第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】

1、什么是大模型？ 大模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。 代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT 等。 特点： 多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。 上下文理解：能理解复杂的上下文信息。 广泛适配性：适合科研、教育、行业等多领域应用。

2、高效提示词设计 什么是提示词？ 提示词（Prompt）是向大模型输入的文字说明，用于引导其生成期望的输出。 提示词的设计原则 明确性：清晰表达任务需求。 分步骤：将复杂任务分解为多个简单任务。 加入约束：限制输出格式、字数等。 提示词优化示例 不明确的提示词 优化后的提示词

3、基本概念 地质灾害类型 地质灾害发育特征与分布规律 地质灾害危害特征 地质灾害孕灾地质条件分析 地质灾害诱发因素与形成机理

4、GIS原理与ArcGIS平台介绍 GIS简介 ArcGIS基础 空间数据采集与组织 空间参考 空间数据的转换与处理 ArcGIS中的数据编辑 地理数据的可视化表达 空间分析： 数字地形分析 叠置分析 距离制图 密度制图 统计分析 重分类 三维分析

5、Python编译环境配置 Python自带编辑器IDLE使用 Anaconda集成环境安装及使用 PyCharm环境安装及使用

6、地质灾害领域中大模型的潜力 风险评估：快速处理和分析地质灾害相关的文本数据（如灾害报告、新闻）。 知识提取：从历史文献中提取风险评价参数。 数据管理：辅助生成元数据描述，提升数据库建设效率。 灾后重建：协助生成重建方案和应急对策建议。

第二章、空间信息数据库建设【基础实践篇】

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、ChatGPT支持下地质灾害风险评价模型与方法【实战篇】

1、地质灾害易发性评价模型与方法 评价单元确定 易发性评价指标体系 易发性评价模型 权重的确定

2、滑坡易发性评价 评价指标体系 地形：高程、坡度、沟壑密度、地势起伏度等。 地貌：地貌单元、微地貌形态、总体地势等。 地层岩性：岩性特征、岩层厚度、岩石成因类型等 地质构造：断层、褶皱、节理裂隙等。

地震：烈度、动峰值加速度、历史地震活动情况等 工程地质：区域地壳稳定性，基岩埋深，主要持力层岩性、承载力、岩土体工程地质分区等。

常用指标提取 坡度、坡型、高程、地形起伏度、断裂带距离、工程地质岩组、斜坡结构、植被覆盖度、与水系距离等因子提取 ChatGPT支持： 自动提取指标的定义及适用场景。 建议新增或调整指标，根据区域特点生成个性化的指标体系。 指标因子相关性分析

（1）相关性系数计算与分析

（2）共线性诊断 评价指标信息量 评价指标权重确定 ChatGPT支持： 自动生成AHP法的权重计算表格 提供数据的统计分析代码 使用机器学习方法计算特征权重 滑坡易发性评价结果分析与制图 滑坡易发性综合指数 易发性等级划分 易发性评价结果制图分析

3、崩塌易发性评价

4、泥石流易发性评价 泥石流评价单元提取 水文分析，沟域提取 无洼地DEM生成 水流方向提取 汇流累积量 水流长度 河网提取 流域分割 沟壑密度计算 模型构建器 水文分析工具箱制作 泥石流评价指标 崩滑严重性、泥沙沿程补给长度比、沟口泥石流堆积活动、沟谷纵坡降、区域构造影响程度、流域植被覆盖度、工程地质岩组、沿沟松散堆积物储量、流域面积、流域相对高差、河沟堵塞程度等 典型泥石流评价指标选取 评价因子权重确定 泥石流易发性评价结果分析与制图 泥石流易发性综合指数计算 泥石流的易发性分级确定 泥石流易发性评价结果

5、地质灾害易发性综合评价 综合地质灾害易发值=MAX [泥石流灾害易发值，崩塌灾害易发值，滑坡灾害易发值]

第四章、ChatGPT支持下地质灾害风险性、易损性、易发性评价【实战篇】

1、地质灾害风险性评价

2、危险性评价因子选取

在某种诱发因素作用下，一定区域内某一时间段发生特定规模和类型地质灾害的可能性。

区域构造复杂程度，活动断裂发育程度，地震活动等都可能诱发地质灾害；强降雨的诱发，灾害发生的频率、规模也会增强地质灾害发生的机率。

危险性评价因子量化

崩滑危险性因子量化

统计各级范围内的灾害个数及面积，利用信息量计算方法到各级的信息量值。

泥石流危险性评价因子权重

危险性评价与结果分析

3、地质灾害易损性评价

地质灾害易损性因子分析

人口易损性

房屋建筑易损性

农业易损性

林业易损性

畜牧业易损性

道路交通易损性

水域易损性

人口易损性评价因子提取

人口密度数据处理

用人口密度数据来量化人口易损性，基于各行政单元统计年鉴获取的人口数量，结合房屋建筑区数据，量化人口的空间分布，基于GIS的网格分析，得到单位面积上的人口数量即人口密度。

易损性赋值

人口易损性因子提取

建筑易损性评价

建筑区密度数据处理

用房屋建筑区密度数据来量化房屋建筑易损性，利用房屋建筑区数据，基于GIS的网格分析，得到单位面积上的房屋建筑区面积，即房屋建筑区密度。

易损性赋值

建筑物易损性因子提取

交通设施易损性评价

道路数据的获取

用 ArcGIS 缓冲分析功能，形成道路的面文件

不同类型的道路进行赋值

道路易损分布结果分析

综合易损性评价

综合易损性叠加权重

综合易损性评价结果提取与分析

4、地质灾害风险评价结果提取与分析

5、AI辅助文本生成与总结

自动化报告生成：由ChatGPT生成分析报告。

结果描述：结合分析结果，自动生成易发性、危险性及综合风险分布的说明文字。

直观的地图注释：为GIS地图的各个风险区域生成精准且简洁的描述性文本。

报告模板创建：帮助生成地质灾害评估报告的结构化框架。

地质灾害危险性评价报告

1. 引言

    区域概述：描述分析区域。

    数据来源：包括DEM、遥感影像、历史灾害数据。

2. 方法与模型

    使用的空间分析方法及模型说明。

3. 结果

    危险性分布图说明。

    高危险区、中危险区、低危险区的面积统计。

4. 结论与建议

    主要发现：如某区域是滑坡的高危险区。

    防灾减灾措施建议。

6、GPT在地质灾害易发性评价中的优势

快速分析：高效生成脚本或报告框架，简化重复劳动。

智能建议：根据已有数据，推荐合适的模型和评价指标。

动态优化：结合交互式建议，优化评价流程和结果。

可视化支持：结合GIS工具生成易发性分布图的说明和自动注释。

第五章、基于ChatGPT、Python数据预处理与分析【进阶篇】

1、数据类型介绍

2、点数据获取与处理

灾害点统计数据获取与处理

气象站点数据获取与处理

气象站点点位数据处理

气象数据获取

数据整理

探索性分析

数据插值分析

3、矢量数据的获取与处理

道路、断层、水系等矢量数据的获取

欧氏距离

核密度分析

河网密度分析

4、栅格数据获取与处理

DEM，遥感影像等栅格数据获取

影像拼接、裁剪、掩膜等处理

NoData值处理

如何统一行列号

5、NC数据获取与处理

NC数据简介

NC数据获取

模型构建器

NC数据如何转TIF？

6、遥感云计算平台数据获取与处理

遥感云平台数据简介

如何从云平台获取数据？

数据上传与下载

基本函数简介

植被指数提取

土地利用数据获取

7、Python数据清洗

Python库简介与安装

读取数据

统一行列数

缺失值处理

相关性分析/共线性分析

主成分分析法（PCA）降维

数据标准化

生成特征集

8、AI支持数据处理与分析

任务支持

数据格式转换：ChatGPT可以生成指导如何在ArcGIS中进行数据格式转换的代码或脚本。

数据清理：使用ChatGPT生成Python代码，处理ArcGIS无法直接清理的复杂数据问题。

自动化分析：利用GPT进行数据总结和分析报告生成。

应用场景

数据分布解读：从空间数据中提取有意义的空间关系。

提供脚本：ChatGPT可以帮助编写用于ArcGIS的Python脚本（如arcpy）以提高效率。

第六章、ChatGPT、GIS在灾后重建过程中的应用【拓展篇】

1、土方纵坡分析

由等高线产生不规则三角网

计算工程填挖方

利用二维线要素纵剖面

临时生成剖纵面线

2、应急救援路径规划分析

表面分析、成本权重距离、栅格数据距离制图等空间分析；

利用专题地图制图基本方法，制作四川省茂县地质灾害应急救援路线图，

最佳路径的提取与分析 

3、灾害恢复重建选址分析

确定选址的影响因子

确定每种影响因子的权重

收集并处理每种影响因子的数据：地形分析、距离制图分析，重分类

恢复重建选址分析

4、震后生态环境变化分析

使用该类软件强大的数据采集、数据处理、数据存储与管理、空间查询与空间分析、可视化等功能进行生态环境变化评价。

5、AI智能问答与辅助决策

空间分析指导：用户可以咨询ChatGPT完成复杂空间分析（如插值分析、缓冲区分析）。

创建危险性分析脚本

import arcpy

# 定义输入数据路径

input_data = "path/to/landslide_data.shp"

output_analysis = "path/to/landslide_risk.gdb"

# 创建缓冲区分析

arcpy.Buffer_analysis(input_data, output_analysis, "500 Meters")

# 脚本描述

description = "为滑坡点创建500米缓冲区分析，并保存结果至指定的地理数据库。"

实时辅助：为GIS用户提供操作步骤或技术建议。

第七章、基于ChatGPT与Python机器学习在滑坡易发性分析、地质灾害预测中的应用【高阶篇】

1、Python数据清洗

Python库简介与安装

读取数据

统一行列数

缺失值处理

相关性分析/共线性分析

主成分分析法（PCA）降维

数据标准化

生成特征集

相关概念：

训练前是否有必要对特征归一化

为什么要处理缺失值（Nan值）

输入的特征间相关性过高会有什么影响

什么是训练集、测试集和验证集；为什么要如此划分

超参数是什么

什么是过拟合，如何避免这种现象

模型介绍：

逻辑回归模型

随机森林模型

支持向量机模型

实现方案：

一、线性概率模型——逻辑回归

介绍

连接函数的选取：Sigmoid函数

致灾因子数据集：数据介绍；相关性分析；逻辑回归模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵

注意事项

二、SVM支持向量机

线性分类器

SVM-核方法：核方法介绍；sklearn的SVM核方法

参量优化与调整

SVM数据集：支持向量机模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵

三、Random Forest的Python实现

数据集

数据的随机选取

待选特征的随机选取

相关概念解释

参量优化与调整：随机森林决策树深度调参；CV交叉验证定义；混淆矩阵；样本精度分析

基于pandas和scikit-learn实现Random Forest：数据介绍；随机森林模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵

四、XGBoost（Extreme Gradient Boosting）

XGBoost 是一种基于决策树的梯度提升算法。它通过连续地训练决策树模型来最小化损失函数，从而逐步提升模型性能

数据划分：

将数据集划分为训练集和测试集，采用随机划分或按时间序列划分的方法。

特征工程

对数据进行特征工程，包括特征缩放、特征变换、特征组合等。

构建模型

选择合适的模型参数，如树的数量、树的深度、学习率等。

模型优化：

通过交叉验证来调整模型参数，以提高模型的泛化能力。

模型训练

使用训练集对 XGBoost 模型进行训练。

通过迭代优化损失函数来提高模型性能。

模型评估

使用测试集对训练好的模型进行评估。

使用一些常见的评估指标，如准确率、召回率、F1 分数等。

绘制 ROC 曲线或者计算 AUC 值来评估模型的性能。

结果解释与应用：

对模型的预测结果进行解释，分析模型的重要特征和决策规则。

五、神经网络模型

TensorFlow主要架构

神经网络：ANN\CNN\RNN

导入数据集

分割数据集

定义网络架构

调用tf.keras.models.Sequential()或tf.keras.layers.Layer()创建模型

Sequential: 将多个网络层封装，按顺序堆叠神经网络层

Dense: 全连接层

activation: 激活函数决定神经元是否应该被激活

编译模型

通过compile 函数指定网络使用的优化器对象、 损失函数类型， 评价指标等设定

优化器（optimizer）：运行梯度下降的组件

损失（loss）：优化的指标

评估指标（metrics）：在训练过程进行评估的附加评估函数，以进一步查看有关模型性能

训练模型

通过 fit()函数送入待训练的数据集和验证用的数据集，返回训练过程中的损失值和指定的度量指标的变化情况，用于后续的可视化和模型性能评估。

循环迭代数据集多个 Epoch，每次按批产生训练数据、 前向计算，然后通过损失函数计算误差值，并反向传播自动计算梯度、 更新网络参数

评估模型

 Model.evaluate()测试模型的性能指标

模型预测

Model.predict(x)方法即可完成模型的预测

参数优化

六、集成学习方法

stacking集成算法

准备数据集：

将数据集分为训练集和测试集。

创建基本模型：

选择多个不同类型的基本模型，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

使用训练集对每个基本模型进行训练

生成基本模型的预测结果

使用训练集对每个基本模型进行预测

对于分类问题，每个模型都会生成一个概率矩阵，每一列代表一个类别的预测概率；对于回归问题，每个模型会生成一个预测值向量。

构建元模型：

将基本模型的预测结果作为新的特征，构建一个元模型。

元模型可以是任何机器学习模型，通常选择简单的模型如逻辑回归、线性回归或者简单的决策树。

使用元模型进行预测

将测试集输入到每个基本模型中，得到预测结果。

将基本模型的预测结果输入到元模型中进行最终的预测。

Blending融合

准备数据集：

训练集

验证集

测试集

创建基本模型：

    选择多个不同类型的基本模型，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

    使用训练集对每个基本模型进行训练。

生成基本模型的预测结果：

    使用训练集对每个基本模型进行预测。

对于分类问题，每个模型会生成一个概率矩阵，每一列代表一个类别的预测概率；

对于回归问题，每个模型会生成一个预测值向量。

创建元模型：

    将基本模型的预测结果作为输入特征，结合验证集的真实标签，训练一个元模型。

    元模型可以是任何机器学习模型

使用元模型进行预测：

    将测试集输入到每个基本模型中，得到它们的预测结果。

    将这些基本模型的预测结果作为输入，输入到元模型中进行最终的预测。

四、方法比较分析

模型性能评估：K 折交叉验证的方法

精度分析：accuracy；precision；recall；F1-score，AUC

五、AI辅助模型训练与预测

生成机器学习代码：ChatGPT可以生成用于训练和部署地质灾害预测模型的代码，例如基于滑坡易发性评价指标的随机森林或逻辑回归。

结果解释：结合GIS中的地理数据，提供模型预测的解释性分析。

AI增强的空间分析：利用ChatGPT解释ArcGIS生成的模型数据（如危险性分布图）。

代码优化：通过ChatGPT优化地质灾害预测的模型代码。

第八章、ChatGPT在SCI论文撰写中的应用

1、论文写作要点分析

利用ChatGPT和相关AI工具分别梳理 AI 技术、GIS 在地质灾害防治领域的国内外研究进展，指出当前研究的不足，如数据融合不充分、模型精度待提高等，明确本研究的切入点。

2、论文投稿技巧分析

3、论文案例分析

4、ChatGPT在SCI论文撰写中的应用

引言和综述

快速整理和总结大量文献。

自动生成研究背景和意义描述。

数据分析与方法描述

提供代码模板完成数据分析。

帮助编写复杂方法的通俗化描述。

语言润色

检查语法、拼写和语句流畅性。

改进句式表达，使其更符合学术风格。

结果与讨论

自动生成结果描述和数据解释。

提供与现有研究对比的论述建议。

参考文献管理

根据引用文献快速生成APA、MLA等格式的参考文献。

辅助检索相关研究文献。