# Landslide_Analysis

**Repository Path**: xushiluo/Landslide_Analysis

## Basic Information

- **Project Name**: Landslide_Analysis
- **Description**: 适用于ArcGIS Pro的滑坡灾害敏感性制图Python工具
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 16
- **Forks**: 10
- **Created**: 2018-04-25
- **Last Updated**: 2025-03-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 滑坡研究

## README

# 本插件为滑坡灾害敏感性制图工具。包含因子提取-危险性概率评估-危险性等级区划。
本插件已经在ArcGIS Pro 2.1.2和ArcMap 10.8上测试通过。

# 一、系统环境

- Windows 10 64bit 22H2 （19045.3930）
- ArcMap 10.8 （自带ArcPy）
- **Python 2.7.16** （ArcMap自带）
- Numpy 1.9.3 （ArcMap自带）
- matplotlib 1.5.2（ArcMap自带）
- scipy  0.17.0（ArcMap自带）

# 二、其他依赖包

## 2.1 依赖包列表

**ArcMap 10.8的Python版本为2.7.16，因此需要安装老版本的包**。除了系统环境中列举的自带包之外，本插件依赖的其他Python软件包：

- scikit-learn==0.17
- pandas==0.18.1
- jenkspy==0.1.3 （用于自然断点法，轻量级，建议使用）
- mapclassify==1.0.1 （也是用于自然断点法，和上面的jenkspy二选一即可）

## 2.2 安装依赖包

首先确认ArcMap自带的python的安装目录，默认是在`C:\Python27\ArcGIS10.8`。

打开windows 10的命令提示符，进入`C:\Python27\ArcGIS10.8\Scripts`文件夹中，执行pip命令。

例如：`pip install mapclassify==1.0.1`

# 三、工具箱
## 3.1 拷贝工具箱
（1）将本项目源码克隆到本地，也可以直接下载zip包源码。本项目地址为：https://gitee.com/xushiluo/Landslide_Analysis.git

（2）假设源码克隆到了`C:\tmp\Landslide_Analysis`，那么将该目录加入到ArcMap的连接文件夹中。

![image-20241209090114826](./doc_pics/P01连接源码文件夹.png)

- 工具箱中，**LandslideAnalysisTools106.tbx**为ArcMap使用的工具箱；

- **Luoge并行化工具箱108_ANSI.pyt**是给ArcMap使用的并行化工具箱，可以充分利用CPU多核的计算功能。如对大的要素类执行要素转栅格。
- **LandslideAnalysisTools_4Pro.tbx**为ArcGIS Pro使用的工具箱。

## 3.2 工具源码路径

### 1. 提取步骤LsaSteps

每个步骤对应的工具源码在**LsaSteps**文件夹中，工具与源码的对应关系如下：

| 工具         | 源码       |
| --------------| ---------------------------------------- |
| S2-选择NULL点         | S2_select_null_fc_gbk.py       |
| S3-2提取当前栅格图层因子（栅格单元） | S3_2_currentRaster2Points_rasterUnits.py |
| S3-提取因子（斜坡单元） | S3_multiRasters2Points_slopeUnits.py |
| S4-表转csv (斜坡单元) | S4_table2csv_slopeUnits.py |
| S4-表转csv(栅格单元) | S4_table2csv_rasterUnits.py |
| S5-SVM或LR模型分类 | S5_SVM_LR_predictor.py |
| S6-结果链接与栅格化 | S6_joinCSVandRasterization_gbk.py |
| S7-危险性等级划分 | S7_LsaRasterReclass.py |

### 2. 实用工具Utils

实用工具对应的源码在**Utils**文件夹中，工具与源码的对应关系如下：
| 工具         | 源码       |
| --------------| ---------------------------------------- |
| Util导出因子统计类型（斜坡单元）  | util_export_factor_names.py |
| Util滑坡面转标签图层            | util_landslidePolygon2Raster_gbk.py|
| Util批量删除（表）              | util_batch_del_table.py            |
| Util批量删除（要素类）           | util_batch_del_featrueClass.py     |
| Util批量删除字段（以某字符串开始） | util_batch_del_fields.py            |







# 四、工具箱使用

## 1. S3-2提取当前栅格图层因子（栅格单元）

该工具的功能是将**单个栅格因子图层**提取至**栅格单元**。该工具一次只能提取一个栅格图层上的数据。

- **单元要素**是点要素；

- **当前栅格因子**为栅格图层。

- **删除已存在字段**指示是否删除点要素中的已有字段。如果不勾选，则会保留点要素类中的原来字段。

![image-20241209093219585](.\doc_pics\P02-S3-2.png)

## S4-表转CSV（栅格单元）

该工具将点要素的属性表导出为csv文件。

- 单元要素：点要素类
- 选择字段（可选）：当前单元要素里面的字段，被选中的字段将被导出。如果未选中任何字段，则导出所有字段。
- 输出CSV路径（可选）：输出csv文件的完整路径。如果为空，则输出至当前文件夹。
- 输出CSV的编码（可选）：默认为gb2312，也可以设置为utf-8.

![image-20241209102213968](.\doc_pics\P02-S4-表转csv（栅格单元）.png)





### 1.1 约束条件：

- 静态的因子图层（不同年份保持不变的因子），存放在地理数据库中，文件名以**Factor_**开头。

  ![Factor因子图层](./doc_pics/04Factor因子.png)

- 土地利用因子图层，存放在地理数据库中，文件名以**LU_年份**的形式开头，年份为4位数字。，例如2003年的土地利用因子图层，文件名应该为**LU_2003**

  ![05土地利用因子](./doc_pics/05土地利用因子.png)

- 降雨因子文件命名形式为：**Rain_年份**，其中年份为4位数字。例如Rain_2003，表示2003年的降雨因子图层

  ![06降雨因子](./doc_pics/06降雨因子.png)

- 土地利用变化因子命名形式为：**Change起始年份_结束年份**，其中年份为4位数字。例如Change2001_2003，表示从2001年至2003年的土地利用变化

  ![07土地利用变化因子](./doc_pics/07土地利用变化因子.png)

- 植被覆盖文件命名形式为：**Veg_年份**，其中年份为4位数字。例如Veg_2003，表示2003年的植被覆盖情况因子图层

- 道路缓冲区文件命名形式为：**RoadBuffer_年份**，其中年份为4位数字。例如RoadBuffer_2003，表示2003年的道路缓冲区因子图层。

- 标签列：标签列用于指示当前位置是否为滑坡，其命名方式为：**y_isLandslide_年份**，其中年份为4位数字



### 1.2 参数说明：

- 单元要素：单元要素可以为斜坡单元或者是栅格单元。当为斜坡单元时，该参数一般为面矢量；当为栅格单元时，该参数一般为点矢量；
- 年份：当前数据的年份。如果只评估单个年份的滑坡灾害，该参数填入正确的年份即可。若是实时间序列滑坡灾害评估，请**务必**输入正确的年份。
- 删除已经存在的字段：默认是选中状态。选中时，提取因子之前先清除所有已经存在的字段（ObjectID和shape字段除外）。


### 1.3 输出

输出结果仍然为【单元要素】本身。即将各个因子图层的值提取至了【单元要素】的属性表。每个因子图层为一个字段。




## 2. S4表转csv

**功能**：将要素类的属性表转为csv文件保存

### 2.1 约束条件

单元要素为S3提取因子中的对应要素。也就是提取因子到要素类后的结果。

### 2.2 参数说明

- 单元要素：单元要素可以为斜坡单元或者是栅格单元。当为斜坡单元时，该参数一般为面矢量；当为栅格单元时，该参数一般为点矢量。这里单元要素是将因子提取至要素后的结果。包含了各个影响因子和对应的y标签列表。
- 年份：当前数据的年份。如果只评估单个年份的滑坡灾害，该参数填入正确的年份即可。若是实时间序列滑坡灾害评估，请**务必**输入正确的年份。
- 选择字段（可选）：需要保存至csv文件的字段列表。如果为空，则将所有字段保存至csv文件。如果不为空，则保存已经选择的字段列表至csv文件。
- 输出csv路径：csv文件的保存路径。最好**不要包含中文字符**。

### 2.3 输出

输出结果为csv文件。



## 3. S5危险性评估

### 3.1 约束条件

csv文件中应该包含有ID列（后期用于连接至处理单元要素）、因子列（一般有多个因子）、标签列（一般为一列，指示当前对象位置是否为滑坡）。

### 3.2 参数说明

- csv数据：S4表转csv的结果，即要参与到危险性预测的因子和标签数据。注意路径不要包含中文字符。
- 年份：当前数据的年份。如果只评估单个年份的滑坡灾害，该参数填入正确的年份即可。若是实时间序列滑坡灾害评估，请**务必**输入正确的年份。
- GeoID列：默认值为OBJECTID，用于标识每个处理单元。后期用于与要素连接（join），必须。
- 标签列前缀：y标签列前缀，一般为：**y_isLandslide_**，用于标识处理单元对象处是否为滑坡。滑坡为1，非滑坡为0
- 数据版本：用于方便区分数据结果版本。如果不需要区分，可以随意填写。
- 分类器：用于危险性评估的分类器，目前有logistic和svm两种
- 单元类型：raster或者slope，分为表示栅格单元或者斜坡单元。
- 是否绘制ROC：是否绘制ROC曲线图。依赖于Matplotlib库。
- 测试数据比例：危险性评估会将数据划分为训练数据集和测试数据集。该参数表示测试数据集所占的比例。默认为0.3，即30%的数据用于测试模型。



### 3.3 输出

输出结果为一个csv文件，其中一般包含有`"# GeoID"`、`Predicted_Y`、`Prob_年份` 三列。其中第一列为ID列，后期用于连接到单元要素类的ID。第二列为预测结果标签，第三列为预测的概率值，第三列一般用于显示结果。



## 4. S6结果链接与栅格化

1. 将预测的结果（csv文件）与处理单元要素连接（Join）起来。
2. 并将连接后的单元要素栅格化，栅格化使用概率字段`Prob_年份`作为值字段。
3. 最终结果是一个栅格图层，概率值越高，表明滑坡发生的危险越大。概率值越小，表明滑坡发生的危险性越小。

### 4.1 约束条件

预测/评估结果（csv文件）中的ID列要与**单元要素**中的ID列（一般为OBJECTID）能够一一对应起来，才能将两者连接（Join）起来。

### 4.2 参数说明

- 处理单元：单元要素可以为斜坡单元或者是栅格单元。当为斜坡单元时，该参数一般为面矢量；当为栅格单元时，该参数一般为点矢量。这里单元要素是将因子提取至要素后的结果。包含了各个影响因子和对应的y标签列表。
- 年份：当前数据的年份。如果只评估单个年份的滑坡灾害，该参数填入正确的年份即可。若是实时间序列滑坡灾害评估，请**务必**输入正确的年份。
- 连接源字段（处理单元）：单元要素中的ID列名称，默认为：**OBJECTID**
- 连接目标字段（预测结果csv）：预测的csv结果中ID列名称，默认为：**# GeoID**
- 预测结果（csv）：即**S5危险性评估**步骤中输出的预测结果（csv文件）完整路径。路径不要包含中文字符。
- 像素大小：一般和**单元要素**生成时的像素大小一致，默认值为：**90**，单位为米。

### 4.3 输出

输出结果为一个栅格图层。栅格值为滑坡危险性的概率。概率值越高，表明滑坡发生的危险越大。概率值越小，表明滑坡发生的危险性越小。

> 该结果后期可以用于危险性区划，例如使用自然断点法将区域划分为5个等级。