从传统到智能：地质灾害风险评估、易发性分析与灾后重建；AI大语言模型DeepSeek、ChatGPT、GIS、Python和机器学习深度融合

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。在降水、地震等自然诱因的作用下，地质灾害在全球范围内频繁发生。我国不仅常见滑坡灾害，还包括崩塌、泥石流、地面沉降等多种类型，具有类型多样、分布广泛、危害性大的特点。

为了更科学有效地评估地质灾害发生的可能性与严重程度，地质灾害危险性评价技术正不断发展。危险性评价着重于分析多种致灾因子和区域特性，根据某个区域的地形、地质条件等因素，预测灾害的发生概率与分布特征。当前，传统的地质灾害评价模型（如信息量法、多因子加权分析等）仍在广泛应用，但随着大语言模型与GIS技术的结合，这一领域迎来了全新的智能化解决方案。

引入DeepSeek、ChatGPT技术，将其与GIS、Python和机器学习深度融合。DeepSeek、GPT可辅助快速处理致灾因子数据、生成分析脚本、优化危险性评价模型，并自动生成灾害分布解读与灾后重建方案。内容涵盖从ArcGIS入门到高阶模型优化的全流程，通过项目实践和智能化工具应用，全面掌握地质灾害风险评价方法，并提升在科研与实际应用中的智能分析与解决能力。

第一章 大语言模型提示词与地质灾害基础

第二章 空间数据库建立及应用

①地质灾害风险调查评价成果信息化技术相关要求解读

②数学基础设计

比例尺；坐标系类型：地理坐标系，投影坐标系；椭球参数；投影类型；坐标单位；投影带类型等

③数据库内容及要素分层

图层划分原则；图层划分及命名；图层内部属性表

④数据库建立及入库

创建数据库、要素集、要素类、栅格数据和关系表等

矢量数据（shp文件）入库

Table表入库：将崩塌、滑坡、泥石流等表的属性数据与灾害点图层关联

栅格数据入库

栅格数据集入库：遥感影像数据、DEM、坡度图、坡向图、降雨量等值线图以及其他经过空间分析得到的各种栅格图像入库

⑤数据质量控制

利用Topology工具检查点线面及其之间的拓扑关系并修改；图属一致性检查与修改

第三章 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

第四章 地质灾害风险性、易损性、易发性评价

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

⑤AI辅助文本生成与总结

⑥DeepSeek、ChatGPT在地质灾害易发性评价中的优势

第五章 数据预处理与分析

①数据类型介绍

②点数据获取与处理

③矢量数据的获取与处理

④栅格数据获取与处理

⑤NC数据获取与处理

⑥遥感云计算平台数据获取与处理

⑦Python数据清洗

⑧AI支持数据处理与分析

第六章 灾后重建过程中的应用

①土方纵坡分析

②应急救援路径规划分析

③灾害恢复重建选址分析

④震后生态环境变化分析

⑤AI智能问答与辅助决策

第七章 滑坡易发性分析、地质灾害预测中的应用

第八章 工程实践智能助手

第九章 在SCI论文撰写中的应用

★ 点 击 下 方 关 注，获取海量教程和资源！

↓↓↓