过GIS技术提取指标图层的数据,通过计算指标信息增益比,进行相关性分析、共线性分析对指标进行筛选,去除低质量指标,解决指标选取过程存在的主观性问题。最后对各指标与地质灾害间的关联性进行分析、研究。3.基于不同评价单元和模型进行陕南地区进行灾害易发性评价,提高了研究的可信度。对评价结果进行分析,研究发现灾害主要集中于道路周边以及黄土、软弱岩石区域,说明道路建设和岩性是灾害发生的主导因素。4.从人口密度分布和承灾体经济价值两个角度进行易损性评价。根据承灾体类型和当前市场价格对承灾体经济价值进行估算,使用统计局人口数据和夜间灯光影像估计人口分布,然后对栅格评价单元分别计算价值和人口密度完成易损性评价,并绘制易损性区划图。结果显示安康和汉中道路网密集、河谷人口聚集地区易损性较高。5.基于承灾体灾后损失、灾害抵抗能力、地质灾害易发性和易损性构建风险评价模型。使用半定量方式为不同承灾体的灾后损失和抗灾能力赋予权重。将易发性和易损性数据带入模型完成计算,并绘制区划图,完成了陕南地区的地质灾害风险评价。使用Qt开发平台基于C++和Python编程语言制作地质灾害风险性评价模块。该模块集成了本文的易损性评价流程和风险性评价流程,可方便快捷地将本文的风险性评价模型应用于实际。